人形机器人“数据饥荒”：与AI聊天机器人相差10万年的鸿沟

【摘要】人形机器人发展远滞后于AI聊天机器人，根源在于一场“数据饥荒”。物理世界交互数据的获取难度与复杂性，构成了与虚拟文本世界间一道长达十万年的鸿沟，成为其走向实用的核心枷锁。

引言

近几年，人工智能的世界仿佛被按下了快进键。以ChatGPT为代表的AI聊天机器人，凭借其惊人的语言理解和生成能力，迅速渗透进我们生活的方方面面。从个人助理到客户服务，甚至心理治疗，它们无处不在。这场变革的引擎，正是大语言模型（LLM）。它像一头不知疲倦的巨兽，吞噬着互联网上浩如烟海的文本数据，通过深度学习算法，构建起一个庞大的知识与逻辑体系。

在数字世界高歌猛进的同时，物理世界的智能探索却显得步履蹒跚。科技界曾一度预测，在机器学习的加持下，各类机器人将如雨后春笋般涌现。执行精密手术的外科机器人，替代流水线工人的工业机器人，乃至打理家务的智能管家，一幅幅科幻电影中的场景似乎触手可及。

然而，现实给出了更为冷静的答案。加州大学伯克利分校的机器人专家肯·戈德伯г（Ken Goldberg）对此就持有相当谨慎的态度。他在《Science Robotics》期刊上发表的重量级论文，如同一盆冷水，浇在了这股宣传热潮之上。他一针见血地指出，人形机器人在技能获取上，与AI聊天机器人存在着天壤之别。其核心症结，在于一场严重的**“数据饥荒”**。这个差距有多大？戈德伯г给出了一个令人震惊的数字——十万年。

这并非危言耸听。它揭示了虚拟智能与物理智能之间一道深刻的鸿沟。当AI在比特世界里纵横捭阖时，人形机器人仍在为如何稳稳地拿起一个杯子而苦恼。这场关于机器人未来的争论也随之展开，我们是该继续不计成本地为机器人“喂”数据，还是应该回归传统的工程方法，用代码和物理定律为它们铺就前路？

本文将深入剖析这“十万年”数据鸿沟的本质，探讨其背后复杂的技术难题，梳理当前行业的发展路径之争，并试图描绘出一条更为务实和清晰的未来图景。

一、⏳ 十万年鸿沟，一道难以逾越的数据天堑

1.1 “数据富翁”与“数据饥民”的鲜明对比

要理解这十万年的差距，我们首先需要看清AI聊天机器人和人形机器人截然不同的“食谱”。

AI聊天机器人是一个不折不扣的**“数据富翁”**。它的训练数据，源自整个互联网。从维基百科到学术论文，从新闻报道到社交媒体，海量的文本数据构成了它成长的全部养料。戈德伯г做过一个形象的计算，如果让一个人来阅读完训练LLM所需的全部文本，不眠不休，需要整整十万年。正是这近乎无限的数据，让LLM得以洞察语言的精妙，学会推理、归纳甚至一定程度的“创造”。

相比之下，人形机器人则是一个彻头彻尾的**“数据饥民”**。它需要的不是文字，而是关于物理世界交互的经验。每一次抓取、每一次行走、每一次与环境的互动，都必须被记录、被理解、被学习。这种数据不仅在数量上远超文本数据，其复杂性更是指数级增长。

它必须是多模态的，至少包含以下几个维度。

• 视觉信息 物体的形状、颜色、位置、材质。

• 本体感觉 机器人自身关节的角度、速度、力矩。

• 力觉与触觉 手指与物体接触时的压力分布、摩擦力、温度。

• 听觉信息 物体碰撞的声音、环境噪音。

• 行为序列 完成一个任务所需的完整动作链。

这些数据相互关联，共同构成一次成功的物理交互。显然，互联网上并没有一个现成的“物理交互数据库”可供下载。人形机器人必须在与世界的笨拙互动中，一点一滴地积累自己的“人生经验”。这个过程的效率，与LLM在文本海洋中畅游的速度相比，简直是天壤之别。

