最近，人形机器人赛道再次被推向了舆论的风口浪尖，依然在"泡沫"与"前夜"的争论中摇摆。 在硅谷，初创公司1X近期发布了Neo的演示视频。在这支拍摄精美的广告片中，Neo似乎能像人类一样自然地做家务，视频瞬间在X和YouTube上引发热 议。但赞叹声未落，质疑声便铺天盖地而来——外界指出其流畅动作的背后，其实严重依赖远程操控（Teleoperation），而非机器人的自主智能。这让人 不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司，"人工"智能的幽灵再次出现。 与此同时，高盛在一份最新调研报告中，无情地指出机器人供应链的"现实温差"。尽管资本市场情绪高涨，企业产能规划激进——普遍在年产10万至100 万台之间——但实际的大规模订单尚未落地。高盛甚至预测，即便到了2035年，全球人形机器人总出货量或仅为138万台。 尽管面临"造假"质疑与"产能过剩"的风险，具身智能赛道在过去两三年间仍吸引了巨额资本注入，并展现出与AI技术同步演进的强劲势头。 本期《硅谷101》，特约研究员刘一鸣邀请了两位深耕中美市场的资深投资人——华映资本海外合伙人Jonathan邱谆，Shanda Group合伙人/ ...

行业风向转变 - 机器人行业从展示跑酷、跳舞等极限动作转向专注于叠衣服等家务任务[1][3] - 企业减少概念炒作，开始关注市场需求，技术演示更务实[7] 技术演示案例 - Figure 03使用五指手叠毛巾，但边角容易卷起[5] - Weave Robotics的半自动叠衣视频采用2倍快进，实际速度偏慢[5][20] - 谷歌ALOHA挂衣演示未剪帧，动作缓慢且对齐衣架有困难，但因真实感获得认可[8] - Dyna Robotics让机器人连续18小时叠餐巾，展示单一任务的执着[8] 技术突破驱动 - 十年前PR2机器人需固定绿色背景才能叠简单衬衫，动作缓慢且环境适应性差[9] - 扩散模型和零样本学习成熟后，机器人无需逐步骤编程，仅凭几千条人类演示数据即可学会叠衣[13] - 谷歌ALOHA仅用6000条系鞋带演示数据就让机械臂学会精细操作，叠衣服容错率更高且数据收集更简单[13] - HuggingFace、LeRobot等生态系统降低技术门槛，初创团队可借助预训练模型快速开发演示[13] 市场需求匹配 - 叠衣服是刚性需求，许多用户愿意为此付费，家庭场景价值感知度高[15] - 相比工业场景，家用叠衣落地路径更清晰，容错率高，试错成本低[15] - 任务失败仅需重新摆放衣物，不易损坏设备，适合资金有限的初创团队打磨技术[15] 当前技术局限 - Figure 03叠衣时放得太快，边角卷翘，机器人无法感知衣物材质和受力情况[18] - 1X Technologies的Neo机器人动作僵硬，缺乏人类灵活调整的能力[20] - 演示多在实验室固定环境中进行，桌面纯色平整，衣物单一，背景无干扰[22] - 真实家庭环境复杂，衣物可能混搭，桌面杂乱，光线变化，机器人对齐衣架困难[22] - 企业关注“能否做到”，用户更关心“能否做好”，如是否损坏真丝衬衫、5分钟内叠完一篮衣物等[24] - 当前演示仅完成“折叠”动作，未涉及取衣、整理、收纳等关键步骤[24] 行业发展逻辑 - 早期跑酷、跳舞演示旨在秀肌肉，吸引资本和行业热度[27] - 叠衣赛道爆发标志行业从“我能做什么”转向“用户需要什么”[27] - 工业机器人巨头如发那科、安川的成功在于围绕真实需求研发，如焊接精度和搬运效率[27] - 人形机器人需先解决用户刚需痛点，再拓展复杂功能，遵循市场需求导向的发展逻辑[27] 未来技术方向 - 需优化算法和升级硬件，解决感知精度不足、操作不灵活等问题[29] - 《Science Robotics》论文提出机械臂24小时学会1000项任务的方向，通过高效算法减少数据依赖，提升环境适应性[29] - 技术成熟后，机器人可能从叠衣服拓展到洗碗、擦窗、整理衣柜等更多场景，但需始终围绕用户需求[29] 行业价值回归 - 技术价值在于解决日常真实问题，而非突破极限[30] - 企业应聚焦用户诉求，提升折叠速度、操作精度和场景适配性，实现从取衣到收纳的全流程自动化[30] - 当家务机器人成为日常，人形机器人才能真正实现商业价值[30]