人形机器人从产业属性来说，目前还属于未来产业。从未来产业转变成现实的支柱产业，仍需要经历一个过程，其中非常重要的核心在于，智能化程度的提高。而眼下，要形成真正智能可用的机器人，关键不在于生产量的多少，而在于其智能化程度有多高。即便特斯拉实现量产，依然离不开中国强大的产业链支撑。它能带动国内配套能力提升，这是积极效应。
更重要的是，中国拥有独特的“工程师红利+极致性价比”发展模式。像宇树科技、Deepseek等企业的成功，正是依托于完整的产业集群与高效的资源整合能力。而在机器人这样高度复杂的领域，单打独斗注定难以走远。
从应用的角度来看，机器人本质是智能化的自动装备，它帮助我们解决问题是一切的本质。的确，很多应用场景中作业并不需要人形机器人，应用端更看重的是是否具备实质的功能。然而从产业发展来看，人形机器人有其巨大的科学意义和非常强大的未来产业牵引。人形机器人技术的成熟，是一个非常广谱的技术体系，它所涵盖的技术门类，非常广泛，不亚于航天科技。而随着人形机器人核心技术的突破，会拉动整体技术体系的提升，这是人形机器人的科学价值。
此外，未来人形机器人各方面技术成熟、成本下降，双足机器人仍有其独特的优势。只是从当前情况来看，人形机器人还有一些局限性，譬如成本较高、可靠性差、场景适应能力不够，智能不足。也正因为如此，市场在推进应用的过程中，重点考虑的是机器人解决实际问题的能力，而不拘泥于其形态。
真正走进生活、解决实际问题的人形机器人产品还很少。尽管社会热度高涨，资本涌入频繁，但大多数机器人仍停留在“秀本体”的1.0时代——比拼的是灵活性、运动能力与外观设计。真正的变革在于迈向以“大脑”为核心的2.0时代。未来的机器人，核心区别就在于智力。不是看它能不能翻跟头，而是看它能不能独立完成任务。这一转变好比从“肌肉记忆”到“逻辑思维”的跨越——就像人类学会剥橘子后能举一反三去处理其他水果，而非依赖海量重复训练。
数据训练采取的是“规模化真实交互数据采集”模式。这种方式有点像某些运动训练，形成“肌肉记忆”和条件反射，但遇见不同场景可能就出问题。而且，机器人物理交互数据具备场景专属、硬件绑定、采集成本高昂等特征，单家企业很难规模化沉淀数据。我们走的是不同的技术路线。数据采集我们也有需要，但核心不是靠大量数据不断训练来形成作业能力——那种方式泛化能力很弱，换一个场景就失效了。我们的核心是大脑赋能，用大脑来推动机器人的熟化。
NBD：目前具身智能“大脑”领域存在多条技术路线的争论：一派走VLA端到端路线，另一派推崇世界模型，还有大小脑分层协同等路径。您团队的“无际大脑”在VLA基础上加入了逻辑推理层，形成VL²A架构。为什么选择这条路线而非其他架构？您判断当前哪种技术路径最有可能率先实现规模化商用？
VLA模型把
机器人中小企业在发展过程中要跨越从“本体”到“母机”、从“母机”到“样机”两个“行业[*][*]谷”。从“本体”到“母机”的第一个“[*][*]谷”，是指机器人仅具备基础运动功能，但缺乏集成控制系统和智能决策能力，无法形成可实际应用的原型机；从“母机”到“样机”的第二个“[*][*]谷”，意味着机器人企业虽有原型机，但未能通过场景化训练赋予其自主思考、学习与适应能力，无法转化为可在真实复杂环境中工作的成熟样机。
机器人行业创业风险高是普遍现象，大量企业手里攥着跑得稳、跳得高的本体，却倒在从“裸机”到“产品”的路上。缺的就是“大脑”。机器人学校能否成为跨越“[*][*]谷”的通用解决方案？我的回答是：能提供关键助力，但不是万能药。
“大脑”赋能只是产品化的必要条件，不是充分条件——硬件可靠性、供应链、市场渠道等因素同样重要。
不同品类、不同场景的机器人，对“大脑”的需求确实存在本质差异。所以学校设了技校、卫校、艺校、体校四个专业方向——工业机器人的大脑需要精准操作和流程优化，服务机器人的大脑需要理解和共情，安保机器人的大脑需要警觉和判断。“大脑”不是一套通用软件，而是一个可适配、可定制的能力基座。
杭州机器人学校与机器人中试平台、场景训练场是不同的技术路线，我们的目标是做机器人“育成”的工作。解决的是机器人能不能在实际场景中干活的问题。我们借鉴人类职业教育体系，为机器人设计了完整的培养路径：先“入学体检”，全维度评估硬件与运动能力；再按安保、家政、导览等岗位“分科培养”，装入“大脑”；培训结束后接受权威机构考核，再颁发，持证上岗。这是一个从“裸机”到“智能技工”的蜕变过程。
在我看来，“伦理教育”比“技能教育”无所谓哪个更难，都不易。机器人要走向大规模应用、与人类共生，既要越过“大脑”和“灵巧手”这两道坎，更要把好“从善守正”这一个关——从这个角度说，而这“一个关”，正是伦理安全。技能教育相对会有明确的目标和可量化的指标——机器人能不能抓稳杯子、能不能走稳路，一测便知。但伦理教育涉及的是价值判断、行为边界和社会接受度。什么叫“符合伦理”？不同文化、不同场景、不同人群可能有不同答案。我们让机器人学习遵守人类的伦理道德和法律法规，但“遵守”的前提是“理解”——从这个角度说，让机器真正“理解”伦理，比让机器“学会”技能要复杂得多。
NBD：2026年被业界视为具身智能规模化商用的元年。今年1至5月，我国机器人规上企业营收已突破900亿元，同比增长26.9%。展望未来三到五年，您认为机器人“大脑”领域会像当年的操作系统一样形成少数几个主流平台，还是会呈现“百花齐放”的格局？杭州机器人学校在这个生态中将扮演怎样的角色？
目前还很难预料大脑的最终格局，但有一点是肯定的，机器人行业将很快从秀舞技、秀本体到秀实用能力的2.0时代，这个时代一定是大脑引领的时代。目前大脑还完全没有成形，各种技术路线的竞争有利于行业进步。杭州机器人学校在这个生态中的角色，我定位为“大脑赋能平台”和“产业加速器”。我们不做机器人本体，我们做的是为行业提供模块化、标准化、可复用的机器人大脑基座，降低研发门槛，缩短产品化路径。再往前一步，我希望把它建成一个具有强大影响力的具身智能行业赋能中心——向上连接高校与科研，向下连接本体、零部件、制造与应用企业，让机器人不再“各自散养、自学成才”，而是走进一套“有组织的学习”体系。
这也是我们一直讲的：做全球硅基生命有组织教育的开拓者。我们的目标是推动机器人产业从“1.0时代”迈向“2.0时代”——从“能动的机器人”到“懂事的机器人”，从“科技玩具”到“实用工具”。
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