1.2 十万年差距的本质

这十万年的差距，本质上是数据维度、获取成本和标注难度的三重差异。

首先是数据维度的差异。文本数据本质上是一维的序列信息。而物理交互数据是高维的、时序的、非结构化的。机器人需要处理的，是一个包含空间几何、物理动力学和不确定性的复杂系统。一个简单的“推门”动作，背后就牵涉到对门把手位置的识别、自身姿态的调整、手臂运动轨迹的规划、以及与门轴之间力与力矩的精妙控制。将这一切转化为机器可学习的数据格式，其难度远超处理一段文字。

其次是数据获取成本的差异。LLM的数据获取成本极低，几乎就是网络带宽和存储的费用。而物理数据的获取成本却异常高昂。每一次尝试都可能导致机器人或环境的物理损坏。一个价值数十万甚至上百万美元的机器人原型，在训练中摔倒一次，可能就意味着数周的维修和高昂的备件费用。这种“试错成本”极大地限制了数据采集的规模和速度。

最后是数据标注难度的差异。文本数据可以利用无监督或自监督学习，让模型自己从海量文本中寻找规律。而机器人的物理交互数据，很多时候需要精细的人工标注。比如，在一次抓取任务中，我们需要标注出最佳的抓取点、合适的抓取姿态和力度。这种标注不仅耗时耗力，而且对标注人员的专业性要求极高。一个微小的标注偏差，就可能导致机器人在现实中抓取失败。

这三重差异共同构成了那道深不见底的鸿沟。即使我们拥有相当于十万年阅读量的文本数据，也无法教会一个机器人如何拧开一个瓶盖。因为它们生活在两个完全不同的世界，遵循着两套截然不同的规则。

1.3 数据采集的“三重困境”

既然无法像LLM那样坐享其成，机器人研究者们便开始探索各种主动获取数据的方法。然而，每一种方法都伴随着自身的局限性，形成了一个难以突破的“三重困境”。

1.3.1 视频学习法，看得见却摸不着

一个直观的想法是，让机器人观看海量的人类活动视频，从中学习如何与世界互动。YouTube上有无数的烹饪教程、修理指南和日常生活记录，这似乎是一个取之不尽的数据金矿。

但这种方法的挑战在于，它**“看得见却摸不着”**。

• 缺乏物理细节 视频只能记录动作的外部表象，却无法捕捉到关键的物理信息。比如，一个人拿起鸡蛋时用了多大的力？拧螺丝时手腕旋转了多大的扭矩？这些信息对于机器人成功复现动作至关重要，但在2D视频中完全丢失了。

• 2D到3D的转化难题 机器人需要的是三维空间中的精确指令，而视频是二维的。从2D像素到3D世界坐标的转化，本身就是一个极具挑战性的计算机视觉问题。视角遮挡、光照变化、物体形变等因素，都会给这种转化带来巨大的不确定性。

• 本体感受的缺失 人类在执行动作时，依赖于复杂的本体感觉（知道自己肢体的位置和状态）。机器人观看视频时，无法体验到这种“第一人称”的感觉，也就难以建立起视觉信息与自身运动控制之间的直接映射。

因此，视频学习法目前更多停留在模仿一些相对简单的、对物理精度要求不高的动作上，距离完成精细、复杂的现实任务还有很长的路要走。

1.3.2 模拟数据法，象牙塔里的完美主义

为了规避现实世界的高昂试错成本，研究者们将目光投向了虚拟仿真环境。在模拟器中，可以创造出任意的场景和任务，让机器人在其中进行数百万次甚至上亿次的训练，而不用担心任何物理损坏。这种方法在某些特定任务上取得了显著成功，比如训练机器人奔跑、跳跃甚至完成后空翻等高难度杂技动作。

然而，模拟数据法也存在其固有的“原罪”——“模拟与现实的差距”（Sim-to-Real Gap）。

• 物理引擎的不完美 尽管现代物理引擎已经非常先进，但它们仍然无法百分之百地复现真实世界的物理规律。尤其是在接触、碰撞和摩擦等复杂动力学现象上，模拟与现实之间总会存在细微的差异。

