人形机器人会干活的更值钱？

先明确一个关键：宇树G1的后空翻、波士顿动力Atlas的跳舞，本质是“硬件操控秀”，和我们期待的“智能”关系不大。

这些动作都是工程师提前编好程序，或者用复杂算法预设的——就像教杂技演员练固定套路，再熟练也不会自主思考。波士顿动力十年前就玩过这套了，本质是“把硬件性能拉满”，而非“让AI变聪明”。

行业共识的通用人形机器人核心公式为：能干活的硬件+会思考的大脑+不断学习的数据。后空翻机器人只搞定了“硬件”的皮毛，而特斯拉要做的，是把这三样全做到位，还能串起来形成闭环。

机器人为啥要做人形？

答案特实在：咱们的世界是按人的样子造的——门把手、工具、流水线，全是给“一米多高、有手有脚”的生物设计的。想让机器人走进工厂、家庭，人形是唯一能“无缝适配”的形态。

看宇树G1和擎天柱的参数，就能明白两者的定位差别：

1.32米高（差不多小学生体型），续航2小时，手只能提2公斤东西，卖1.6万美元。明眼人都能看出来，这没法进工厂搬零件，也没法帮你搬洗衣机，更像个“高科技玩具”或科研用的演示模型。

1.73米标准成年人身高，续航能撑一整天，手能提10-20公斤重物，还装了和特斯拉汽车一样的FSD视觉系统——自己走路、避障、找充电桩充电。从设计第一天起，它就是为“干活”而生的。

但比硬件性能更狠的，是马斯克的“量产思维”，别人都在堆性能炫技，特斯拉却在“做减法”方便大规模生产：

▶ 把机器人全身24种不同驱动器，砍到只剩6种通用型号，生产和维修都简单了。

▶ 大腿和小腿的连接件做的一模一样，减少零件种类。

▶ 手指做成四根一样长的，不用模仿人类手指的复杂形状，加工难度直接降一半。

马斯克要的不是“舞台明星”，是能批量复制、走进千家万户和工厂的“工人”。

硬件再强只是“四肢发达”，AI大脑和数据才是“灵魂”。

现在机器人学技能，主要靠两种办法：一种是“模仿学习”，人穿动作捕捉服做一遍，机器人跟着学，擎天柱接网球就是这么练的，延迟特别低；另一种是“虚拟试错”，在电脑里建个虚拟环境，让机器人反复练，比如DeepMind让机器人在虚拟世界踢几十天球，现实里就会踢了。

而大语言模型（比如ChatGPT）的加入，让机器人真正“懂事”了。像Figure Ai给机器人接了OpenAI，才练10小时，机器人就懂了“我饿了”是要吃东西，会主动递苹果；还能自己摸索着操作咖啡机——这就是“听得懂、会行动”的厉害之处。

特斯拉有自己的超级工厂，能“内部消化”上千台机器人。现在它的工厂里已经有上千台擎天柱在“上班”了，一边搬零件一边24小时收集数据，练AI大脑。

高难度动作对验证硬件上限有价值，而通用机器人的终局是解决工厂、家庭等真实场景痛点，这场人形机器人战争，本质是“数据军备竞赛”。