为何人形机器人无法承受智慧的重量？

Why can’t humanoid robots bear the weight of intelligence?

人形机器人被视为具身智能实现的核心形态之一，但其与AI大模型的结合，仍有一段路要走

  

头豹研究院

在生成式AI快速演进的当下，人形机器人被视为具身智能的最佳载体，但将AI大模型真正落地至这一复杂平台，却远比想像中困难。头豹研究院综合行业分析师饶立杰指出，尽管政策支持与产业资本逐渐聚焦，大模型与人形机器人结合仍面临明显技术与商业挑战。

硬件是最直接的限制。以GPT-4等千亿级参数模型为例，其推理过程需数十GB记忆体与上百TOPS（万亿次运算/秒）算力支援，而现阶段多数人形机器人所采用的嵌入式运算平台（如英伟达Jetson系列），算力仅介于10至50 TOPS，远不足以应对大型语言模型的运算需求。这迫使机器人需仰赖云端处理，但无论是5G或6G模组，每小时约消耗5至10W电力，加上传输延迟与失效风险，都不利于机器人进行实时决策。

此外，若选择本地运行大模型，则需搭载高阶AI处理器如英伟达Orin，其典型功耗达15至30W，配合目前1至3kWh的机器人电池容量，将导致续航力大幅缩减，甚至缩短75%以上。对一台设计用于长时间自主工作的机器人而言，这是致命短板。

控制反应落差大

即使克服算力问题，传感器与大模型的数据链整合也非易事。人形机器人在环境感知与动作控制上需在100至300毫秒内完成感知—理解—行动的反馈闭环，然而目前大型语言模型推理延迟往往达秒级，在实际应用中无法满足即时控制需求。

举例来说，当机器人接收到语音或视觉输入后，需即刻决定“是否行动”、“如何行动”，但大模型计算延时过高，容易导致行动滞后甚至错误，特别在高风险或复杂环境中，更难以保证操作安全性与精准性。

除了技术问题，商业落地也是目前尚未解决的核心挑战。高算力需求意味着高硬件成本，若需搭载如英伟达 A100等GPU，其单颗售价高达1.5万美元，使整机成本轻易突破数万美元，远高于消费市场可接受的人形机器人理想价位（约为10,000美元以内）。这也直接压缩了商用部署的投资回报率空间。

即便勉强部署，大模型在人形机器人上的应用场景仍以仓库、工厂等半封闭环境为主，对如家庭看护、零售接待等开放性场景仍难以实现灵活适应。此外，AI模型在不同空间、语义与行为需求的泛化能力不足，也让人形机器人的商业化缺乏稳定成长基础。

人形机器人要真正搭载并运行AI大模型，需要算力、电源管理、控制延迟与场景泛化等多重技术突破同时发力。短期内，垂直领域的小模型或中型模型更具可行性，能在工业检测、医疗辅助等场景中先行落地。未来随着轻量化AI晶片与边缘运算架构进一步成熟，AI大模型或可真正成为人形机器人的“大脑”，引领具身智能迈向更广阔的商业前沿。

头豹研究院中国是行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商，拥有近百名资深分析师，联系方式：CS@leadleo.com

原文刊登于《时代周报》，记者为朱成呈

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