在2025年的前四個月里，機器人兩次成為公眾關注的焦點。一次是在春晚舞臺上，它們整齊劃一地表演了一段秧歌舞，贏得了觀眾的贊嘆；另一次則是在馬拉松比賽中，各型機器人接連失衡跌倒，暴露出智能控制方面的明顯短板。這兩次截然不同的公開亮相，引發(fā)了人們對于當前機器人技術與科幻作品中描繪未來場景之間距離的思考。

機器人之所以區(qū)別于普通機器，在于其具備感知、規(guī)劃甚至決策的能力。例如，吸塵器是機器，而能夠自主探索屋內環(huán)境并制定清掃路線的掃地機器人，則可歸為機器人。目前，機器人種類繁多，根據(jù)應用場景可以分為工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人等?？苹米髌分心切┝钊擞∠笊羁痰娜诵螜C器人，如《西部世界》中的“接待員”或《機械姬》中的智能機器人艾娃，展示了靈活運動能力的重要性。然而，要讓機器人健步如飛，技術挑戰(zhàn)遠比想象中復雜。

以馬拉松比賽為例，機器人需要應對連續(xù)彎道和起伏坡度，這不僅需要視覺傳感器、慣性測量單元和激光雷達等硬件支持，還需要一套完整的多模態(tài)傳感器融合系統(tǒng)，將各類感知數(shù)據(jù)實時整合并構建精確的環(huán)境模型。此外，理想的機器人還應能根據(jù)賽道情況自主規(guī)劃最佳運動計劃，但現(xiàn)實中，我們看到的是依賴人類遙控甚至需要被人牽著跑的情況，距離真正的自主控制仍有差距。

在本次馬拉松比賽中，一些現(xiàn)象也值得關注。例如，陪跑的工作人員需要時不時給機器人的關節(jié)噴冷卻液，而科幻作品中的機器人則能夠感知自身狀態(tài)并主動尋求自我修復。另外，機器人依次單獨出場而非集體起跑，反映了機器人在自適應系統(tǒng)和群體智能方面面臨的深層挑戰(zhàn)。

從環(huán)境感知到路徑規(guī)劃，再到執(zhí)行控制和狀態(tài)評估，每個環(huán)節(jié)都需要精確的算法支持。人形機器人要想達到科幻作品中描述的高度自主性，在這個持續(xù)迭代的過程中每一步都不能出錯。

近年來，關于機器人能否通過互動“自我進化”的討論越來越多。在開放環(huán)境中，目前的機器人大多無法做到自主決策，但在虛擬環(huán)境中，Deepmind的研究表明，通過強化學習，智能體可以從零開始學會控制自身，并在復雜的環(huán)境中完成任務。盡管如此，這種強化學習模式與科幻影片中的場景存在本質差異?？苹秒娪爸械臋C器人通常通過與人的互動覺醒出設計者預料之外的主體性，而現(xiàn)實中的機器人則更多集中在具體目標上，如導航和節(jié)能。

伴侶機器人的發(fā)展也引起了廣泛關注。隨著大模型技術的蓬勃發(fā)展，大模型賦能的機器人在情感交流和行為分析方面展現(xiàn)出巨大潛力。研究表明，大模型能夠成功扮演人類角色，甚至在某些方面超越真實的人類。然而，伴侶機器人的普及也可能帶來一系列問題，如個人隱私保護和公共福利之間的兩難。

相較于過去給人留下的“笨拙生硬”印象，如今的機器人不僅跨越了恐怖谷效應，還展現(xiàn)出了獨立完成任務的能力。我們可以借鑒自動駕駛領域的分級方法來評估機器人的自主程度。當前商用機器人大多處于L2級，即在結構化環(huán)境中能夠完成多項預設任務，但復雜決策仍需人類介入。理想中的智能家居管家機器人屬于L3級，能在預設條件下獨立完成任務，僅在系統(tǒng)失效時才需要人類接管。而接近科幻作品描述的L4級和L5級機器人，目前僅在虛擬環(huán)境中得到驗證，距離實現(xiàn)還有很長的路要走。

科幻作品的魅力在于提供了一個思考技術進步對社會及人性沖擊的實驗空間。雖然當前的機器人技術尚未達到科幻作品中的高度，但通過不斷的技術優(yōu)化和系統(tǒng)工程整合，未來機器人有望變得更加智能和普及。