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春晚: 一只看不见的手,把机器人推上了春晚

景区内的机器人零售场景展示

为什么我们要选择一个效率只有普通售货机1/5甚至是1/10的机器人产品？

“售卖场景，除非不仅仅是拿货，也可以提供互动、情绪价值才合理。”一位人形机器人从业者补充道。

效率至关重要，但可能不是人形机器人现阶段最高优先级的工作。

星海图创始人、CEO高继扬谈到一个观点：2025年做概念验证、2026年下半年做成果验证，即特定任务的端到端人工替代，在此基础上，行业才会进入效率提升阶段。

不管是稳定性、效率，这些台上、台下的问题都可以通过供应链的突破来攻克，但模型层面，对机器人不够聪明，不通用，或者说智能和泛化性不足问题的解决方案，行业其实还没有形成共识。

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我们粗略的统计了一下，包括阿里达摩院的RynnBrain，智元机器人的GO-1，谷歌Gemini Robotics ER 1.5等在内，行业至少有10款开源的具身智能基座模型，大家都想争夺“人形机器人界”的安卓。

只不过，安卓可以输出接近甚至是超过iOS的用户体验，实现从A到B这种端到端能力，而现阶段这些开源的具身基座模型，不论是 VLA（视觉-语言-动作）路线还是 VLM（视觉语言模型）路线，尽管都强调在各种榜单上实现SOTA，但没有一家真正能让机器人本体在通用场景下实现从A到B的能力。

也就是在不久之前，英伟达又发了两篇新论文，提供了一套基于视频素材学习，Zero-shot（零样本）就能泛化执行不同工作的具身模型的可能性。

可以说，不管是创业团队，还是行业巨头，大家都在具身智能的黑夜里摸索前进。

而且，从A到B的路线都还没有达成共识，这可能是具身智能领域最关键的问题，不解决这个，又何谈“人形机器人界”的安卓呢?

还有一个偏哲学，且没有统一答案的问题：机器人能代表具身吗，具身又一定是人形吗？