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转自：上观新闻

当扫地机器人在客厅自动规划路线
，当手术机器人在无影灯下精准缝合血管，我们不禁想起比尔·盖茨在2006年的预言：“未来每个家庭都将拥有机器人
。 ”如今 ，这个愿景是正在成真，还是仍在远方？

在《机器人引论：魅力无穷的机器人世界》（以下简称《机器人引论》）中
，北京大学教授谢广明等作者从家庭普及难题 、产业赛道分化
、智能化边界到中国产业竞争力等维度，为我们展开了一幅机器人世界的全景图。正如谢广明教授在采访中说道：“机器人技术的终极目标不是替代人类 ，而是拓展人类的能力边界 。”

从工具到伙伴

上观新闻：比尔·盖茨在千禧年初预言“每个家庭都将拥有机器人
”
，如今近20年过去了，从您长期研究的视角看 ，当前家庭机器人的普及程度为何没有达到他的预期？

谢广明：客观来说
，家庭机器人的发展呈现出“技术突破与市场潜力并存，但普及速度仍滞后于预言”的特点
。积极地看 ，市场规模确实在快速扩张：从2023年的120亿美元增长至2034年的620亿美元
，这一数据背后是庞大的市场需求。

观众参观海尔钢琴机器人P1 。

在具体应用场景中，部分细分领域已实现较高渗透率：扫地机器人的清洁覆盖率达到99.8% ，基本解决了一般家庭地面清洁需求；厨房机器人可完成8000余种菜品
，从川菜麻婆豆腐到法式舒芙蕾都能精准制作；护理机器人则能实时监测15项生理指标，包括心率、血压 、血氧等 ，响应速度仅0.2秒。这些进展表明，家庭机器人已从概念走向实用化阶段
。

但这些与比尔·盖茨的预言仍存在显著差距。这种差距既体现在技术层面——多数机器人仍依赖预设程序
，面对复杂环境时，场景识别与动态调整能力不足 ，人形机器人的待机续航仅5—8小时
，无法满足全天候使用需求；也体现在价格层面——高端机型价格动辄数万元，远超普通家庭承受能力 ，而低价产品良莠不齐也让不少消费者望而却步 。

上观新闻：您在《机器人引论》中提到家庭机器人普及面对技术
、成本、伦理等多重难题
，能不能给我们具体分析这些难题到底难在哪儿？

谢广明：《机器人引论》中专门用一章分析了家庭机器人的发展瓶颈
。技术层面的核心难点在于“从工具到伙伴 ”的认知跨越：现有机器人本质上仍是“程序执行者
”，而非“环境理解者”。有实验室曾做过测试 ，让一台主流家庭服务机器人在有儿童玩具散落的客厅中执行任务
，其路径规划失败率超过40%，这反映出当前AI算法在处理复杂环境时的局限性 。

成本问题则涉及产业链的各个环节
。核心零部件如激光雷达 、高精度传感器、伺服电机等长期被国外品牌垄断 ，以激光雷达为例
，尽管成本已降至50美元以下，但高端产品仍需进口；AI芯片的算力需求也推高了硬件成本。此外 ，软件开发的迭代成本也不容忽视，为适配不同家庭场景的个性化需求
，往往需要大量数据训练和算法优化，这部分成本难以通过规模化生产完全摊薄 。

还有一个难题是伦理与法规的滞后性
。比如 ，当护理机器人收集用户生理数据时
，如何界定数据使用权限？若机器人在运行中造成意外伤害，责任该由厂商
、用户还是算法提供商承担？我将这些问题称为“技术之外的隐性壁垒 ”。欧盟虽已推出《人工智能法案》要求高风险机器人配备“数字护照
” ，但全球范围内统一的法律框架尚未形成
，这种不确定性增加了企业的合规成本和消费者的使用顾虑 。

上观新闻：您在书中提出家庭机器人需要5—10年的技术沉淀与生态完善，这一判断基于哪些关键技术的突破时间？哪些技术可能成为推动普及的“爆点”？

谢广明：这一判断主要基于3个维度的技术演进节奏：首先是自主导航与环境理解技术 ，当前基于深度学习的SLAM（同步定位与地图构建）算法已能实现基础导航
，但要达到“理解家庭空间逻辑 ”的水平，还需要多模态大模型的突破
。我们预计3—5年内 ，融合视觉、听觉 、触觉的多传感器算法将显著提升机器人的环境适应性。

