在科技飞速发展的今天，人形机器人无疑是最炙手可热的领域之一。从春晚舞台上机器人扭秧歌的惊艳亮相，到机器人马拉松、运动会的接连举办，再到各大展会纷纷为机器人开辟大片展区，人形机器人的热度可谓是一路飙升。然而，在这热闹非凡的场面背后，机器人真正走进职场、参与劳动的步伐却似乎并没有那么快，正如人们所说，风口上的机器人，其实离 “上班” 还有点远。
今年年初，金沙江创投的朱啸虎一句 “人形机器人就是泡沫”，引发了广泛的关注和讨论。不少网友也深有同感，毕竟在视频中，机器人仿佛无所不能，甚至让人联想到科幻电影中的强大机器人形象，但在现实中，它们却连一扇普通的门都可能打不开。这种理想与现实的巨大差距，让机器人行业面临着诸多争议。
深入探究行业现状就会发现，这些争议并非毫无道理。在具身智能这个产业里，确实存在着一些亟待解决的难点。首先，技术路线尚未统一。未来是强化学习更具优势，还是世界模型更胜一筹？我们应该更侧重于数据的收集与利用，还是更关注模型的优化与创新？这些问题都没有明确的答案，各个企业和研究机构只能各自为战，难以形成强大的合力，这在很大程度上阻碍了行业的快速发展。
除了技术路线的分歧，数据短缺更是一个关键问题。要让机器人实现智能涌现，需要大量的数据作为支撑。据了解，一个大模型要达到理想的效果，至少需要 100 亿到 1 万亿个 Token 的数据，大约是模型参数的 10 倍以上。然而，目前大部分研究的数据量仅有几个亿，最大的公开数据集也不过 10 亿左右。数据量的严重不足，导致机器人的训练效果大打折扣，它们能够完成的任务种类非常有限，泛化能力也极差。可以说，数据瓶颈就像一道难以逾越的鸿沟，死死地卡住了机器人从实验室走向实际应用场景的道路。
不过，虽然机器人行业面临着诸多困难，但也并非毫无希望。面对数据短缺的问题，行业内已经出现了一些创新的解决方案，其中，将机器人训练搬到云端就是一个非常有前景的方向。例如，英伟达的 Cosmos 基础模型，就采用了云端生成合成数据来训练物理 AI 的方式。国内的华为云也推出了 CloudRobo 具身智能平台，该平台能够在云端构建一个与现实世界一模一样的数字世界，为机器人提供丰富的训练数据。
华为云 CloudRobo 具身智能平台主要通过两个步骤来解决数据和训练的问题。第一步是数据重建，借助自研的 MetaEngine 引擎，将真实的物理场景在云端复刻出数字孪生体，整个过程自动化程度高，无需大量人工干预。第二步是数据增广，在虚拟场景中模拟各种形态的机器人，生成海量的第一视角数据，包括 RGB 图像、深度、时序数据等，并且这些数据都带有自动标注。通过这种方式，能够有效解决数据不足的问题，同时还可以通过调整真实数据与合成数据的比例，提升训练效率。
在解决了数据问题之后，CloudRobo 的训练平台还能让机器人在虚拟世界中进行无数次的 “虚拟劳动”，通过模仿学习来加速技能的掌握，大幅降低了试错成本。当机器人在虚拟世界中训练成熟后，其运行平台可以无缝连接实体机器人，将训练成果直接传输到机器大脑中，使机器人能够迅速投入实际工作。华为云曾经展示过从 CloudRobo 毕业的双臂机器人，在分光盒里进行高精度操作的成功率达到了 90% 以上，此外，还能让工业喷涂臂快速学会喷涂新零件，让人形机器人在汽车产线上完成搬运上料等任务，这些都充分证明了云端训练的有效性和可行性。
除了数据和训练问题，机器人行业还面临着行业标准混乱的难题。目前，各家机器人厂商的系统、接口等各不相同，就像早期的手机厂商一样，这使得机器人难以实现大规模的多机协同作业。为了解决这个问题，华为云提出了 R2C（Robot to Cloud）协议，它就像是机器人界的 “Type-C” 接口，能够聚合各方生态，推动行业标准化进程。只要预置了 R2C 接口的合作伙伴，都能实现 “即插即用”，大大提高了机器人的兼容性和协同工作能力。国家地方共建人形机器人创新中心、拓斯达、优艾智合等众多头部玩家都已加入 R2C 协议，这为机器人行业的规范化发展奠定了良好的基础。
尽管云端技术为机器人行业的发展提供了新的思路和方法，但也并非适用于所有场景。对于一些对实时性、安全性要求极高的场景，本地计算仍然具有不可替代的优势。不过，从整体趋势来看，云计算在机器人行业的应用前景依然广阔，它能够为机器人提供强大的算力支持，让机器人本体更加轻量化、低成本，专注于执行任务，从而为机器人走进工厂、家庭等实际场景提供了可能，也就是所谓的云本体化。
机器人行业虽然目前还存在着技术路线不统一、数据短缺、行业标准混乱等问题，但也在不断探索和创新中寻求突破。我们不能因为看到了行业的困难就否定其发展前景，而应该以更加理性和客观的态度看待。正如文中所说，具身智能这事儿虽然复杂，但只要有企业能够站出来，先把基础设施建设好，务实前行，相信随着技术的不断进步和完善，机器人真正实现大规模 “上班” 的日子并不会太远。届时，它们将在各个领域发挥重要作用，为人类的生产生活带来巨大的变革。
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