美國《時代》周刊：中國可能會主導物理人工智慧的未來

China Could Dominate the Physical AI Future

本文作者：埃瑞克·施密特，Google公司前董事長。和 Selina Xu，中國、人工智慧和其他新興技術研究員。

2月16日，數億家庭通過電視收看了春節聯歡晚會，來自四家中國公司的人形機器人載歌載舞、表演喜劇小品、展示跑酷技巧和武術絕技。春節聯歡晚會是中國收視率最高的電視節目。與此同時，全國各地的無人機表演點亮了夜空，數萬架無人機在人工智慧的協調下同步飛行，共同慶祝農曆新年。

人工智慧的物理熱潮已經跨越太平洋傳播開來。在今年早些時候於拉斯維加斯舉行的盛大消費電子展上，中國初創企業憑藉其人工智慧硬體產品——從智能家居裝置、可穿戴裝置到各種機器人——在展會上大放異彩。

當美國前沿實驗室在大型語言模型排行榜上展開激烈角逐時，中國的人工智慧能力正以實際方式展現——走出螢幕，融入我們的日常生活。正如風險投資家馬克·安德森所言，過去十多年來，我們經歷了“軟體吞噬世界”的時代。如今，硬體與數學融合，硬體正在吞噬世界。

隨著人工智慧融入我們的物理世界，我們正飛速邁入具身智能的新篇章。與過去幾年中國在人工智慧模型領域奮起直追不同，如今中國在物理人工智慧領域已經超越美國。

中國全力投入物理人工智慧

想像一下，街道上到處都是無人駕駛計程車和送貨機器人。想像一下，通用人形機器人像智慧型手機一樣普及，它們承擔家務、照顧父母，並接管人類不願做的工作。想像一下，全天候運轉、全自動的“黑暗工廠”無需人類工人就能生產出更多機器人。再想像一下，各國都能指揮無人機群和機器狗群，它們無需人類干預即可做出決策並執行任務。

我們正站在未來之門前——而這未來很大程度上是由中國驅動的。長期以來，機器人技術的主要瓶頸在於可擴展性。如今，隨著中國在電動汽車等相關產業的製造業佔據主導地位，硬體成本已下降一半以上，這刺激了與機器人相關的零部件（包括執行器、感測器和電池）的創新和規模經濟。與此同時，多模態人工智慧（能夠同時處理多種類型資訊，例如視覺和聽覺的模型）的最新進展正在提升機器人執行日常任務的泛化能力。

如今，中國掌控著機器人產業鏈的大部分環節。它是雷射雷達感測器領域的全球領導者，佔據了全球約70%的市場份額。總部位於蘇州的領航電子（Leaderdrive）迅速成為全球最大的諧波減速器生產商之一，這種齒輪對各種機器人至關重要。億友機器人科技（Eyou Robot Technology）近期在上海開設了全球首條人形機器人關節自動化生產線。而像ESTUN和Inovance這樣的中國企業，正在崛起成為控製器領域的領軍企業，控製器本質上是機器人的大腦。

人形機器人

中國大規模國內生產能力降低了機器人的成本，包括人形機器人。由於人類動作的靈活性和靈巧性，人形機器人的生產成本可能非常高昂。

去年，中國企業向大眾市場推出了幾款入門級家用人形機器人，其中包括 Noetix 的Bumi，這是一款家庭陪伴和教育機器人，售價低至 1400 美元。

雖然自適應人形機器人所需的技術尚未完全成熟，但部署機器人速度最快的國家將收集到更多資料，從而實現更高效的部署。預計到2025年，中國將佔全球人形機器人裝機量的80%以上，以及全球工業機器人裝機量的一半以上。此外，北京、武漢、上海等中國城市正在建立機器人訓練基地，使機器人適應各種環境（包括模擬零售店、養老院和智能家居的環境），並收集標準化資料。

人們對尚處於萌芽階段的人形機器人的熱情，預示著物理人工智慧的未來發展方向。早在20世紀70年代，各大公司就開始嘗試製造自主機器人，但一直侷限於預先程式設計，讓機器人執行固定任務，且只能在受控環境中運行。然而，經過數十年的探索，生成式人工智慧的革命如今使機器人能夠感知和體驗真實世界，從有限的訓練資料中泛化到新的情境，從而學習在動態環境中運行。

假以時日，機器人將能夠進行推理、適應和即時執行，而無需持續的雲端連接。最終，機器人將能夠在無人干預的情況下工作、建造、製造、耕作，甚至在戰場上作戰。機器人將成為一支無需休息的勞動力隊伍。它們將實現整個供應鏈的自動化，並執行人類無法完成的體力勞動。而中國目前正引領著這場機器人革命。

人工智慧競賽的未來

當然，美國仍有可能在物理人工智慧領域重新奪回領先地位。

雖然中國的人形機器人外觀炫酷，但許多機器人無法可靠地完成人類的熟練任務。此外，對於它們何時才能真正融入我們的日常生活，目前尚無定論。作為世界第二大經濟體，中國在某些高端零部件（例如先進的伺服電機）方面仍然依賴外國供應商。與此同時，美國在先進的模擬平台領域處於領先地位，並擁有特斯拉、Figure AI和Physical Intelligence等知名企業，這些企業可能通過專注於軟體突破而非單純追求硬體數量，從而超越中國競爭對手。

然而，中國的機器人戰略與它在電動汽車行業建立領先地位的方式頗為相似：早期的支援催生了眾多進入者，創造了更多需求，提高了產量，並培養了製造經驗，從而帶來了激烈的競爭和規模經濟，最終培育出了具有全球競爭力的品牌。

在物理人工智慧領域，美國在軟體、基礎研究、人才和晶片方面擁有顯著優勢，這些優勢將不可或缺。但在硬體主導全球的時代，美國也需要借鑑中國的經驗。美國需要扶持這一行業，與生產關鍵零部件的盟友重建供應鏈，支援開源模式以加速機器人研發，可能通過逆向技術轉讓和與中國企業成立合資企業來重新獲得製造技術，並在某些可以作為試驗場的領域部署美國機器人——首先從工廠車間開始。 (invest wallstreet)