关于具身智能与AI的一点思考

具身智能：“日式泡沫”重演。

现在大家对“具身智能”（大模型+机器人）如同宗教一般崇拜，像邪教一般，好似有了它就能极大的提高生产力。但目前整个行业正处于认知错位、数据贫瘠、资本虚火的三重包围中 。

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1. 认知错位

AI (本处特指LLM) 既然能写诗、写代码，那控制机器人干活肯定没问题？吗 ？

语义不等于物理： 大模型玩的是文字概率游戏（离散符号），而物理世界需要极其精准的力控制（连续物理量） 。你可以让机器人“去拿个蛋”，但模型很可能因为量化误差直接把蛋捏碎 。

幻觉： 这是无法避免的，这是所有LLM和Transformer架构的劣根性，因为它本质就是个基于统计学的概率预测引擎，还有注意力权重问题 。

反应速度： 脑子（LLM）想一次要几秒，小脑（控制算法）反应却得是毫秒级 。这种“慢大脑”指挥“快肢体”，导致机器人遇到突发情况（比如打个滑）根本反应不过来，直接扑街 。
现在机器人能做到的增稳防摔算法都与AI毫无关系 。

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2. 感知盲区

现在的 AI 看了万亿级的互联网数据，但那全是看视频、看文字学来的 。

莫拉维克悖论： 计算机下棋赢人类很容易，但像一岁小孩一样走路、摸东西却难如登天 。

触觉数据不全： 现有数据根本没有大量的基于触觉的数据以供AI训练，现在的机器人大多是“触觉截瘫患者”，只能靠摄像头死磕，一被遮挡就变瞎子 。

仿真与现实的鸿沟： 飞机都他妈要风洞测试，不能硬靠模拟，你DEMO再牛逼拉出来走走就知道了，所有操作都他妈预录的，和AI可以说是毫无关系 。

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3. 资本狂欢”

中国市场现在的估值逻辑已经和实际生产力脱节了。

智元机器人（Agibot）： 靠“稚晖君”的个人IP撑起了巨大的融资额 。

销量水分： 号称出货5000台，其实里面混了不少低端的轮式机器人 。

左手倒右手： 客户多是高校、政府和科研院所，本质上是靠补贴和科研经费过日子，并没进入真正的工厂或家庭 。

宇树科技（Unitree）： 走的是“硬件低价、估值冲高”的路子。

卖狗不卖人： 估值高达70亿美元，但主要营收其实是靠卖“机器狗”玩具和教具，人形机器人营收占比不到三分之一 。

低价低能： 9.9万的G1看起来很便宜，但其实是个“人形遥控玩具”，和AI根本不沾边 。

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4. 历史的回响：小心“失去的三十年”

现在的具身智能热潮，跟1980年代日本经济泡沫特别像 ：

“补助理技术”： 当年日本企业玩金融投机（Zaitech），现在中国初创公司忙着“搞补贴、写本子、刷Demo”（Grant-tech） 。

估值脱轨： 大家信奉“AI马上能替代人”，但实际上机器人的综合成本远高于招个真人，且干活极其死板 。

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总结

这波具身智能热潮更像资本驱动的景气周期：估值跑在技术与生产力前面，叙事跑在产品与场景前面。许多玩家靠 IP、补贴和“写本子”维持声量，真正能在复杂真实世界里稳定干活的产品仍稀缺。它让人想起八十年代日本科技泡沫的熟悉味道——补助依赖、过度乐观、需求被叙事替代。具身智能当然有未来，但要有未来，首先得把热闹还给工程、把估值还给交付、把故事还给场景。