专家称目前人形机器人安全性还不够：无法和人类共同工作_风闻

在2025年北京机器人大会的聚光灯下，一场关于人形机器人发展瓶颈的讨论正引发行业深刻反思。中科云谷科技有限公司总经理曾光在演讲中抛出一个关键论断：当前人形机器人的安全性尚未达到与人类协同作业的标准，这一观点得到了宇树科技创始人王兴兴的呼应。两位行业领军者的分析揭示了人形机器人商业化落地面临的双重挑战——安全体系的构建与具身智能的突破，这些发现为正处于爆发前夜的机器人产业提供了重要的技术校准坐标。

曾光以工厂场景为例进行深度剖析：人类工人需要掌握生产计划、工艺路线、物料定位等系统性知识，同时要具备对突发状况的应急判断能力。而现阶段的机器人虽然能完成预设动作，但在动态环境中的安全决策机制仍存在显著缺陷。某汽车制造企业的测试数据显示，当产线突发物料散落时，传统工业机器人会因视觉识别延迟导致0.3秒的制动滞后，这个时间差足以造成协作工人的擦碰伤害。更复杂的是，机器人缺乏对人类行为意图的预判能力，在清华大学人机交互实验室的测试中，当人类突然改变运动轨迹时，机器人避障系统的误判率仍高达17%。

这种安全瓶颈源于多维度的技术短板。在硬件层面，现有力觉传感器的灵敏度尚不能模拟人类皮肤对接触力的精确感知，日本川崎重工最新发布的触觉系统显示，其压力识别精度仍比人类手指差两个数量级。软件系统方面，波士顿动力Atlas机器人的运动控制算法负责人曾透露，其双足机器人在不平整地面的摔倒概率仍维持在5%左右。这些数据表明，要实现真正的人机共融，需要构建包含环境感知、意图识别、风险预测在内的全栈式安全体系。

王兴兴提出的"临界点"理论为行业发展描绘了具身智能的终极目标——机器人应像人类一样理解并适应陌生环境。这个看似简单的场景背后，需要突破三大技术壁垒：多模态感知融合、场景化知识迁移和实时决策能力。OpenAI的最新研究报告显示，其开发的机器人模型在整理陌生房间的任务中，因物体识别错误导致的动作失败率仍高达40%。微软亚洲研究院的实验则表明，当前最先进的视觉-语言模型在理解"把水递给穿红色衬衫的观众"这类指令时，准确率仅为62%。

值得关注的是，王兴兴预测的1-5年突破窗口期与全球技术进展高度吻合。英伟达最新发布的机器人专用芯片Thor，其算力已达到人类大脑视觉处理区域的1/10；同时，谷歌DeepMind开发的RT-2模型已能实现有限的环境常识推理。这些技术进步正在加速临界点的到来，但正如王兴兴强调的，从实验室突破到商业落地仍需跨越工程化实现的鸿沟。MIT机器人实验室的评估报告指出，即使算法达到理想状态，要将响应延迟控制在200毫秒的安全阈值内，仍需至少18个月的硬件优化周期。

面对技术瓶颈，全球产业生态正在形成突破合力。国际标准化组织（ISO）于2025年6月发布的新版机器人安全标准（ISO/TS 15066-2025）首次将"人机共融场景风险评估"纳入强制条款，要求机器人必须具备动态风险分级应对能力。中国电子技术标准化研究院同期推出的认证体系，则特别强调了对突发状况的应急响应测试。这些标准变化正在倒逼技术创新，例如新松机器人最新研发的协作系统就集成了三级安全防护机制，包括毫米波雷达预检测、电子皮肤接触感知和AI风险预测模型。

在商业模式层面，渐进式落地策略成为行业共识。特斯拉Optimus团队选择先在仓储物流领域应用半自主机器人，通过限定环境积累安全数据；而丰田则聚焦家庭场景，开发具有强制降速功能的护理机器人。这种分场景突破的策略，与曾光强调的"机器人需要像人类工人一样接受场景化培训"的理念不谋而合。市场研究机构ABI预测，到2028年，具备有限协作能力的专业场景机器人市场规模将率先突破千亿美元，为全面人机共融奠定产业化基础。

技术突破之外，人机协作还面临更深层的伦理挑战。北京大学人机共融伦理研究中心2025年发布的调查报告显示，68%的受访者对与机器人近距离协作持谨慎态度，主要担忧集中在突发状况下的责任认定问题。这种社会心理直接影响着安全标准的制定方向——欧盟最新立法草案要求人形机器人必须配备"可追溯决策日志"，这又对机器人的计算架构提出了新要求。

机器人大会期间展示的某款护理机器人引发热议：当它检测到老人跌倒时，会先进行语音确认再实施搀扶，这种设计虽然降低了误操作风险，却导致响应时间延长1.5秒。这个案例典型反映了安全设计中效益与风险的权衡困境。中国科学院自动化研究所专家指出，未来需要建立动态安全阈值体系，不同应用场景采用差异化的安全标准，这将成为推动技术落地的重要突破口。

站在2025年的技术节点回望，人形机器人正处在从实验室走向产业化的关键转折期。正如曾光和王兴兴所强调的，安全性与智能化的双重突破不仅是技术课题，更是包含标准建设、伦理考量、社会接受度在内的系统工程。当机器人真正能够理解"递水"这个简单动作背后包含的空间关系、社交礼仪和安全边界时，人机共融的时代才会真正到来。在此之前，行业需要保持技术突破的耐心与安全底线的坚守，这或许是人形机器人发展浪潮中最珍贵的理性声音。