21評論丨等待機器人產業的“拐點時刻”

高廷帆（首都經濟貿易大學經濟學院副教授、中國商業經濟學會理事）

最近首屆世界人形機器人運動會的多個搞笑瞬間火上了熱搜，也讓具身智能再次成爲市場熱議的話題。在不久前的2025年世界機器人大會上，當英偉達副總裁Rev Lebaredian說出“計算機力量將進入100萬億美元的物理世界市場”時，臺下掌聲雷動。但冷靜下來想想，這個預言似乎讓人既興奮又困惑——如果前景如此光明，爲什麼特斯拉的Optimus還在笨拙地疊衣服？爲什麼機器狗雖然能翻跟頭，卻很難幫你準確地端杯水？

1712年紐科門發明第一臺大氣壓蒸汽機時，它笨重、低效，主要用於礦井排水。直到1769年瓦特改良後，又經歷了半個世紀的緩慢改進，纔在1825年左右隨着鐵路運輸的興起真正改變世界。從發明到產業革命，整整用了80年。1879年愛迪生髮明白熾燈泡時，電力還是實驗室裡的新奇玩意。但僅僅40多年後的1920年代，電力已經深入千家萬戶，重塑了人類的生活方式。1969年阿帕網連接了四個節點，1980年代蒂姆·伯納斯-李發明萬維網時，全球只有幾百臺計算機聯網。但到了1995年互聯網商業化浪潮席捲全球，短短20年就徹底重構了人類的信息交互方式。

回溯歷史，所有顛覆性技術似乎都遵循相同的擴散與演化軌跡：起步階段進展緩慢，積累到臨界點後呈指數增長，最終走向成熟穩定。這就是創新擴散的“S型曲線”。從1961年第一臺工業機器人尤尼梅特（Unimate）誕生算起，已經60多年過去，但我們似乎依然在創新擴散“S型曲線”的底部徘徊。

但歷史告訴我們，“S型曲線”的漫長蓄力往往在一夜之間迎來質變。正如電力在愛迪生建立第一座發電站後突然加速，互聯網在萬維網標準化後迅速普及，機器人產業同樣在等待屬於自己的“臨界點時刻”。

機器人真正走進生活的這個時刻，或許要比我們想象的更近。按照“戰略節奏”理論，技術創新的爆發需要三個條件同時成熟：技術可行性、經濟可行性和社會接受度。令人振奮的是，這三個條件正在2025年發生前所未有的同步變化。

首先是算力成本的斷崖式下跌帶來的突破。英偉達的Jetson Thor芯片實現了一個關鍵突破：邊緣計算能力提升10倍，成本僅增加30%。這意味着機器人終於可以在本地運行復雜的神經網絡，擺脫對雲端的依賴。這種變化的意義不容小覷。算力的本地化正在爲機器人的實時決策能力掃清最後的技術障礙。

其次是數據飛輪開始加速轉動。雖然真實數據稀缺，但仿真技術的飛躍正在重寫遊戲規則。隨着機器人產品開始批量部署，真實數據正在以指數級增長。宇樹科技創始人王興興預測，三年後機器人出貨量將從1000臺躍升至1萬臺——這意味着可用數據將增長100倍。數據飛輪一旦轉動，技術進步就會進入自我強化的正循環。

第三個變化來自應用場景的降維突破。聰明的創業者已經放棄了“造出完美人類替代品”的執念，轉而尋找那些“60分就夠用”的應用場景。這種策略收效顯著。在電商倉庫，機器人只需要精確搬運貨物，不需要人類的全方位靈巧性；在現代農場，採摘機器人可以慢一些，但能夠24小時不間斷工作；在養老護理場景中，陪伴機器人不需要完美無缺，或許一個60分的“人形存在”就能有效緩解老人的孤獨感。

硅谷許多企業信奉“登月計劃”式的指數思維——OpenAI追求通用人工智能，特斯拉要打造萬能機器人。而中國的一些企業更像是在“修橋鋪路”——宇樹專注成本控制，銀河通用死磕抓取技術，千尋智能用分層架構繞過端到端技術的複雜性。這種差異反映了兩種創新哲學的方向：硅谷相信技術突破能帶來顛覆性變革，而中國企業更傾向於在現有條件下尋找漸進式解決方案。

以自動駕駛爲例，不完全統計，過去十年，自動駕駛領域“燒”掉了上千億美元，但這個領域似乎卻沒有誕生一家真正成功的百億美元企業。根本原因在於過度理想化，忽視了從技術創新到產業發展的基本規律：用戶購買的不是先進技術本身，而是問題解決方案。反觀中國一些企業的現實策略，雖然不一定有硅谷式的想象力，卻可能更符合“S型曲線”底部的生存法則——在技術突破尚未到來時，通過工程優化和成本控制建立護城河，等待屬於自己的拐點時刻。這種路徑選擇的意義不容小覷。它決定了誰能在漫長的“S型曲線”底部活下來，最終等到指數增長的那一天。

英偉達副總裁Rev Lebaredian關於百萬億美元市場的預言並非空中樓閣，但這個機會不會一蹴而就。它需要整個產業生態的協同演化，需要無數次試錯與迭代，需要重新定義人機關係的邊界。2025年具身智能受到前所未有的關注，此刻既不應被短期泡沫衝昏頭腦，也不應因技術瓶頸而喪失信心。歷史告訴我們，每一次產業革命都在質疑聲中起步，在不經意間爆發。

拐點將至，但征途漫漫。這不是投機者的遊戲場，卻是長期主義者深耕的沃土。正如王興興所言，這將是“像電力和蒸汽機一樣改變人類文明”的革命。只是這一次，我們不需要等80年，或許20年就能見證歷史。