2025-05-15 “人形”是具身智能机器人的最佳形态么？

作者：R2-D2 出品：机器人未来视界

“人形是否是具身智能（Embodied AI）机器人的最佳形态”的争论，本质上是围绕具身智能的核心需求（即智能与物理身体的深度耦合）与形态设计的工程合理性之间的博弈。

经过查阅相关资料，发现支持“人形是最佳形态”的观点主要是基于以下几个观点逻辑：

1. 1. “人形”与人类环境的强兼容：物理空间适配强、社会交互亲和度高、知识迁移效率快

人形机器人与人类环境的强兼容性体现在物理空间适配、社会交互亲和、知识迁移效率三大维度，其合理性得到机器人学、认知科学领域多位权威学者的实证支持。

1）物理空间适配：据国际标准化组织ISO 2022年报告显示，地球上99.6%的物理设施都是为人类身体设计的。从门把手的94-116厘米安装高度（对应成人肩部活动范围），到楼梯踏步的15-20厘米垂直间距（匹配人类步幅），这些参数构成了“人类中心主义”的技术壁垒。

如果机器人能够全方位严格模仿人类去设计，那么，他们便可以直接使用电梯、旋转门、办公椅等设施，无需改造环境。

Marc Raibert（波士顿动力创始人）在TED演讲中指出：“双足人形机器人Atlas的设计目标是适应人类建造的楼梯、走廊和复杂地形，这是非人形机器人难以直接复用的。” 另外，Hiroshi Ishiguro（大阪大学教授，仿人机器人专家）也在在论文中提到了类似的观点：“人形机器人的身高和关节自由度使其能自然融入人类建筑空间。”

2）社会交互亲和：实验表明，类人外形可减少人机交互的认知隔阂，促进心理情感连接（如护理场景、康复场景、疗愈场景）。

首先，人形机器人与人类在非语言沟通的适配性上更好。例如 人类通过手势、眼神、姿态传递意图（如指向物体、点头确认），人形机器人能更自然地理解和生成这些信号。Takeo Kanade（卡内基梅隆大学教授）在《Human-Robot Interaction》研究中指出：“人形机器人的面部表情和肢体语言能显著提升人机交互的流畅性。”

其次，“人形”的形态更容易获得人的信任感，心理接受度会更高一些。比如，在医疗、教育场景中，人形外观更容易被用户接受（如SoftBank的Pepper机器人用于儿童陪伴）。Kate Darling（MIT媒体实验室研究员）在《The New Breed》中写道：“人形外观触发人类的社会认知本能，是建立信任的高效途径。”

3）知识迁移效率：有利于人形机器人的 “直觉化学习”和“具身模拟”。

第一，大规模的人类数据更容易直接被利用。例如，人类视频、动作捕捉数据可直接映射到人形机器人的身体结构，加速技能迁移（如观察人类开门后复现动作）；Sergey Levine（谷歌AI研究员）在NeurIPS 2022演讲中提到：“人形结构允许从YouTube人类视频中提取动作轨迹，显著降低训练数据成本。” 

第二，人形机器人通过“第一人称视角”理解物体可达性、遮挡关系等，与人类空间认知模式一致。Fei-Fei Li（斯坦福大学教授）在具身智能研究中指出：“人形机器人可通过身体经验构建与人类相似的空间语义地图。”

2. 从进化论视角 —— 人类形态是数百万年的进化的结果，是环境适应的局部最优解。

人类形态特征（如双足行走、对生拇指）已针对地球环境（重力、摩擦力）和生存需求（工具使用、协作）高度优化。

具身智能的核心假设是：智能无法脱离身体存在，认知、决策和行动必须通过与环境的物理交互实现。1980年代，意大利神经科学家在猕猴大脑中发现了一类特殊神经元——当猴子自己抓取食物或观察其他个体做相同动作时，这些神经元都会激活。这便是“镜像神经元”的首次发现，揭示了生物智能的核心规律：认知能力与身体形态密不可分。

这一发现支撑了具身认知理论的核心观点：智能并非单纯依赖大脑计算，而是身体与环境互动的产物。

所以，既然要做一款通用具身智能机器人，人类就是最佳的“通用智能体”，直接模仿人类形态也许是最直接，也最容易看到希望的方法。尽管当前，人形机器人存在机械性能短板（如力量弱于液压系统），但人形的综合平衡性（灵活性、能耗、适应力）使其成为通用智能体的潜在最优解。

然而，反对者认为，人形设计本质是“人类中心主义的技术惯性”，具身智能的核心在于“物理交互的通用性”，而非形态的生物学相似性。

未来的机器人形态可能呈现两大趋势：

• 功能特化：针对场景需求定制形态（如核电站检修蛇形机器人）；
• 超生物形态：突破生物限制（如可变形材料、分布式感知）。

正如Hod Lipson（以色列裔美国机器人专家、哥伦比亚大学教授，现任哥伦比亚大学创意机器实验室主任）总结：“具身智能的终极形态可能更接近‘智能物质’（Smart Matter），而非任何生物模板。”人形的价值或许仅限于特定过渡场景，而非普适答案。