中新經(jīng)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(xué)法學(xué)院副院長(zhǎng)、教授，中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院特約研究員

　　當(dāng)一個(gè)人形機(jī)器人以近乎優(yōu)雅的“貓步”走上舞臺(tái)，腳尖輕點(diǎn)、步伐輕盈，仿佛在太空漫步時(shí)，這一幕不僅刷新了公眾對(duì)機(jī)器人“僵硬機(jī)械感”的刻板印象，也引發(fā)業(yè)內(nèi)對(duì)汽車品牌造機(jī)器人技術(shù)的新認(rèn)知。

　　近日，小鵬新一代人形機(jī)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(gè)超高自由度關(guān)節(jié)，尤其是擁有22個(gè)自由度的靈巧手和新增的腳尖被動(dòng)自由度，實(shí)現(xiàn)了前所未有的自然步態(tài)與動(dòng)作流暢性。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球已有約18家車企宣布入局人形機(jī)器人賽道——特斯拉、小米、廣汽、比亞迪、現(xiàn)代、豐田紛紛布局。從“鐵皮戰(zhàn)士”的剛硬節(jié)奏到IRON的“模特步”，這場(chǎng)“造人熱”背后，是汽車產(chǎn)業(yè)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(jī)器人、自動(dòng)駕駛車輛等)通過物理身體與真實(shí)環(huán)境進(jìn)行持續(xù)交互，完成感知、認(rèn)知、決策與行動(dòng)的閉環(huán)過程。該范式突破了傳統(tǒng)人工智能局限于數(shù)據(jù)處理與離身推理的局限，強(qiáng)調(diào)智能的形成依賴于身體形態(tài)、運(yùn)動(dòng)能力與環(huán)境反饋之間的動(dòng)態(tài)耦合。

　　以往，機(jī)器人在很多情況下仍給人以預(yù)設(shè)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(xié)同、重心調(diào)整和下意識(shí)的緩沖反應(yīng)。比如，撿起一個(gè)雞蛋和拿起一個(gè)水杯，人類的手部力量和姿態(tài)是瞬間無感自適應(yīng)的，而機(jī)器人則可能需要進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和調(diào)整。

　　要讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)無限接近人類動(dòng)作，需要在以下關(guān)鍵領(lǐng)域取得突破：在硬件層面，要求彈性體材料、可變剛度關(guān)節(jié)以及高密度傳感器的協(xié)同發(fā)展，讓機(jī)器人的“身體”變得更智能、更安全。軟件層面則關(guān)乎控制算法，特別是需要發(fā)展能處理大量不確定性、進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)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(tǒng)的精確控制，轉(zhuǎn)向更具韌性和自適應(yīng)性的控制模式。

　　車企為何能成為“造人主力”？

　　對(duì)于上述技術(shù)要求，不少車企顯示出一定優(yōu)勢(shì)，如系統(tǒng)工程整合能力、復(fù)雜實(shí)時(shí)控制算法的遷移能力，以及面向大規(guī)模量產(chǎn)的產(chǎn)品化思維。

　　首先，一輛汽車由上萬個(gè)零部件構(gòu)成，其研發(fā)、測(cè)試、

　　驗(yàn)證是一套極其嚴(yán)密的系統(tǒng)工程。車企擅長(zhǎng)將機(jī)械、電子、電氣、軟件等不同領(lǐng)域的技術(shù)整合成一個(gè)安全、可靠、高效運(yùn)行的整體。這種整合能力，對(duì)于同樣復(fù)雜的人形機(jī)器人來說，是至關(guān)重要的底層能力，是很多互聯(lián)網(wǎng)或AI公司所不具備的。

　　例如，特斯拉、小鵬、比亞迪等企業(yè)均依托其整車制造經(jīng)驗(yàn)，在人形機(jī)器人領(lǐng)域快速構(gòu)建起集成優(yōu)勢(shì)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，目前全球造的機(jī)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(zhǎng)的正是“系統(tǒng)級(jí)制造”，所以在集成層車企的身影最密集，像特斯拉、豐田、現(xiàn)代、比亞迪、廣汽、小鵬，都榜上有名。

