8月26日，特斯拉官网挂出招聘人形机器人（Tesla Bot）机械工程师、高级仿人机电机器人架构师和高级仿人建模机器人架构师的信息。

  也许是马斯克描述的人形机器人过于炫酷，他宣布明年推出原型机的话音未落，即遭遇学术界和产业界的“群嘲”，多数评论认为这“是个笑话”。

  按照特斯拉公布的数据，Tesla Bot身高1.72 米，56.7公斤重，搭载特斯拉FSD（Full Self-Driving）计算机和Autopilot摄像头，能携带约20公斤重物、以每小时5公里的速度移动。马斯克表示，这款机器人能帮助人类去做那些危险和重复无聊的工作，比如跑腿或做家务。

  “总体而言，特斯拉人形机器人的研发指标有可行性。”中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员王鹏对《中国科学报》说。

  王鹏解释说，与波士顿动力等人形机器人研究机构或公司以技术突破、展示能力为出发点寻找应用场景的发展路线不同，Tesla Bot以代替人工为出发点（执行危险、重复无聊的任务），以量产化产品为最终形态，这有利于其实现“技术应用商业”的良性循环，实现人形机器人的真正落地应用。

  “特斯拉具备FSD 计算机在内的软硬件系统、无人驾驶AI（人工智能）技术，其在汽车领域成功的经验也有助于这一新形态产品的研发和商业化。”王鹏说，“但Tesla Bot在类人灵巧操作等能力方面仍存在比较大不足，这需要全世界机器人领域研究者的共同努力。”

  “如果不计成本去完成某些功能，机器人确实能够很好的满足人们日常生活的一些需求。”新松机器人公司人工智能团队前负责人、目前转战工程机械领域AI技术赋能的王晓东对《中国科学报》说，“特斯拉人形机器人更偏重于服务类机器人。从整体趋势来说，服务类机器人正处于市场化起步阶段，需求量很大。与工业机器人相比，服务类机器人面对的环境更复杂。虽然实现通用型机器人还有很多困难，但特斯拉的创新能力很强，所以非常期待有关产品出现。”

  “人人都有梦想。”中国科学院自动化研究所仿生进化机器人团队负责人、副研究员贾立好对《中国科学报》说，“AI领域的科研人员一直在探索智能的本质，认识自己，认识这样一个世界。马斯克也在践行着他的梦想，特斯拉发布的人形机器人计划可圈可点。”

  “目前人形机器人研究大都集中在结构上形似，功能上以运动和感知能力为主，特斯拉人形机器人也是如此。”王鹏说，“从公布的技术指标看，Tesla Bot在灵巧操作能力上与人类相去甚远。”

  例如，在Tesla Bot的设计指标中，手部共12个驱动，即每只手只有6个驱动。与之相比，人类单手关节自由度就大于20个。所以，虽然它和人类一样有5根手指，却远远达不到其宣称的“人类水平（Human-Level）”。

  “外形上与人手非常类似，但功能、自由度、内部结构及驱动方式等方面，与人手还有着很大的差距。”王鹏说，“类人灵巧操作能力是机器人领域亟待解决的核心问题之一，也是机器人的短板。即使机器人手在自由度上能达到人类水平，在灵巧操作的控制、决策等方面如何构建具有类人适应能力和智能性的算法模型也是目前尚未解决的问题。”

  对此，中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、机器人实验室主任陈小平有类似看法。

  “机器人抓握是个十分困难的课题，难度超过我们的想象。”陈小平告诉《中国科学报》，“以上问题的背后，有一个共同的深层次问题对AI及其难度的认识。”

  陈小平认为，研究AI不到10年的人，通常会低估AI的难度；持续研究AI超过20年的人，通常会发现了自己过去过于乐观了。

  和人类相比，Tesla Bot 不只“颜色类相似，手爪不相如”，它向前迈出的每一步都很艰难。

  为适应不同的应用场景、地形环境和任务，人类设计了很多类型的移动机器人，和其他机器人（四足、轮式）相比，让人形机器人走起来更具挑战性。

  “轮式机器人直接借鉴了汽车等领域的成熟机械本体，车轮和地面连续接触，自带静态平衡稳定性，更适合平坦路面。”贾立好介绍说，“两足机器人行走过程中，通常只有单腿支撑身体，在技术上需要高精密执行结构、传感器以及高精度建模与控制等软硬件方面的支撑，以维持机身稳定。此外，机器人往往还要结合上肢手臂运动实现各类仿人运动和操作，这个交互过程对机器人感知、规划和控制执行来说也是个巨大难题。”

  王晓东认为，机器人要实现某一特定功能，不一定要拘泥于“人形”，比如扫地机器人，在处理清洁任务时就比人形更适合。

  “机器人的应用场景很多，有适合人形机器人去做的，也有轮式、固定机械臂类机器人擅长的。”王鹏说，“大型人形机器人普遍成本比较高，其应用或客户目标往往以家庭等服务场景为主，要求在功能和性能满足需求的同时，用户也买得起。因此，怎么来降低成本，是其真正走向市场、实现量产的关键。”

  今天，不管在银行、酒店、商场还是车站，各种服务机器人并不鲜见，很多机器人的“聪明”程度甚至超出了我们的想象。

  “世界范围内已出现了很多人形机器人商品与样机，但这些机器人能实现的功能比较单一，也缺乏比肩某种专用机器人的优势。”贾立好说，“另一方面，这些机器人往往使用了很高性能的电机关节等硬件设备，成本居高不下也是阻碍其走向全面应用的门槛之一。”

  对国内当前机器人研究和发展的路径，王鹏认为，应以问题为导向，以应用场景为牵引，做有用的机器人，实现“技术应用商业”的良性循环。

  “各类机器人的发展离不开应用场景和问题的牵引，可以通过简化或规范场景、梳理和分割任务，以及人机协作、人机共融等方式，实现机器人和人类的合理分工，在实现替代人工的同时，提高效率、减少相关成本，减少工人健康风险，降低碳排放。”王鹏说。

  随着应用领域的不断延伸，机器人面临的任务和场景更复杂，人们对其智能性、适应能力等方面的要求也慢慢变得高。

  “机器人的发展应在实现形似和简单功能的基础上，基于生物机制进行结构设计、研发高智能和可解释性算法，实现机器人与人类或其他生物的神似。”王鹏说，“与脑科学、神经科学、材料科学，以及人工智能、集成电路等相关学科深度交叉融合，在加强应用牵引这一立地目标的同时，开展具有前沿性的顶天研究，强化前沿和基础研究，加强多学科交叉融合，是机器人性能取得突破的主要途径，也是实现中国机器人在技术上自主和引领的关键。”