可能是你们技术不行吧
宇树5年内实现不难吧
【 在 juda 的大作中提到: 】
: 我们都做10年了，无法实现，连从冰箱里拿瓶可乐都做不到，需求没问题，技术跨不过去。你们这些不做技术只会空想的人理解不了
: 发自「今日水木 on V2178A」
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感觉ds的这个回答比你好：

要实现人形机器人自主完成“去冰箱拿汽水”这一任务，技术挑战涉及多个复杂环节的整合。以下是对其发展路径和时间的分析：---### **关键技术挑战与进展**1. **自然语言理解与交互**     - **现状**：当前语音助手（如Siri、Alexa）能处理简单指令，但复杂任务仍需上下文理解和多轮对话能力。     - **难点**：环境噪音、模糊指令（如“拿汽水”但未指定种类）的精准解析。     - **突破点**：大语言模型（如GPT-4）的进步可能加速语义理解的泛化能力。2. **自主导航与环境感知**     - **现状**：扫地机器人已实现基础避障，但人形机器人需动态适应复杂家庭布局（如楼梯、移动障碍物）。     - **难点**：多地形移动（地毯、光滑地板）与实时地图更新。     - **突破点**：多模态传感器（激光雷达、3D摄像头）与强化学习的结合或提升适应性。3. **灵巧操作与物体抓取**     - **现状**：工业机械臂可精准抓取固定物体，但家庭场景需应对多样化物体（如易拉罐、玻璃瓶）。     - **难点**：柔性抓取（防止捏碎）、多步骤操作（开门→搜索→抓取→关门）。     - **突破点**：仿生机械手（如Shadow Robot的触觉反馈技术）与视觉-触觉融合算法。4. **视觉识别与场景理解**     - **现状**：物体识别在受限环境（如货架分拣）表现良好，但冰箱内物品堆叠、遮挡仍具挑战。     - **难点**：小样本学习（快速识别新品牌饮料）与透明/反光表面（如玻璃瓶）的检测。     - **突破点**：神经辐射场（NeRF）等3D重建技术或提升场景建模精度。5. **安全性与鲁棒性**     - **现状**：实验室环境中的成功率较高，但家庭环境的意外事件（如宠物干扰）处理能力不足。     - **难点**：实时风险评估与紧急停止机制（如避免打翻冰箱内液体）。     - **突破点**：边缘计算芯片（如英伟达Jetson）可能提升本地实时决策能力。---### **时间线预测**- **3-5年内**：    - **实验室原型**：科研机构（如波士顿动力、丰田）可能展示全流程演示，但依赖预设环境（如特定冰箱型号、固定摆放的汽水）。    - **部分功能商用**：家用机器人可实现单一场景任务（如“从指定位置取物”）。- **5-10年内**：    - **有限商业化产品**：高成本人形机器人（如售价5万美元以上）具备基础家庭服务能力，需用户配合（如标记冰箱位置、使用标准化容器）。    - **技术整合**：AI芯片、柔性传感器、模块化机械臂的成熟推动功能整合。- **10年以上**：    - **大众市场普及**：成本降至万元级，适应多样家庭环境，具备自主学习能力（如适应新家电布局）。    - **伦理与法规**：安全标准、隐私保护等社会议题可能延缓落地速度。---### **潜在变数**- **颠覆性技术**：量子计算、通用AI（AGI）若突破，可能大幅缩短时间。  - **产业链协同**：若特斯拉Optimus等产品推动供应链成熟，成本下降或快于预期。  - **用户接受度**：即使技术成熟，公众对家庭机器人的信任度（如安全、隐私）可能影响普及速度。---### **结论****保守估计需8-12年实现可靠、低成本的家庭应用**，但关键子领域的突破（如抓取技术、AI泛化能力）可能将这一时间提前至5-8年。未来十年内，人形机器人更可能先应用于商业场景（如仓库、医院），随后逐步渗透至家庭。
【 在 juda 的大作中提到: 】
: 没法预测，属于科学问题，需要天下搞
: 发自「今日水木 on V2178A」
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我感觉这个视频前两分钟机器人做的事
比你说的要难
现在不也做到了
https://www.bilibili.com/video/BV1xU411U7PW/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=a1bf831738dad4c29d47a692499f9dca
【 在 juda 的大作中提到: 】
: 我们都做10年了，无法实现，连从冰箱里拿瓶可乐都做不到，需求没问题，技术跨不过去。你们这些不做技术只会空想的人理解不了
: 发自「今日水木 on V2178A」
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