其次是能源技术的革新
，固态电池的商用化进程将直接决定机器人的续航能力 。目前实验室中的固态电池能量密度已达400Wh/kg，预计5—8年内可实现量产 ，届时人形机器人的续航有望提升至12—16小时，基本满足全天候使用需求。能源技术的突破不仅关乎续航
，还将影响机器人的形态设计——更轻薄的电池允许机器人实现更灵活的关节运动
。

最后是成本控制技术，国产替代与开源算法将成为降本的双引擎。我们测算 ，当核心零部件国产化率超过70%时
，有一定功能的家庭机器人的整机成本有望降至1万元以内，这一价格区间将显著提升普通家庭的购买意愿 。

从技术壁垒到潜力赛道

上观新闻：《机器人引论》中将工业机器人列为当今发展最成熟的领域 ，工业机器人的“成熟度
”体现在哪些方面？

谢广明：工业机器人的成熟度首先体现在长达70余年的技术积累上
。从20世纪50年代的示教再现机器人
，到如今的智能协作机器人，其技术演进经历了机械结构
、控制算法、传感器技术的多轮迭代。在汽车焊装生产线中 ，传统专机设备换型需耗时数周
，而采用模块化机器人单元后，通过快速更换夹具与程序 ，可在48小时内完成新车型生产准备
，这种效率提升的背后是高度标准化的技术体系 。

产业链的完整性是另一重要标志
。中国工业机器人市场国产化率已突破45%，形成了从核心零部件到整机制造再到系统集成的完整产业链。此外 ，应用场景的深度渗透更能体现成熟度 。工业机器人已从汽车制造拓展到电子 、物流
、机械加工、食品工业等多个领域
。数据显示，中国工业机器人密度已达470台/万人
，超过德国和日本，这一指标充分反映了工业机器人在制造业中的普及程度。

上观新闻：与工业领域相比 ，您特别看好农业机器人的发展潜力
，为什么？

谢广明：农业机器人的潜力首先源于其解决行业痛点的能力 。中国农业正面临劳动力短缺和生产成本上升的双重挑战，而农业机器人在提升效率 、降低能耗方面具有显著优势
。预计2025年农业机器人市场规模将突破150亿元 ，年复合增长率达38.6%
，这一增速在各应用领域中位居前列。

在技术应用层面，农业机器人已实现多场景覆盖：农业无人机保有量突破25万架 ，北斗导航农机自动驾驶系统覆盖68%的规模种植主体
，这些设备可完成播种
、施肥、植保等作业，作业精度较人工提升30%以上 。采摘机器人则通过视觉识别和柔性抓取技术 ，实现了苹果 、草莓等水果的自动化采摘。我们现在经常说的“精准农业”
，正是通过机器人搭载的传感器
、物联网设备和大数据分析系统，实现对作物生长环境的实时监测和精准调控 ，例如根据土壤情况自动启停灌溉系统，根据病虫害预警精准喷洒农药
。

如今
，政府不仅加大对绿色农业的扶持力度，还推动农业产业链的延伸整合 ，为机器人应用创造更多场景。政策引导与市场需求的双重驱动
，使得农业机器人成为机器人产业中最具成长性的细分领域之一 。

上观新闻：除工业和农业外，医疗、服务 、娱乐等领域的机器人发展呈现出哪些差异化特征？您对这些领域的未来趋势有哪些判断？

谢广明：不同领域的机器人发展呈现出明显的需求导向特征
。医疗机器人受老龄化和医疗资源分布不均的推动 ，在手术机器人和康复机器人领域发展迅速。以达芬奇手术机器人为例
，其机械臂可实现7个自由度的精准运动，手术创口较传统手术缩小80% ，但目前主要集中在大型三甲医院
，基层医疗场景的渗透率仍有待提升 。我们预测，未来5—8年 ，小型化、低成本的医疗机器人将进入社区卫生服务中心
，例如便携式康复机器人可帮助中风患者进行居家康复训练
。

服务机器人的发展则与人口结构变化密切相关。随着老龄化加速和蓝领劳动力短缺，服务机器人在家政服务
、看护辅助、教育陪伴等场景的应用快速拓展 。值得注意的是 ，服务机器人的技术难点在于“情感交互 ”与“场景适应
”的平衡——既要具备一定的情感识别能力，又要能在复杂家庭环境中稳定运行
。

娱乐机器人的发展则更多依赖AI技术的突破。随着生成式AI的进步
，娱乐机器人在游戏与互动体验领域的应用前景广阔 。例如，AI驱动的虚拟偶像已能实现与粉丝的实时互动 ，其表情 、动作的自然度较传统CG技术显著提升
。娱乐机器人的发展可能突破“工具”的定位
，成为文化传播的新载体，例如通过机器人表演传统戏曲 ，吸引年轻群体关注传统文化。