　　其次，自動(dòng)駕駛技術(shù)與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制在底層邏輯上高度相通，它們都面對(duì)一個(gè)開放、動(dòng)態(tài)、不確定的環(huán)境，都需要完成“感知-決策-規(guī)劃-控制”的閉環(huán)。小鵬希望將汽車、飛行器與機(jī)器人打通，構(gòu)建統(tǒng)一的AI出行生態(tài)；特斯拉則致力于用Optimus支撐美國(guó)制造業(yè)的未來；比亞迪則利用其電池體系優(yōu)勢(shì)，探索“人機(jī)能源循環(huán)系統(tǒng)”，實(shí)現(xiàn)動(dòng)力系統(tǒng)的可持續(xù)賦能。

　　最后，車企會(huì)傾向于思考如何通過設(shè)計(jì)優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)工藝創(chuàng)新來降低機(jī)器人的成本，這為機(jī)器人未來從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　當(dāng)前自動(dòng)駕駛對(duì)停車場(chǎng)、小區(qū)內(nèi)部道路等復(fù)雜、狹窄空間，以及與行人動(dòng)態(tài)目標(biāo)的交互仍面臨挑戰(zhàn)。人形機(jī)器人研發(fā)所錘煉的精細(xì)環(huán)境感知、靈巧避障、意圖預(yù)測(cè)等技術(shù)，能極大提升汽車在“最后一公里”場(chǎng)景下的智能化水平。同時(shí)，機(jī)器人技術(shù)在汽車制造工廠的應(yīng)用將更加深入。更具通用性和柔性的人形機(jī)器人，可以適應(yīng)更復(fù)雜的裝配、檢測(cè)和物流任務(wù)，進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率和柔性，這直接賦能了車企的主業(yè)制造環(huán)節(jié)。

　　規(guī)則邊界是當(dāng)前重要議題

　　無論是智能汽車本身，抑或車企已研發(fā)出的“人性感”機(jī)器人，其背后都存在同一個(gè)疑問：它真的安全嗎？當(dāng)它做出決策，背后的邏輯由誰掌控？一旦發(fā)生意外，責(zé)任又該由制造商、算法開發(fā)者，還是使用者來承擔(dān)？

　　事實(shí)上，提升社會(huì)接受度與加強(qiáng)法律治理是目前具身智能規(guī)�；�落地最突出，也最需要優(yōu)先解決的問題。硬件成本會(huì)隨著技術(shù)進(jìn)步和規(guī)�；�逐步下降，這是一個(gè)可預(yù)期、可解決的問題。軟件“大腦”的通用智能水平是長(zhǎng)期制約，但可以通過限定場(chǎng)景、任務(wù)分階段實(shí)現(xiàn)突破。但社會(huì)的信任和法律的規(guī)則一旦缺失，會(huì)直接扼殺創(chuàng)新的應(yīng)用空間。

　　當(dāng)機(jī)器人與人發(fā)生物理交互，如何確保絕對(duì)安全？一旦發(fā)生意外，責(zé)任如何界定？是產(chǎn)品缺陷、算法錯(cuò)誤還是使用不當(dāng)？現(xiàn)行的產(chǎn)品責(zé)任法在面對(duì)高度自主的智能體時(shí)，面臨著巨大挑戰(zhàn)。

　　當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入家庭，將收集海量的隱私數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)如何被使用和保護(hù)、機(jī)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(shù)據(jù)治理和倫理規(guī)范。

　　此外，目前缺乏針對(duì)家用服務(wù)機(jī)器人的安全、可靠性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)際認(rèn)證體系，標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證體系缺失。沒有標(biāo)準(zhǔn)，市場(chǎng)就無法規(guī)范，消費(fèi)者就難以建立信任。從這個(gè)意義上講，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和安全規(guī)范是幫助社會(huì)公眾更好接受人工智能技術(shù)及應(yīng)用的基礎(chǔ)保障。(中新經(jīng)緯APP)

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