• 感官信息的失真 模拟器生成的视觉、力觉等感官数据，与真实传感器采集的数据也存在差异。例如，模拟的摄像头图像可能过于“干净”，缺乏真实世界中的噪点、模糊和光线反射。

这些看似微小的差异，在机器人从模拟环境迁移到现实世界时，可能会被无限放大。一个在模拟器中表现完美的机器人，到了现实中可能变得步履维艰、错误百出。虽然研究者们开发了“域随机化”（Domain Randomization）等技术来试图弥合这一差距，但对于需要高精度和高灵活性的通用任务来说，模拟数据依然远远不够。它像一个完美的象牙塔，机器人可以在里面尽情驰骋，却难以将学到的本领带到外面泥泞的真实世界。

1.3.3 远程操控法，精疲力竭的“提线木偶”

为了获得高质量的真实世界数据，研究者们想出了最直接也最“笨”的办法——远程操控（Teleoperation）。操作员穿戴上特制的数据手套或外骨骼设备，像操纵一个提线木偶一样，远程控制机器人完成各种任务。机器人则会记录下整个过程中所有的传感器数据和动作指令。

这种方法产生的数据质量极高，因为它直接来源于真实世界的成功交互。但是，它的效率极其低下，且难以规模化。

• 过程枯燥且耗时 对于人类操作员来说，一遍又一遍地重复简单的抓取、放置任务，是一件非常枯燥乏味的事情。这导致操作员很容易疲劳，影响数据采集的效率和质量。

• 人力成本高昂 培养一名熟练的机器人远程操作员需要时间和成本。要积累起足以训练一个通用模型所需的海量数据，需要成千上万的操作员工作漫长的时间，这在经济上几乎是不可行的。

• 设备与延迟的限制 远程操控设备本身就价格不菲，而且网络延迟会严重影响操作的流畅性和精确性。

这三种主流的数据采集方法各有优劣，共同构成了当前机器人数据获取的困境，具体可以总结如下。

二、🦾 物理世界的“诅咒”，莫拉维克悖论的现实枷锁

即便我们解决了数据问题，人形机器人还需要面对一个更深层次的挑战，一个源于物理世界本身的“诅咒”。这个诅咒，就是著名的**“莫拉维克悖论”（Moravec's Paradox）**。

2.1 从“拿起杯子”说起

这个悖论由汉斯·莫拉维克等人工智能研究者在20世纪80年代提出。它的核心思想是，对人类来说轻而易举的事情（如感知、运动），对计算机来说却异常困难；而对人类来说很困难的事情（如下棋、计算），对计算机来说却相对容易。

AI聊天机器人处理语言、进行逻辑推理，正是在挑战人类的“高级智慧”，这恰好是计算机擅长的领域。而人形机器人要做的，却是那些我们人类婴儿时期就已掌握的、不假思索的本能动作。这些动作，恰恰是机器人最难逾越的障碍。

让我们以一个看似不能再简单的动作——“拿起一个杯子”——为例，看看机器人需要完成多么复杂的一系列任务。

这六个步骤中的任何一个环节出现微小的差错，都将导致整个任务的失败。而人类完成这一切，几乎完全依赖于潜意识和肌肉记忆。我们的大脑在数百万年的进化中，已经将这些感知和运动能力打磨得炉火纯青。机器人想要通过代码和算法来复现这种“本能”，其难度远超外界想象。

2.2 “大脑”与“小脑”的失衡

行业内有一个形象的比喻，将机器人的智能系统分为“大脑”和“小脑”。

• “大脑” 负责高级认知功能，如任务规划、场景理解、人机交互。这部分与AI聊天机器人的能力有相似之处，但需要与物理世界紧密结合。

• “小脑” 负责底层的运动控制，如保持平衡、协调步态、执行精细动作。这部分直接对应着莫拉维克悖论中那些“对人容易，对机困难”的能力。

当前人形机器人的窘境，正是**“大脑”不足与“小脑”不强的双重困境**。

• “大脑”不足 体现在缺乏一个通用的机器人操作系统和高质量的跨场景数据。每个机器人厂商几乎都在各自为战，缺乏统一的平台和标准，导致研发成果难以复用和迁移。数据饥荒更是让“大脑”无米下锅，难以训练出真正通用的智能。

