中新經緯11月18日電 題：“它走得太像人了”——為什么必須由車企來完成這一步？

　　作者 陳兵 南開大學法學院副院長、教授，中國新一代人工智能發展戰略研究院特約研究員

　　當一個人形機器人以近乎優雅的“貓步”走上舞臺，腳尖輕點、步伐輕盈，仿佛在太空漫步時，這一幕不僅刷新了公眾對機器人“僵硬機械感”的刻板印象，也引發業內對汽車品牌造機器人技術的新認知。

　　近日，小鵬新一代人形機器人IRON亮相，憑借173厘米的擬人身高、65公斤的體重以及全身82個超高自由度關節，尤其是擁有22個自由度的靈巧手和新增的腳尖被動自由度，實現了前所未有的自然步態與動作流暢性。

　　據不完全統計，全球已有約18家車企宣布入局人形機器人賽道——特斯拉、小米、廣汽、比亞迪、現代、豐田紛紛布局。從“鐵皮戰士”的剛硬節奏到IRON的“模特步”，這場“造人熱”背后，是汽車產業能力向具身智能的深度遷移。

　　如何“無限接近人類”

　　具身智能指的是智能體(如人形機器人、自動駕駛車輛等)通過物理身體與真實環境進行持續交互，完成感知、認知、決策與行動的閉環過程。該范式突破了傳統人工智能局限于數據處理與離身推理的局限，強調智能的形成依賴于身體形態、運動能力與環境反饋之間的動態耦合。

　　以往，機器人在很多情況下仍給人以預設程序或精確但僵硬的感覺，與人類相比，缺乏那種微妙的肌肉協同、重心調整和下意識的緩沖反應。比如，撿起一個雞蛋和拿起一個水杯，人類的手部力量和姿態是瞬間無感自適應的，而機器人則可能需要進行復雜的計算和調整。

　　要讓機器人實現無限接近人類動作，需要在以下關鍵領域取得突破：在硬件層面，要求彈性體材料、可變剛度關節以及高密度傳感器的協同發展，讓機器人的“身體”變得更智能、更安全。軟件層面則關乎控制算法，特別是需要發展能處理大量不確定性、進行實時預測和反射的算法。這不只是算力問題，更是算法迭代的問題，需要從傳統的精確控制，轉向更具韌性和自適應性的控制模式。

　　車企為何能成為“造人主力”？

　　對于上述技術要求，不少車企顯示出一定優勢，如系統工程整合能力、復雜實時控制算法的遷移能力，以及面向大規模量產的產品化思維。

　　首先，一輛汽車由上萬個零部件構成，其研發、測試、

　　驗證是一套極其嚴密的系統工程。車企擅長將機械、電子、電氣、軟件等不同領域的技術整合成一個安全、可靠、高效運行的整體。這種整合能力，對于同樣復雜的人形機器人來說，是至關重要的底層能力，是很多互聯網或AI公司所不具備的。

　　例如，特斯拉、小鵬、比亞迪等企業均依托其整車制造經驗，在人形機器人領域快速構建起集成優勢。從產業結構看，目前全球造的機器人大致分為三層：大腦層、身體層、集成層。而汽車公司最擅長的正是“系統級制造”，所以在集成層車企的身影最密集，像特斯拉、豐田、現代、比亞迪、廣汽、小鵬，都榜上有名。

　　其次，自動駕駛技術與機器人運動控制在底層邏輯上高度相通，它們都面對一個開放、動態、不確定的環境，都需要完成“感知-決策-規劃-控制”的閉環。小鵬希望將汽車、飛行器與機器人打通，構建統一的AI出行生態；特斯拉則致力于用Optimus支撐美國制造業的未來；比亞迪則利用其電池體系優勢，探索“人機能源循環系統”，實現動力系統的可持續賦能。

　　最后，車企會傾向于思考如何通過設計優化、供應鏈管理、生產工藝創新來降低機器人的成本，這為機器人未來從實驗室走向商業化應用奠定了堅實基礎。

　　當前自動駕駛對停車場、小區內部道路等復雜、狹窄空間，以及與行人動態目標的交互仍面臨挑戰。人形機器人研發所錘煉的精細環境感知、靈巧避障、意圖預測等技術，能極大提升汽車在“最后一公里”場景下的智能化水平。同時，機器人技術在汽車制造工廠的應用將更加深入。更具通用性和柔性的人形機器人，可以適應更復雜的裝配、檢測和物流任務，進一步提升生產效率和柔性，這直接賦能了車企的主業制造環節。

　　規則邊界是當前重要議題

　　無論是智能汽車本身，抑或車企已研發出的“人性感”機器人，其背后都存在同一個疑問：它真的安全嗎？當它做出決策，背后的邏輯由誰掌控？一旦發生意外，責任又該由制造商、算法開發者，還是使用者來承擔？

　　事實上，提升社會接受度與加強法律治理是目前具身智能規模化落地最突出，也最需要優先解決的問題。硬件成本會隨著技術進步和規模化逐步下降，這是一個可預期、可解決的問題。軟件“大腦”的通用智能水平是長期制約，但可以通過限定場景、任務分階段實現突破。但社會的信任和法律的規則一旦缺失，會直接扼殺創新的應用空間。

　　當機器人與人發生物理交互，如何確保絕對安全？一旦發生意外，責任如何界定？是產品缺陷、算法錯誤還是使用不當？現行的產品責任法在面對高度自主的智能體時，面臨著巨大挑戰。

　　當機器人進入家庭，將收集海量的隱私數據。這些數據如何被使用和保護、機器人的決策如何符合人類倫理等問題也需要建立全新的數據治理和倫理規范。

　　此外，目前缺乏針對家用服務機器人的安全、可靠性國家標準和國際認證體系，標準與認證體系缺失。沒有標準，市場就無法規范，消費者就難以建立信任。從這個意義上講，行業標準和安全規范是幫助社會公眾更好接受人工智能技術及應用的基礎保障。(中新經緯APP)

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責任編輯：張寧