机器人会跳舞、跑步，甚至完成后空翻，但这些令人惊叹的动作，距离真正走进我们的生活，还有多远？本期「贝望录」，Bessie 邀请龙旗科技机器人事业部总经理李龙，从机器人的“大脑”聊起，相比已经快速迭代的硬件，机器人更难突破的，是如何感知和理解物理世界，并根据环境做出判断和动作。让机器人拿起一只杯子，对人来说是再自然不过的动作；对机器人而言，却需要识别物体、判断距离、控制力度、协调关节，还要让摄像头、传感器和动作执行之间的数据准确同步。互联网积累了几十年的文本和图像数据，但机器人要理解真实世界，还需要大量来自物理世界的行为数据。于是，新的数据采集设备、仿真训练和真实场景测试，正在成为机器人产业的重要环节。嘉宾还分享了龙旗科技将机器人部署到真实生产线的经历：机器人与工人一起工作，暴露出通讯异常、数据卡顿、传感器受干扰等问题。那些失败的动作和现场故障，反而帮助团队一步步摸清技术的边界。从春晚上的机器人表演，到工业场景中的商业化，再到 AI 与机器人会不会取代人类工作，对机器人产业来说，技术突破最终还要回答商业问题：成本和投资回报是否算得过来？机器人究竟要替代哪些工作？而人形，也未必是所有场景的最佳答案。或许比起让机器人看起来越来越像人，更重要的是让它在真实世界里把事情做好。

【本节目由Withinlink碚曦投资协作体出品】

【嘉宾】

李龙

龙旗科技机器人事业部总经理

联系李龙：[email protected]

【主持】

李倩玲 Bessie Lee

广告营销行业资深从业者，商业观察者

【本期内容提要】

00:12 为什么这期不聊机器人的身体，而要聊它的“大脑”？

03:06 为什么机器人会做成人形？心理需求、既有生活环境与工程泛化，各自起什么作用？

04:43 融资和估值如何影响机器人产品形态？

06:03 机器狗为什么更容易落地？

07:37 波士顿动力为什么难以商业化？技术先进之外，还得算得过成本和投资回报

09:51 机器人能走路、翻跟头，为什么仍不代表它真正“聪明”？

11:04 机器人要完成一次握手，需要摄像头、模型、算力和传感器怎样配合？

12:29 什么是 VLA？为什么机器人需要的训练数据，与大语言模型并不相同？

13:20 机器人为什么需要物理世界的数据？从拿起杯子到感知温度，关键是让多种传感器的数据在时间轴上同步

15:52 能否从人类视频中学习？仿真训练还需要补上哪些物理规律？

18:54 春晚机器人动作背后，需要怎样的训练与技术积累？

21:28 机器人学会拿起一只杯子，需要多少次训练？

23:15 机器人数据采集设备长什么样？

24:05 为什么只靠真机采集不够？数据如何跨越不同机器人本体，服务模型训练？

25:50 机器人数据能不能直接买？数据供应正在形成怎样的市场？

26:32 数据不是越多越好，模型公司为什么要根据具体任务寻找训练数据？

29:02 龙旗科技为什么进入数据采集设备领域？消费电子制造能力如何迁移到机器人产业？

30:04 便利店机器人听不懂“我想买一罐乌龙茶”，问题出在技术还是用户交互？

32:38 遥操作机器人是什么？人在远端操控，为什么也可能成为训练数据的来源？

34:09 机器人真正进入生产线后，为什么失败数据尤其重要？

35:24 龙旗科技的机器人正式并线后，如何在真实生产环境中发现并解决问题？

37:32 客户为什么愿意让机器人进入生产线测试？企业又如何控制试错成本、保障生产效率？

38:38 机器人进入工厂，除了替人完成重复劳动，还能否创造新的工作岗位？

39:26 机器人跳舞、跑步和参加比赛有什么技术价值？为什么看多了会觉得“不新鲜”？

43:28 机器人最有可能先在哪些场景实现规模化商业落地？

45:44 机器人进入真实场景，成本与投资回报需要满足什么条件？

47:34 机器人究竟会替代工作岗位，还是先替代岗位中的某些任务？

49:19 当机器人接手重复性工作，人需要如何转向更高技能的工作？

52:14 中国机器人产业出海有哪些机会？海外客户看重的是什么？

53:31 龙旗科技会打造自己的机器人品牌，还是成为不同机器人公司的制造伙伴？

56:14 对机器人产业最大的误判之一：为什么机器人一定要做成人形？

01:00:07 人形机器人承载了人类怎样的期待？我们希望它不只是工具，也能成为陪伴者

01:01:04 机器人走向真实世界，最大的挑战仍是数据

【后期制作】

Jean

【收听方式】

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