• “小脑”不强 则更为致命。机器人的运动控制稳定性、安全性、泛化能力都存在严重短板。即使在实验室的理想环境下，机器人行走、操作的稳定性也常常不尽如人意，更不用说在复杂多变的真实家庭或工作场景中。一个连路都走不稳的机器人，谈何完成复杂的任务？

这种“大脑”与“小脑”的失衡，使得人形机器人看起来更像一个“高位截瘫”的病人，空有理论上的智能，却无法有效地指挥自己的“身体”。

2.3 触觉的缺失，精细操作的阿喀琉斯之踵

在莫拉维克悖论的枷锁之上，还有一个常常被忽视但至关重要的技术难题——触觉的缺失。

人类的指尖布满了数以万计的感受器，能够感知到极其细微的压力变化、纹理和温度。正是这种高精度的触觉反馈，让我们能够完成穿针引线、系鞋带、分辨材质等精细操作。

而目前绝大多数的机器人手爪，都缺乏这种高分辨率的触觉感知能力。它们更多依赖于视觉和力/力矩传感器。视觉会被遮挡，而力/力矩传感器只能提供一个笼统的合力信息，无法感知到接触面的压力分布和滑动趋势。

这就导致机器人在进行精细操作时，如同戴着一双厚厚的棉手套。它很难判断自己是否抓稳了一个物体，也很难感知到物体是否即将从手中滑落。这种**“触觉盲区”**，是机器人无法完成许多看似简单任务的根本原因之一，也是其与人类灵巧性之间一道难以逾越的鸿沟。

这些源于物理世界的根本性难题，共同构成了人形机器人难以逾越的技术枷锁，其核心挑战可以归纳为下表。

三、🧭 发展的十字路口，数据与工程的路线之争

面对数据饥荒和物理世界的双重诅咒，人形机器人行业走到了一个关键的十字路口。未来的道路该如何选择？学界和业界内部，逐渐形成了两种截然不同甚至有些对立的观点，一场关于“数据驱动”与“工程驱动”的路线之争悄然上演。

3.1 数据驱动派，大力出奇迹的信仰

数据驱动派的拥护者们，深受近年来深度学习浪潮的鼓舞。他们见证了大语言模型如何在海量数据的灌溉下，从一个简单的词语接龙工具，进化为能够写诗、编程、进行深度对话的强大AI。这段波澜壮阔的历史，让他们坚信一个朴素的真理——“大力出奇迹”。

在他们看来，机器人之所以笨拙，归根结底还是因为“见识”太少。只要能为机器人提供足够多、足够高质量的交互数据，让神经网络模型在其中进行端到端的学习，机器人自然能够涌现出智能。

这一派的典型代表，往往是拥有强大算力和数据资源的科技巨头。他们投入巨资建设大规模的仿真平台，部署庞大的机器人集群进行7x24小时的数据采集。他们的目标，是打造一个机器人的“ImageNet”（一个引爆了计算机视觉革命的大规模图像数据集），通过规模化的数据来暴力破解物理智能的密码。

这个思路的优点是简单直接，且上限极高。它绕过了对复杂物理世界进行精确建模的难题，将一切都交给了神经网络这个强大的“黑箱”。如果成功，它将能够创造出具有极强泛化能力和适应性的通用机器人。

但其缺点也同样明显。

• 对数据的极度依赖 正如前文所述，高质量物理数据的获取成本极高，速度极慢。在达到能够引发智能“相变”的数据规模之前，需要漫长的时间和天文数字般的投入。

• 可解释性和安全性的隐忧 端到端的深度学习模型通常缺乏可解释性。当机器人在关键任务中（如医疗、护理）出现失误时，我们很难追溯其决策过程，也就难以保证其安全性。

• 忽视物理本质 过分依赖数据，可能会忽视对机器人本体动力学、控制理论等基础工程问题的研究。这可能导致机器人虽然“看起来很聪明”，但其基础运动能力和稳定性却存在先天不足。

3.2 工程驱动派，步步为营的现实主义

与数据驱动派的豪情壮志不同，工程驱动派则显得更为务实和保守。这一派的成员大多是传统的机器人学专家和工程师。他们深知与物理世界打交道的艰难，对纯数据驱动的方法持怀疑态度。

