人形机器人存在严重的设计缺陷，我们需要修复它

观看波士顿动力公司的 Atlas 机器人进行日常训练，或图中最新的类人生物装入洗衣机，很容易相信机器人革命已经到来。

从外部看，似乎唯一剩下的挑战是完善人工智能（人工智能）软件，使这些机器能够处理现实生活中的环境。

但该行业最大的参与者知道存在更深层次的问题。在最近的电话对于研究合作伙伴关系，索尼的机器人部门强调了阻碍其自己机器的一个核心问题。

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这是我家里的一台 F.02，使用 Helix 洗衣服pic.twitter.com/MXFf1o81EG

— 布雷特·阿德科克 （@adcock_brett）7月 30， 2025

它指出，当今的人形和模仿动物的机器人具有“有限数量的关节”，这造成了“它们的动作与它们模仿的对象的动作之间的差异，显着减少了它们的......价值“。

索尼呼吁新的“灵活的结构机制”——从本质上讲，更智能的身体——创造目前缺失的动态运动。

核心问题是人形机器人往往是围绕集中控制一切的软件设计的。这种“大脑优先”的方法导致了物理上不自然的机器。

运动员的动作优雅而高效，因为他们的身体是由顺应的关节、灵活的脊柱和弹簧般的肌腱组成的交响乐。相比之下，人形机器人是金属和电机的刚性组件，通过自由度有限的关节连接。

为了对抗身体的重量和惯性，机器人必须每秒进行数百万次微小的、耗电的修正，以避免翻倒。因此，即使是最先进的人形生物也只能工作几个小时，电池就会耗尽。

从这个角度来看，特斯拉的擎天柱机器人消耗约 500 瓦每秒的功率，用于简单的步行。人类仅使用约 310 瓦每秒。因此，机器人为了完成更简单的任务而消耗了近 45% 的能量，这是一个相当低的效率。

递减

那么，这是否意味着整个行业都走错了路呢？当谈到他们的核心方法时，是的。

非自然的身体需要超级计算机大脑和强大的执行器大军，这反过来又使机器人更重、更渴望能量，从而加深了它们想要解决的问题。人工智能的进步可能令人叹为观止，但它导致回报递减。

例如，特斯拉的 Optimus 足够聪明，可以折叠一件 T 恤。然而，示威实际上暴露了它的身体弱点。人类可以在不真正看的情况下折叠一件 T 恤，利用他们的触觉来感受织物并引导他们的动作。

擎天柱的手相对僵硬，传感器较差，依靠其强大的视觉和人工智能大脑来精心规划每一个微小的动作。它很可能会被凌乱床上皱巴巴的衬衫打败，因为它的身体缺乏适应现实世界不可预测状态的身体智能。

波士顿动力公司 （Boston Dynamics） 的新型全电动 Atlas 更令人印象深刻，其运动范围似乎几乎是外星人。但是病毒式杂技视频不要表现出来是它做不到的事情。

例如，它无法自信地穿过长满苔藓的岩石，因为它的脚感觉不到表面是否与它相适应。它无法穿过茂密的树枝丛，因为它的身体无法屈服然后弹回来。

这就是为什么尽管经过多年的发展，这些机器人大多仍然是研究平台，而不是商业产品。

为什么行业领导者还没有追求这种不同的理念？

一个可能的原因是，当今的顶级机器人公司基本上是软件和人工智能公司，其专长在于解决计算问题。他们的全球供应链经过优化，通过高精度电机、传感器和处理器来支持这一点。

构建物理智能机器人身体需要一个不同的制造生态系统，植根于先进材料和生物力学，该生态系统还不够成熟，无法大规模运行。

当机器人的硬件看起来已经如此令人印象深刻时，人们很容易相信下一次软件更新将解决任何剩余的问题，而不是承担重新设计车身和制造它所需的供应链的昂贵而艰巨的任务。

自治机构

这个挑战是机械智能 （MI），世界各地的众多学术团队正在研究该研究，其中包括我在伦敦南岸大学的学术团队。它源于数百万年前大自然完善智慧体的观察。

这些基于一种称为形态计算的原理，这意味着物体可以自动执行复杂的计算。

松果的鳞片在干燥条件下张开以释放种子，然后在潮湿时关闭以保护它们。这是对湿度的纯机械反应，不涉及大脑或运动。

奔跑的野兔腿上的肌腱就像智能弹簧一样。当脚着地时，它们被动地吸收冲击，只是释放能量，使其步态稳定高效，而不需要肌肉付出太多努力。

想想人的手。它柔软的肉体具有被动智能，可以自动适应它所持有的任何物体。我们的指尖就像一个智能润滑器，调节湿度以达到任何给定表面的完美摩擦水平。

如果将这两个功能融入擎天柱手中，它将能够以当前所需力和能量的一小部分来固定物体。皮肤本身将成为计算机。

MI 就是设计机器的物理结构以实现被动自动适应——无需主动传感器或处理器或额外能源即可响应环境的能力。

解决人形陷阱的方法不是放弃当今雄心勃勃的形式，而是根据这种不同的理念来构建它们。当机器人的身体具有物理智能时，它的人工智能大脑可以专注于它最擅长的事情：高级战略，以更有意义的方式学习和与世界互动。

研究人员已经在证明这种方法的价值。例如机器人设计有弹簧状腿模仿猎豹储能肌腱的可以以惊人的效率奔跑。

我自己的课题组正在开发混合铰链等。它们结合了刚性接头的精确精度和强度以及柔顺接头的自适应减震特性。对于人形机器人来说，这可能意味着创建一个更像人类移动的肩膀或膝盖，解锁多个自由度以实现复杂、逼真的运动。

机器人技术的未来不在于硬件和软件之间的较量，而在于它们的综合。通过拥抱 MI，我们可以创造出新一代机器，最终可以自信地走出实验室，进入我们的世界。

哈米德·拉贾比，机械智能（MI）研究组主任，伦敦南岸大学

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