人形機器人存在嚴重的設計缺陷，我們需要修復它

觀看波士頓動力公司的 Atlas 機器人進行日常訓練，或圖中最新的類人生物裝入洗衣機，很容易相信機器人革命已經到來。

從外部看，似乎唯一剩下的挑戰是完善人工智能（人工智能）軟件，使這些機器能夠處理現實生活中的環境。

但該行業最大的參與者知道存在更深層次的問題。在最近的電話對于研究合作伙伴關系，索尼的機器人部門強調了阻礙其自己機器的一個核心問題。

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這是我家里的一臺 F.02，使用 Helix 洗衣服pic.twitter.com/MXFf1o81EG

— 布雷特·阿德科克 （@adcock_brett）7月 30， 2025

它指出，當今的人形和模仿動物的機器人具有“有限數量的關節”，這造成了“它們的動作與它們模仿的對象的動作之間的差異，顯著減少了它們的......價值“。

索尼呼吁新的“靈活的結構機制”——從本質上講，更智能的身體——創造目前缺失的動態運動。

核心問題是人形機器人往往是圍繞集中控制一切的軟件設計的。這種“大腦優先”的方法導致了物理上不自然的機器。

運動員的動作優雅而高效，因為他們的身體是由順應的關節、靈活的脊柱和彈簧般的肌腱組成的交響樂。相比之下，人形機器人是金屬和電機的剛性組件，通過自由度有限的關節連接。

為了對抗身體的重量和慣性，機器人必須每秒進行數百萬次微小的、耗電的修正，以避免翻倒。因此，即使是最先進的人形生物也只能工作幾個小時，電池就會耗盡。

從這個角度來看，特斯拉的擎天柱機器人消耗約 500 瓦每秒的功率，用于簡單的步行。人類僅使用約 310 瓦每秒。因此，機器人為了完成更簡單的任務而消耗了近 45% 的能量，這是一個相當低的效率。

遞減

那么，這是否意味著整個行業都走錯了路呢？當談到他們的核心方法時，是的。

非自然的身體需要超級計算機大腦和強大的執行器大軍，這反過來又使機器人更重、更渴望能量，從而加深了它們想要解決的問題。人工智能的進步可能令人嘆為觀止，但它導致回報遞減。

例如，特斯拉的 Optimus 足夠聰明，可以折疊一件 T 恤。然而，示威實際上暴露了它的身體弱點。人類可以在不真正看的情況下折疊一件 T 恤，利用他們的觸覺來感受織物并引導他們的動作。

擎天柱的手相對僵硬，傳感器較差，依靠其強大的視覺和人工智能大腦來精心規劃每一個微小的動作。它很可能會被凌亂床上皺巴巴的襯衫打敗，因為它的身體缺乏適應現實世界不可預測狀態的身體智能。

波士頓動力公司 （Boston Dynamics） 的新型全電動 Atlas 更令人印象深刻，其運動范圍似乎幾乎是外星人。但是病毒式雜技視頻不要表現出來是它做不到的事情。

例如，它無法自信地穿過長滿苔蘚的巖石，因為它的腳感覺不到表面是否與它相適應。它無法穿過茂密的樹枝叢，因為它的身體無法屈服然后彈回來。

這就是為什么盡管經過多年的發展，這些機器人大多仍然是研究平臺，而不是商業產品。

為什么行業領導者還沒有追求這種不同的理念？

一個可能的原因是，當今的頂級機器人公司基本上是軟件和人工智能公司，其專長在于解決計算問題。他們的全球供應鏈經過優化，通過高精度電機、傳感器和處理器來支持這一點。

構建物理智能機器人身體需要一個不同的制造生態系統，植根于先進材料和生物力學，該生態系統還不夠成熟，無法大規模運行。

當機器人的硬件看起來已經如此令人印象深刻時，人們很容易相信下一次軟件更新將解決任何剩余的問題，而不是承擔重新設計車身和制造它所需的供應鏈的昂貴而艱巨的任務。

自治機構

這個挑戰是機械智能 （MI），世界各地的眾多學術團隊正在研究該研究，其中包括我在倫敦南岸大學的學術團隊。它源于數百萬年前大自然完善智慧體的觀察。

這些基于一種稱為形態計算的原理，這意味著物體可以自動執行復雜的計算。

松果的鱗片在干燥條件下張開以釋放種子，然后在潮濕時關閉以保護它們。這是對濕度的純機械反應，不涉及大腦或運動。

奔跑的野兔腿上的肌腱就像智能彈簧一樣。當腳著地時，它們被動地吸收沖擊，只是釋放能量，使其步態穩定高效，而不需要肌肉付出太多努力。

想想人的手。它柔軟的肉體具有被動智能，可以自動適應它所持有的任何物體。我們的指尖就像一個智能潤滑器，調節濕度以達到任何給定表面的完美摩擦水平。

如果將這兩個功能融入擎天柱手中，它將能夠以當前所需力和能量的一小部分來固定物體。皮膚本身將成為計算機。

MI 就是設計機器的物理結構以實現被動自動適應——無需主動傳感器或處理器或額外能源即可響應環境的能力。

解決人形陷阱的方法不是放棄當今雄心勃勃的形式，而是根據這種不同的理念來構建它們。當機器人的身體具有物理智能時，它的人工智能大腦可以專注于它最擅長的事情：高級戰略，以更有意義的方式學習和與世界互動。

研究人員已經在證明這種方法的價值。例如機器人設計有彈簧狀腿模仿獵豹儲能肌腱的可以以驚人的效率奔跑。

我自己的課題組正在開發混合鉸鏈等。它們結合了剛性接頭的精確精度和強度以及柔順接頭的自適應減震特性。對于人形機器人來說，這可能意味著創建一個更像人類移動的肩膀或膝蓋，解鎖多個自由度以實現復雜、逼真的運動。

機器人技術的未來不在于硬件和軟件之間的較量，而在于它們的綜合。通過擁抱 MI，我們可以創造出新一代機器，最終可以自信地走出實驗室，進入我們的世界。

哈米德·拉賈比，機械智能（MI）研究組主任，倫敦南岸大學

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