近年来，随着AI能力的爆发式增长，支持者和反对者都在等待类人机器人灵活性的进化，以回答这个重要问题：如果AI能像人类一样思考和观察，那么当它真正能像人类一样移动时会发生什么？

现在，Fourier公司的开源设计正在推进这一方向的发展。我们看到机器人可以行走、奔跑，甚至攀爬斜坡。

人们对此有很多不同看法。专利律师Bao Tran指出，目前85%的机器人都是非类人形的，类人机器人在商业制造销售中占比不到2%。但共识是，类人机器人终将到来。

**机器人未来的想象**

在斯坦福"行动中的想象"活动中，专家小组探讨了类人机器人的发展。

Dexterity公司CEO Samir Menon以汽车制造为例："想象一个汽车制造厂，汽车经过时，机器人可以焊接、钻孔、喷漆。工厂管理者不允许任何一个螺丝出错，因为完全可控，你能预测将要发生什么，这大大简化了挑战。"

但他指出复杂性是真正的挑战："在机器人和物理AI中，我们面临的核心问题是，当进入不确定环境时，即使看起来很简单，也会遇到巨大的复杂性和变化。"

**机器人运动的复杂性**

斯坦福教授Karen Liu谈到了物理定律的应用："任何运动都需要一定程度的智能。如果你是类人机器人，必须思考踝关节、髋关节、膝关节需要多少扭矩。"

她指出数据问题："在类人机器人运动方面，我们根本没有数据。这就是为什么我们必须从物理模拟开始，从已知的运动控制开始，使用强化学习进行试错。"

**设计机遇**

德勤的Beena Ammanath谈到了一些可能的应用："我们为在喷气发动机内嵌入自动无人机或机械臂制定了商业案例。如果飞机引擎有简单划痕，可以用3D打印机制造修复零件，在飞行中修复。"

斯坦福机器人专家Steve Cousins谈到从"AI寒冬"中走出："AI研究者一直在思考数据的重要性，幸存下来的公司学会了处理非结构化数据。"

**安全挑战**

Cousins开玩笑说："类人机器人和老年人有什么共同点？它们都经常跌倒，容易损坏且非常昂贵。类人机器人有很多电机，任何一个电机故障都可能导致跌倒。"

Menon强调安全问题："你绝对不希望机器人断电后意外打到你的脸，或者倒在你的猫或孩子身上。我们还没有很好的方法来根本解决硬件故障问题。"

**未来展望**

专家们对未来的"登月项目"提出了不同看法：Ammanath提到家务机器人，Menon关注解决通用问题的机器人，Cousins关注帮助日益增多的老年人的机器人，Liu希望有一个"完全按照我想要的方式做事"的系统。

Q&A

Q1：Fourier开源系统在类人机器人设计方面有什么突破？

A：Fourier的开源设计正在推动类人机器人灵活性的发展，展示了机器人可以行走、奔跑，甚至攀爬斜坡的能力，为解决"AI能像人类一样移动"这一重要问题提供了新的技术方向。

Q2：类人机器人目前的市场占比如何？

A：根据专利律师Bao Tran的统计，目前85%的机器人都是非类人形的，类人机器人在商业制造销售中占比不到2%。尽管占比很小，但专家们普遍认为类人机器人终将在未来得到广泛应用。

Q3：类人机器人在实际应用中面临哪些主要挑战？

A：主要挑战包括：运动控制的复杂性、缺乏相关数据、安全问题（如跌倒和硬件故障）、以及在不确定环境中的适应性。专家指出，任何机器人运动都需要智能控制多个关节的扭矩，而且硬件故障可能导致严重安全问题。