关于人工智能和机器人的讨论愈发热烈，各种“取代论”、“威胁论”层出不穷。作为在这个领域摸爬滚打多年的从业者——浪潮智能终端机器人事业部许志勇总经理，从现实的角度，分享了一些观察和思考。
2026年3月15日，近40位嘉宾，来到法国克莱蒙商学院上海分校。邀请三部分嘉宾参与本次闭门会，GPA全球研究生联合会校友和GPA供应链世界会员、GPA生态合作伙伴、对智能体感兴趣的新朋友。
一、别被科幻片唬住，机器人的“大脑”还在“婴儿期”
首先，给大家吃一颗定心丸：至少在近10年内，担心机器人会全面取代人类，是杞人忧天。
为什么？因为目前机器人的智能化水平，还处在一个非常初级的阶段。如果用一个比喻来形容，我们现在的人工智能和机器人结合体，就像一个刚出生的婴儿。
他可能通过大量的数据训练，在某些单项技能上达到了“一岁孩子”的水平，比如能识别图片、能听懂简单的指令。但让他独立完成一项稍微复杂点的任务，比如在陌生的环境中找到并清理一块污渍，他就无能为力了。我们看到的很多机器人表演，背后其实是预设好的程序在控制，它并没有真正“理解”自己在做什么。
目前，AI更多地是被当作一种“软件思想”在应用。我们把整个AI系统拆解为四个维度：感知、认知、决策和执行。一个真正智能的体系，需要把这四者完美闭环。但现实是，大多数应用还停留在感知层面，比如图像识别、语音识别，离真正的自主决策和执行还有很长的路要走。
即便是在国家大力推行的生产线智能化领域，机器人也更多是在做环境打磨，而非真正的智能应用。而在服务领域，比如一些企业尝试的机器人接待、引导，也大多停留在固定场景下的机械应答，远未达到真正的场景智能化。
所以，与其担心被取代，不如先看清现实：它们只是工具，远非对手。
二、给机器人“注入灵魂”：
一场关于肉体、智能与思想的对话
为了更好理解，可以把机器人拆解成三个部分：
机器本体：是“肉体”，是承载智能的物理工具。
AI系统：是“灵魂”，赋予机器感知、认知和决策的能力。
思想：是人类独有的，基于长期学习和经验积累形成的价值观、创造力和复杂判断力。
目前，我们做的工作，大多是把AI这个“灵魂”塞进机器人的“肉体”里，让它动起来。但要让这个“肉体+灵魂”的组合体具备“思想”，还遥遥无期。
那么，在通往“思想”的路上，我们卡在了哪里？答案是“感觉”的缺失和融合。
人类通过视觉、听觉、触觉、力觉等多种感官，在成长过程中不断学习和交互，最终形成对世界的理解。而机器人现在要做的，就是通过多模态感知来模拟这个过程。
浪潮团队在研发机器人时，重点攻克的就是这几个方面：
计算机视觉：通过摄像头和算法，让机器人“看懂”世界，实现场景重建和目标识别。
语音交互：让机器人“听懂”指令，并完成任务交流。
视觉与力觉的整合：这非常关键。比如让机器人拿起一个鸡蛋，光“看见”是不够的，它必须通过“力觉”感知到握持的力度，否则要么抓不起来，要么捏碎了。
正是这些精细的“感觉”无法完美融合，导致了目前机器人“手脚笨拙”、“反应迟钝”的现状。
三、机器人落地难，难在“喂不饱”的数据
为什么很多看起来很酷的机器人，一到真实的复杂环境中就“歇菜”了？一个核心瓶颈是数据。这就像培养一个孩子，需要给他看足够多的图片、讲足够多的故事，他才能认识世界、学会说话。机器人也一样，它的成长需要经历一个完整的“机器人引导”过程：
数据收集：让机器人在真实环境中大量“跑起来”，收集各种场景下的数据。
数据标注：对收集来的数据进行清洗和标注，告诉机器人这是什么、那是什么。
模型训练：用标注好的数据训练机器人的算法模型。
自我进化：机器人带着初步模型回到真实环境，收集更多数据，循环往复，不断优化。
问题就出在第一步和第二步。每个行业的数据都是海量的，而且充满了噪音和不真实。以我们熟悉的银行业为例，银行拥有海量数据，却依然难以用机器人替代人工服务，就是因为很多数据基于特定政策或历史原因，存在“失真”或“不真实”的情况。用这样的数据“喂”出来的机器人，能聪明吗？
因此，市面上催生了许多专门的数据采集和标注公司，这正是机器人产业发展的一个真实写照。（未完待续）
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