从符号处理到真正理解

上观新闻：《机器人引论》中用“从遥控操作到自主决策 ”来概括机器人智能化的演进路径
，目前有了哪些实质性突破？

谢广明：机器人智能化的突破集中体现在3个维度：自主导航能力的提升
、多模态交互的实现以及场景理解的深化 。自主导航要实现跨空间任务规划，这种能力源于对环境语义的理解 ，而非简单的避障算法。

多模态交互的背后是“认知—决策—执行”系统的升级：机器人通过视觉、听觉 、触觉等多传感器融合获取环境信息
，经AI芯片实时处理后，生成相应的动作指令
。

场景理解的深化则体现在天工机器人的动态适应能力上。其技术关键点在于将人类运动数据转化为可学习的模型 ，机器人通过不断模仿和强化训练
，形成对不同地形的适应性 。这种技术使得机器人的动态平衡能力接近人类水平，为其在非结构化环境中的应用奠定了基础
。

上观新闻：尽管有这些突破 ，现实机器人与《人工智能》《西部世界》等科幻作品中的形象还是存在着巨大差距。

谢广明：这种差距的本质在于“符号处理
”与“真正理解”的区别 。科幻作品中的机器人如《人工智能》中的大卫，具备自主意识和情感体验
，能基于内在动机作出决策；而现实中的机器人，即便表现出复杂行为 ，其本质仍是对输入信号的算法处理
。以索菲亚机器人为例
，尽管它能做出面部表情和简单对话，但这些都是基于预设数据库的响应 ，而非真正理解对话内容的情感内涵。我们和机器人说话
，机器人可能表现得像能听懂我们的话，但它实际上只是在按规则操作符号 ，并未真正理解其中的意义 。

自主意识的缺失源于当前AI技术的局限性
。现有的机器学习算法
，无论是监督式学习还是无监督式学习，都需要大量数据训练 ，且只能在特定任务范围内有效。要实现科幻中的自主意识
，需要突破“通用人工智能 ”（AGI）的瓶颈，这不仅涉及算法创新 ，还需要对大脑认知机制的深入理解 。

上观新闻：机器人的智能化发展面临“伦理与自主性的矛盾
”，在技术发展中如何平衡创新与伦理的约束？

谢广明：伦理与自主性的矛盾在医疗和军事领域表现得尤为突出
。在医疗机器人领域
，尽管手术机器人已能完成高难度操作，但所有操作都必须由人类医生授权 ，这是因为一旦出现医疗事故
，责任界定存在争议。

军事领域的矛盾就更尖锐了 。随着战争形态向智能化
、无人化演进，各国均在加速布局AI赋能的作战平台 ，但自主武器系统的伦理争议从未停止。例如
，无人机集群若具备自主目标识别和攻击能力，可能导致无辜平民伤亡 ，违反国际人道主义法
。

平衡创新与伦理约束需要构建“技术—伦理”协同发展机制。在技术设计阶段
，就应嵌入伦理考量，例如为医疗机器人设置“人类否决权 ” ，为服务机器人设置“隐私保护模式
”；在应用阶段
，建立严格的伦理审查制度，如欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统的评估要求；在法律层面 ，明确机器人开发者、使用者和监管者的责任边界 。我在书中提出了“伦理设计前置”原则，例如要求情感陪伴机器人必须内置“情绪阈值 ”模块
，防止用户产生过度依赖，这种将伦理规范技术化的思路 ，为平衡创新与伦理提供了可行路径
。

从“跟跑
”“并跑”到“领跑 ”

上观新闻：目前
，在全球机器人产业中，中国处于什么位置？

谢广明：中国已成为全球机器人产业的重要增长极。中国的机器人产业不仅具有成本优势 ，还培育了优必选 、宇树科技等具有国际竞争力的企业
，其产品在全球市场与波士顿动力
、特斯拉等巨头直接竞争 。据统计，全球73%的核心机器人企业位于亚洲 ，而中国独占56%
，这种垂直整合能力使中国在全球供应链中占据主导地位
。

