机器人能干活赚钱？CEO直言：现在还早着呢
在2025世界机器人大会现场，宇树科技创始人王兴兴的一席话引发了行业思考。尽管人形机器人在工业场景已有初步落地，但他坦言，现阶段期待机器人“干活赚钱”为时尚早。这一观点既反映了技术现状，也揭示了行业发展的现实路径。
**技术瓶颈：干活不如表演现实**
王兴兴指出，当前机器人在运动、表演等场景的落地性远高于实际生产。以宇树机器人为例，其产品因春晚扭秧歌表演走红，甚至引发断货，而格斗比赛中的表现也验证了动态控制技术的进步。相比之下，工业场景对精度、可靠性和环境适应性的要求更高。例如，汽车工厂的装配线需要毫米级重复定位精度，而现有机器人在复杂非结构化环境中仍面临感知与决策的挑战。
这一差距源于核心技术成熟度的差异。表演类任务可通过预设程序实现，而“干活”需要实时感知、自主决策和柔性交互能力。波士顿动力Atlas机器人虽能完成跑酷等高难度动作，但其液压系统的高成本与维护复杂度限制了商用化。王兴兴坦言，宇树目前聚焦于“训练机器人在多场景干活”，正说明通用能力尚未突破。
**商业化路径：从娱乐到工业的渐进**
宇树的策略体现了务实态度——先通过表演、格斗等场景积累技术和资金，再向工业领域延伸。这种“曲线救国”模式在机器人行业并非个例。日本软银Pepper机器人曾主打服务场景，最终因功能单一退出市场；而协作机器人龙头UR则从工业细分场景切入，逐步扩展应用边界。王兴兴强调“最终目标是干活”，但选择先落地娱乐场景，既降低了市场教育成本，也为技术迭代争取了时间。
行业数据佐证了这一趋势。据国际机器人联合会（IFR）统计，2024年全球娱乐机器人市场规模同比增长35%，而工业机器人增速仅为12%。高盛报告显示，人形机器人要在制造业规模应用，需将成本降至5万美元以下，目前优必选Walker X等产品单价仍超10万美元。
**未来挑战：通用化与场景定制的平衡**
王兴兴提出“通用型人形机器人”愿景，但这一目标面临双重矛盾。技术上，通用性意味着更高的软件复杂度。特斯拉Optimus通过端到端AI训练提升适应性，但量产版本尚未证明其多任务能力；产业端，客户往往需要定制化解决方案。宇树在汽车厂的合作便属于垂直场景试点，与“通用”目标仍有距离。
专家指出，人形机器人需经历“专用—模块化—通用”三阶段。现阶段更可行的路径是像工业机械臂一样，通过标准化关节、传感器模块降低硬件成本，再通过AI大模型提升任务泛化能力。王兴兴透露团队正全力投入多场景训练，或暗示其技术路线侧重软件层突破。
**结语**
机器人“干活赚钱”的愿景虽远，但并非遥不可及。从表演到格斗，从单点突破到全栈能力，宇树等企业的探索为行业提供了现实样本。正如王兴兴所言：“现在谈替代人力为时尚早，但每一次跳舞和格斗，都在为未来的干活积累台阶。”这场长跑中，技术耐心与商业理性的平衡，将决定谁能率先冲过终点。
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