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本期要點：現在該明確方向了！不然就晚了！
你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
4月19日，全球首個人形機器人半程馬拉松在北京亦莊南海子公園舉辦。此次活動吸引了20支機器人團隊參與，然而比賽現場狀況頻出，堪稱“翻車現場”。機器人不僅經常摔跤，還必須得有工作人員陪跑。
在社交媒體上，機器人馬拉松的摔倒集錦也成了爆款影片。大家對於機器人的質疑聲很多，畢竟人形機器人不是都已經能跳舞和打拳了嗎，怎麼簡單跑個步都能出這麼多問題？
熟悉我的朋友都知道，我一直明確反對所謂“人形機器人”（或更應該稱其為雙足式機器人）。在我看來，這次人形機器人半程馬拉松無疑表明，別說替代人了，現在看，人形機器人要走進生活、產生實用價值，還有很長的路要走。
不過，首先，我要提醒大家的是，不應該盲目的失望和批判。
很多新科技上來都是不盡如人意的，我們不能僅根據當前技術的好壞來判斷新科技是否有未來。一個技術到底是否有未來，還是要從技術本身和產業化的角度去討論。
當前有關人形機器人的許多討論和分析，都聚焦於硬體層面，比如機器人的結構設計、驅動方式、關節靈活性、能源效率等等。
但在科技領域，我們常能聽到摩爾定律、指數級增長等說法，這表明如果只是硬體問題，假以時日，就能實現指數級的效能提升。所以，如果雙足式機器人所面臨的只是單純的硬體效能不足，恰恰表明我們應該要集中力量、砸下大量資源去打磨技術，隨著時間的推移，效能問題總是能解決的。
可是，2017年我去日本觀看機器人世界盃時，雖然那已經是第三十屆機器人世界盃了，當時業界還是像第一屆機器人世界盃時一樣，普遍樂觀預測，再過幾年機器人就能真正上場踢球。但到現在，讓機器人踢足球的問題仍未解決，這說明短板不在於硬體，硬體的迭代無法帶來質變。
因為，不是所有的技術產品都會實現快速發展、效能快速提升的，快速發展的條件是技術已經實現了突破，產品進入了效能調優階段，也就是說，軟體問題基本解決，硬體迭代就能帶來效能的不斷改進。
但目前，我想強調的是，機器人產業的發展還處於技術探索期，首要任務是要找準技術突破的方向。
只有方向找準了，實現了突破，配套技術也逐漸成熟，也就是說，產品原型基本確立，才會進入到效能調優階段，並進而導致技術的快速進化，同時再配合社會需求的培育和爆發，才能實現技術的規模化應用。
在我看來，機器人的核心瓶頸並不是硬體，而是真正理解物理世界並與之有效互動的軟體框架。也就是說，技術突破尚未實現。
未來真正應該關注的關鍵突破在於基礎理論和模型的創新。如果沒有意識到這一點，並朝這個方向投入足夠的研發資源，就不太可能造出真正實用的機器人。
我們看到，許多參與研發的企業和團隊，都將過多的精力投入到了硬體的打磨上。硬體當然是不可或缺的，但問題在於，如果機器人缺乏對環境的深刻理解和有效的決策能力，也就是我們常說的“自主性”（autonamous），那麼再強大的硬體也只是“四肢發達，頭腦簡單”的機器。
就像馬拉松比賽中機器人還需要人工操控，從機器人變成了遙控玩具，乃至線控玩具，恰恰反映了它們在感知、決策和控制層面的不足，無法像人類一樣，根據路面情況、自身狀態和環境變化做出即時、精準的調整。
那麼，關鍵問題來了，自ChatGPT3.5以來，人類似乎在大踏步邁向AGI，即通用人工智慧，為什麼機器人“自主性”方面的研究卻仍然非常初級呢？
我認為，其中一個重要原因在於，當前的AI革命是建立在大語言模型（LLM）的突破之上，雖然在生成內容方面表現很好，但語言是抽象的，不能直接反應物理世界，將其直接應用於需要與物理世界進行復雜互動的機器人上，就會面臨根本性問題。
因為大語言模型主要透過學習海量的資料來理解世界，是基於符號和概念的理解，缺乏對周邊物體的物理規律、物理屬性、空間關係、因果聯絡的真實體驗。
它們可以透過閱讀文字知道蘋果會從樹上掉下來，也知道重力、質量等物理概念和理論，但它們不可能只基於這種理解，就能把蘋果準確地扔到框裡。理論知識再豐富，也無法替代實踐中的感知和反饋，否則AI就是個紙上談兵的“書呆子”。
我覺得，要讓機器人具備理解物理世界的智慧，務必要摒棄傳統的架構。一個值得關注的方向可能是，基於“約束滿足”（Constraint Satisfaction）的路線。
也就是說，機器人要具備在環境中動態權衡並滿足多重約束的能力，在有限資源和規則下找到行動方案。
就像在“拿起杯子”這個任務中，機器人不僅需要感知環境，還需要理解各種“約束”，其中就包括物理定律（如重力、摩擦力）、任務要求（如拿起杯子、但不能把杯子捏碎或捏變形）、安全邊界以及自身能力的限制（包括自身靈活性不足）等等。機器人要在這些約束下，找到抓取成功率高的執行策略，並在執行過程中不斷修正。
約束滿足機制之所以重要，還在於它可能會提供一種通用解題框架。在現實環境中，人或者大模型難以提前窮舉所有可能性。而以“指導原則+自由發揮”的模式，讓機器人自己尋求出路，才能把它訓練成具有自主性的機器。
目前，“具身智慧”已被列入國家未來產業重點支援方向，機器人無疑是重要的發展方向。但要注意，就像僅靠預測下一個token，我們到不了AGI。同樣，靠預測下一個token，機器人也走不進我們的生活。
只有認清真正的瓶頸，也就是從底層架構上實現了創新，我們才有可能讓機器人變成“理解環境、線上學習、自主規劃”的智慧體，真正實現中國機器人產業的“彎道超車”。
以上就是今天的內容，最後做個預告，在這周我將為你深度剖析生物醫藥的風口，帶你洞悉未來一年的生物醫藥先機。如果你感興趣，歡迎掃碼加入科技特訓營前來學習探討，和我一起，先人一步，看清未來！
王煜全要聞評論，我們明天見。
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