技术突破与成本优势的结合，使得中国机器人在国际市场上的竞争力日益凸显 ，中国正从“机器人应用大国
”向“技术创新强国”转型。

上观新闻：与国际领先水平相比
，中国机器人产业在技术原创性、人才储备等方面还存在短板吗？

谢广明：尽管中国机器人产业在应用层面发展迅速，但在技术原创性和基础研究方面仍存在明显短板 。在AI大模型 、机器人专用操作系统等核心软件领域 ，国内企业仍高度依赖进口
。例如，优必选
、智元机器人等企业虽推出自研模型
，但在通用性和多场景适应性上与OpenAI、DeepMind的模型还存在代际差距。这种“重应用 、轻基础 ”的发展模式，可能导致中国机器人产业陷入“低端锁定”——只能在中低端市场凭借成本优势竞争 ，难以在高附加值的核心技术环节形成持续竞争力 。

此外
，人才储备的结构性短缺也制约着产业升级
。中国机器人产业面临AI算法、运动控制等领域高端人才的严重不足。据教育部统计，2023年全国高校机器人相关专业毕业生仅5.8万人 ，而市场需求缺口超过20万 。这种人才缺口直接导致企业在前沿技术研发上力不从心
，若不加快跨学科复合型人才的培养，中国机器人产业可能在新一轮技术革命中错失先机。

上观新闻：在全球产业链重构的背景下 ，中国机器人产业如何实现从“跟跑
”到“并跑”甚至“领跑 ”的转变？

谢广明：首先是强化基础研究投入
，建议设立机器人基础研究专项基金，重点支持AI大模型
、新型传感器、仿生材料等前沿领域 ，打破核心技术受制于人的局面
。例如
，在AI芯片领域，国内企业已开始研发专用机器人芯片 ，虽然算力与英伟达A100仍有差距，但在能效比上已接近国际水平。

其次是构建“产学研用
”协同创新生态 。以波士顿动力为例
，其技术突破离不开麻省理工学院 、卡内基梅隆大学等高校的基础研究支撑
。中国可借鉴这一模式，推动北大
、清华等高校与国内头部企业共建联合实验室 ，加速技术成果转化。

第三是完善产业政策支持体系 。建议参考德国“工业4.0”战略
，将机器人产业纳入国家战略性新兴产业，在税收优惠、人才引进 、市场准入等方面给予倾斜
。应建立机器人技术成熟度评价体系 ，引导企业从单纯追求市场份额转向注重技术创新质量
，避免陷入低价恶性竞争。

从技术叙事到社会思考

上观新闻：作为机器人领域的专家，您在当下创作《机器人引论》的初衷是什么？

谢广明：创作这本书的初衷 ，是希望搭建一座连接技术与公众的桥梁 。过去十几年
，机器人技术发展迅猛，但大众对其认知仍停留在科幻电影或工业机器臂的层面 ，缺乏对技术全貌和社会影响的系统理解
。《机器人引论》的核心目标
，就是用通俗的语言解析机器人技术的发展逻辑，同时探讨其对就业
、伦理、文化等社会层面的深远影响。

书中特别强调“技术与社会的互动 ” ，是因为机器人技术已不再是单纯的工具创新，而是重塑社会结构的变革力量 。比如在深圳妈湾智慧港
，自动化集装箱卡车替代司机后，港口将90%的司机培训为远程操控员 ，人均产值提升3倍
，这正是技术与社会良性互动的典范
。

上观新闻：《机器人引论》中提到“人机共融
”的理念，这与传统“机器替代人”的认知有何不同？

谢广明：“人机共融 ”的核心理念是将机器人视为人类的伙伴而非替代品 ，强调二者在能力上的互补与协同。传统“机器替代人
”的思维往往聚焦于机器人对重复性劳动的取代
，而“人机共融”更关注如何通过机器人技术释放人类的创造力 。例如，当护理机器人承担起老年人的日常照料工作 ，人类照护者就能将更多精力投入情感陪伴和个性化关怀上
，这种分工模式能显著提升照护质量。

对于普通读者，《机器人引论》的启示主要体现在三个方面：对消费者而言 ，能更理性地看待机器人产品的功能边界
，避免陷入“技术万能 ”的误区；对从业者而言，可从中发现职业转型的方向 ，例如物流从业者可向机器人运维方向发展；对社会公众而言，能加深对机器人技术发展的全面了解并引起思考
，这也是应对技术变革和社会变革的思想准备
。

《机器人引论：魅力无穷的机器人世界》（第二版）

谢广明 、贾永霞
、

李宗刚、夏庆锋 编著

北京大学出版社

原标题：《比尔?盖茨的预言成真了吗？这本书揭开机器人世界的真相》

来源：作者：解放日报 王一