展台上,机器人打拳、叠衣服、端茶倒水,全场鼓掌。
训练场里,一个男人戴着VR设备。他抬手,机器人跟着抬手;他转身,机器人也调整方向。
两幅画面被拼到一起,一个很有杀伤力的说法就从华尔街流出来了:
中国机器人都是假的,所谓具身智能其实后台全靠人遥控。
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网上还有鼻子有眼的版本:摩根士丹利已经查明,中国机器人演示有80%到90%依赖人工。
分析师甚至在展会现场抓取Wi-Fi数据包,顺着信号找到了藏在后台的遥控员。
故事有画面、有数字,一股当场抓包的味道扑面而来。
可把公开可查、长达80多页的摩根士丹利《Humanoid 100》翻到底,并没有找到这句话。
更有意思的是,这份报告对中国机器人的实际判断,和网上传的几乎相反。
一、所谓“80%靠遥控”,报告里根本没有
摩根士丹利有没有说,中国机器人演示的遥控比例达到80%到90%?
没有。
报告有没有记录分析师在展会抓取Wi-Fi数据包,发现信号通向后台暗室?
也没有。
有没有可靠机构做过大规模统计,证明绝大多数国产人形机器人都由真人躲在后面操纵?
同样没有。
这些故事传播得快,因为它符合美国人对中国机器人演示的直觉:动作这么顺,恐怕有猫腻。
这种怀疑并非多余。
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毕竟像叠衣服、拿杯子、打鸡蛋这类精细动作,美国的人形机器人的还做不到。
特斯拉、波士顿动力、Figure AI这些机器人的手部精细操作仍然是瓶颈,在工厂固定工位取放零件没有问题,可是离通用机器人还比较远。
但用一份并不存在的报告证明中国机器人集体造假,就是另一回事了。
摩根士丹利在《Humanoid 100》中整理了全球机器人芯片、软件、传感器、执行器和整机企业。在已经确认参与人形机器人产业的样本公司中,73%位于亚洲;整机集成商中,77%位于亚洲。
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中国企业在其中占据重要位置。报告还专门提到,中国机器人企业拥有成熟供应链、本地应用机会和政策支持,在人形机器人领域取得了令人瞩目的进展。
摩根士丹利看到的,是一条正在中国快速成形的机器人产业链。
那么,机器人背后那个戴着VR设备的人,又该怎么解释?他可能在替机器人表演,也可能在教机器人干活。
只看见“有人遥控”四个字,分不清这两种情况。
二、后台那个人,可能是机器人最早的老师
现在在演示环境下让机器人跟人类一样端起杯子,早已经司空见惯。
但这背后却藏着非常复杂的计算过程:杯子有多重,杯壁有多滑,手指用了多大力,关节转了多少度。
杯子开始下坠时,手指应该怎样补力;机械臂碰到桌角后,又该往哪个方向收。人类觉得理所当然的动作,拆到机器人身上,全是数据。
这时候,机器人需要端到端具身大模型(VLA,视觉-语言-动作模型)来进行决策。
相比于大语言模型,AI可以阅读互联网上的海量的文章来进行学习。机器人学习拿杯子,网上却没有多少能直接使用的数据。
为了让机器人掌握真实世界的数据并加以自主学习,人类想了很多办法。其中遥操作就是其中一种。
斯坦福大学的Mobile ALOHA就使用了一套低成本全身遥操作系统。人类先控制机器人炒虾、洗锅、开柜门、收拾物品、呼叫并进入电梯,每项任务示范50次,再把操作数据交给模型学习。
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英伟达训练机器人基础模型时,也会使用真实遥操作数据,并开发了专门的采集工具。操作者控制机器人完成任务,系统同时记下图像、动作和关节数据。
用海量真机采集真实数据反哺 AI这种做法并不神秘,和驾校教练带学员有些相似。
教练握过方向盘,不代表学员永远不会开车。等教练松手以后,学员能不能自己上路,才是考试。
看起来有点像“人工遥控”的机器人,实际上是用成千上万小时的人工遥控示范,硬生生砸出一个物理世界的真实数据集。
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隐瞒实时遥控,是演示造假。让人类先示范,再由机器人自主执行,是目前整个行业都在使用的训练方法。
中国现在做的,已经不只是造机器人。甚至训练机器人,也开始变成一门产业。
三、中国真正的优势,不只是便宜,而是错得起
谈到中国机器人,很多人先想到价格。
电机便宜,电池便宜,加工和装配也便宜。
价格当然重要。但具身智能还需要另一种能力:让机器人不断犯错,而且承担得起这些错误。
机器人抓箱子失败,机械臂撞上货架,换完零件还能继续测试。因为光线变化认错物体,工程师当天调整模型,第二天再回现场。
它摔一次、撞一次、抓空一次,都会留下数据。
没有这些笨拙甚至有点滑稽的失败,机器人很难学会应付真实世界。
2025年,国家数据局公布了上海一座人形机器人训练场的情况。
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训练场面积超过5000平方米,里面布置了工业制造、民生服务和特种作业等数十种场景,引入100多台不同构型的机器人。
这里已经积累超过100万条真机数据,总规模达到2.5PB。
工程师根据失败记录修改模型,再把机器人送回现场。训练场的价值,就藏在这种重复里。
这件事需要大量机器人、大量真实场景,还要有一条反应够快的供应链。
中国三样都有。
国际机器人联合会数据显示,2024年,中国工厂中运行的工业机器人达到202.7万台,当年新增29.5万台,占全球新增量的54%。
同一年,中国本土厂商在国内工业机器人市场的份额升至57%。
这些工厂既是客户,也是现成的训练场。
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美国企业擅长在仿真环境里制造海量数据。而中国企业多了一条路,可以把算法直接放进工厂、商场和仓库,在真实碰撞和真实误差里迭代。
便宜的本体只是起点。
把机器造出来,再让它成千上万次地试错,成本还压得住,这才是中国供应链给具身智能带来的优势。
四、最后一关,是让遥控员逐渐消失
在中美这场机器人产业对决中,美国优先优先攻克通用智能、灵巧操作、极限运动。而中国是选择依托完整制造供应链,优先降本、大规模量产。
在华尔街的分析师看来,美国机器人有原生通用物理基础大模型支撑,肯定比中国机器人更像人。
而硅谷的精英更擅长在虚拟世界里逼真地拟合物理定律。
这才有了看空中国AI机器人的说法:台上是钢铁演员,台下是月薪五千的遥控打工人。
过去,中国制造最擅长解决的问题,是怎样把复杂产品造得更多、更快、更便宜。
事实上,中国企业在机械本体、制造成本、供应链和应用场景上,已经拿到一副好牌。
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“遥控秀”的背后,更大的真相是,中国产业链正在用自己的方式给机器人“上AI"。
通过百万次人工示范,让机器人学习到不再依赖人工的自主能力。
华尔街试图用“遥控作秀”这个假命题,一脚把中国机器人的硬件优势踹进低利润的代工泥潭。
相似一幕,过去曾出现的好几回。
手机时代,他们嘲笑中国只会组装。后来,全球终端品牌的半壁江山,长在中国工厂里。
新能源时代,他们笑中国没有发动机。后来,最坚固的产业护城河,恰恰是中国供应链一锹一锹挖出来的。
资本市场从来不缺投降者,也从来不缺被打脸的预言家。
等中国机器人的钢铁骨骼真正撑起工业未来,他们终会明白:自己嘲笑的那个遥控员,可能正是机器人学会自主之前,最后一位老师。
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