他们主张，应该回归机器人学的“第一性原理”，依靠物理学、数学、控制理论和环境建模等传统工程方法，为机器人打下坚实的基础。在他们看来，机器人的智能不应是空中楼阁，而必须建立在可靠的物理实体和精确的数学模型之上。

这条路径的核心思想是**“先让机器人动起来，再让它变聪明”**。

1. 建立精确模型 首先，通过严谨的工程方法，为机器人建立精确的动力学模型，设计出稳定、高效的底层运动控制器。

2. 分而治之 将复杂的任务分解为一系列更简单的子任务，为每个子任务设计专门的算法和策略。

3. 结构化环境 在应用初期，尽量让机器人在结构化、可预测的环境中工作，降低任务的不确定性。

4. 数据辅助迭代 在机器人能够稳定运行的基础上，再利用收集到的真实数据，对模型和算法进行迭代优化，逐步提升其适应性和智能水平。

肯·戈德伯г本人就是这一派的坚定支持者。他认为，优秀的工程、数学和科学知识，仍然是推动机器人发展的关键。谷歌旗下的Waymo无人驾驶汽车和Ambi包裹分拣机器人，就是工程驱动路径的成功典范。

Waymo并没有试图一开始就解决所有路况下的自动驾驶问题。它首先在路况相对简单的地区进行测试，通过激光雷达等高精度传感器构建详细的地图，并依赖大量的规则和工程模型来保证安全。然后，在实际路测中持续收集数据，不断完善其感知和决策系统。

Ambi机器人则专注于包裹分拣这一特定场景。通过精巧的机械设计和优化的控制算法，它首先解决了稳定抓取各种形状包裹这一核心工程问题，然后在实际分拣工作中，利用收集的数据来提升对包裹类型的识别率和分拣效率。

工程驱动派的优点在于稳扎稳打，路径清晰，且在特定场景下能更快地实现商业化落地。但它的局限性在于，泛化能力较弱，且研发周期可能更长。每进入一个新的应用场景，都可能需要重新进行大量的建模和工程开发工作，难以实现“一招鲜，吃遍天”。

3.3 殊途同归，融合才是未来

事实上，数据驱动与工程驱动并非完全对立、非此即彼。随着行业的发展，越来越多的从业者意识到，两者必须相辅相成，融合发展。

未来的可行路径，很可能是一种**“工程为基，数据迭代”**的混合模式。

这个流程形成了一个正向的飞轮效应。

• 以工程为起点 利用成熟的工程技术，先让机器人具备基本的运动和操作能力，确保其在特定场景下的安全性和可靠性。这解决了“小脑”不强的问题，让机器人至少能“站得稳，走得好”。

• 以应用为牵引 将机器人投入到有真实需求的工业或商业场景中。这不仅能创造商业价值，更重要的是，能让机器人进入一个持续学习的真实环境。产业化应从“造人”转向“做事”，以应用驱动研发。

• 以数据为燃料 在实际运行中，机器人会源源不断地产生高质量、带标注的真实交互数据。这些数据是训练和优化高级智能模型（“大脑”）最宝贵的燃料。

• 以模型为引擎 利用收集到的数据，不断迭代升级机器人的感知、决策和规划模型，使其能够应对更复杂的场景，处理更多样的任务，从而扩展其应用边界。

这场路线之争并非简单的二选一，三种路径的优劣与未来方向，清晰地展现在我们面前。

四、📢 喧嚣与冷静，产业现状的真实剖面

在技术路线的争论背后，是整个产业在喧嚣与冷静之间的摇摆。一方面，科技领袖们描绘的宏伟蓝图和资本市场的热捧，让行业充满了乐观甚至狂热的气氛；另一方面，冰冷的技术现实和商业化难题，又让每一个从业者如履薄冰。

4.1 过度炒作下的公众认知误区

“人形机器人将在五年内超越人类外科医生。”
“未来，每个家庭都将拥有一个机器人管家。”

类似这样来自科技领袖（如马斯克）的乐观预测，极大地激发了公众的想象力，也推高了市场的期望值。在ChatGPT等AI产品取得突破后，许多人形成了一种认知惯性，认为既然语言问题已经被解决，那么物理世界的智能突破也就在眼前。

然而，戈德伯г等一线专家普遍认为，当前的宣传热潮存在严重的过度炒作成分，夸大了机器人的实际能力。公众对于机器人技术的认知存在显著误区。他们看到的，往往是经过精心编排、在理想环境下录制的演示视频。视频中机器人流畅地叠衣服、泡咖啡，却很少展示其背后成百上千次的失败尝试，以及对环境条件的苛刻要求。

这种认知偏差是危险的。它不仅可能误导投资，让资源流向那些华而不实的项目，还可能在技术无法兑现承诺时，引发公众的失望和信任危机，从而对整个行业的长远发展造成伤害。现实是，马斯克所描绘的未来并非不可能，但至少在接下来的几年甚至十年内，都还无法达成。

4.2 成本与商业化的双重枷锁

除了技术难题，高昂的成本和不明朗的商业化前景，是悬在所有人形机器人公司头上的达摩克利斯之剑。

一台功能相对完善的人形机器人原型，其硬件成本动辄数十万甚至上百万美元。这其中包含了高性能的电机、减速器、传感器、计算单元等一系列精密部件。如此高昂的造价，决定了它在短期内不可能成为大众消费品。

在商业化落地方面，行业也面临着“先有鸡还是先有蛋”的困境。

• 没有大规模应用 就无法摊薄高昂的研发和制造成本，也无法积累足够的数据来提升机器人的能力。

• 没有足够强的能力和足够低的成本 机器人就无法在实际应用中创造足够的价值，也就无法说服企业或个人为其买单。

因此，专家们普遍建议，人形机器人的产业化应采取更为务实的策略。优先在工业场景落地，例如汽车制造、物流仓储等。这些场景环境相对结构化，任务相对明确，且对成本的承受能力更高。机器人可以作为“特种工”，替代人类从事高强度、重复性或危险性的工作。

通过在工业领域的应用，机器人公司可以获得稳定的现金流，打磨核心技术，并逐步降低硬件成本。当技术更成熟、成本更可控之后，再逐步向商业服务、家庭等更复杂的场景渗透。至于真正进入家庭成为“智能管家”，行业共识是，至少还需要7到10年甚至更长的时间。

综合来看，当前人形机器人产业正是在这种技术加速与落地谨慎、公众热望与现实骨感的交织中前行，其整体现状可概括如下。

总结

人形机器人的发展之路，远比其在数字世界的“兄弟”——AI聊天机器人——要崎岖得多。一场持续了“十万年”的数据饥荒，让它在物理世界的智慧启蒙之路上步履维艰。莫拉维克悖论如同一个古老的魔咒，让那些对人类而言最简单的感知和运动，变成了对机器人最困难的挑战。

面对困境，行业走到了数据与工程的十字路口。纯粹的数据驱动如同空中楼阁，缺乏根基；而完全固守传统工程，又可能错失人工智能带来的范式革命。未来的方向，必然是两者的深度融合——以坚实的工程学为骨架，让机器人在真实世界中站稳脚跟；再以持续流动的数据为血液，为其注入不断进化的智能与灵魂。

我们必须对人形机器人的发展保持耐心和理性。它不是一场百米冲刺，而是一场考验耐力、智慧和毅力的马拉松。我们需要冷静地戳破过度宣传的泡沫，正视技术与商业化的现实挑战。从“做事”而非“造人”开始，以应用为驱动，在工业等可控场景中稳扎稳打，逐步积累技术、数据和市场信任。

那道长达十万年的鸿沟虽然深远，但并非不可逾越。每一次技术的进步，每一次应用的落地，都在为跨越这道鸿沟搭建桥梁。当工程的严谨与数据的力量真正交汇时，我们或许才能迎来人形机器人从“炫技”走向“实用”的真正曙光。

📢💻 【省心锐评】

别总盯着机器人会不会后空翻，先让它在流水线上拧好一颗螺丝钉。物理世界的智能，没有捷径，唯有从最枯燥的应用场景中，一步一个脚印地“磨”出来。