新一代机器人正以前所未有的速度发展，它们具备更高级的自主性、灵活性和智能性。这些机器人利用先进的传感器、机器学习和人工智能技术，能够执行复杂的任务，如精密制造、医疗手术辅助、危险环境作业等。然而，我们需要的机器人不仅要具备高效的工作能力，满足工业和服务业等不同领域的需求，其安全性、可靠性也是不能忽视的重要方面。

9月5日于上海举行的《财富》40U40创想会上，《财富》中国新媒体执行主编谢菁炜与擎朗智能创始人兼CEO李通、极越首席设计官Frank Wu、瓦特曼创始人兼CEO谭胜虎就“我们需要怎样的机器人？”这一主题进行了讨论。

以下为经过编辑的对话实录。

谢菁炜：我们需要什么样的机器人？这不是一个马上能给出答案的问题，因为机器人的应用场景越来越多。但毫无疑问，它要安全可靠——不能“掉链子”，更不能制造新的安全问题。首先请三位，从各自产品出发，告诉我们你们心目中的安全和可靠是什么？

李通：擎朗智能是做服务机器人的公司，产品应用在餐饮、酒店、医院、清洁各个场景。我们对安全和可靠重视程度非常高，因为我们这个领域里，机器人要频繁和人接触，而面临的往往是非结构性的、千变万化的场景。我们一定要保证人，特别是小朋友的安全，在安全基础上完成任务。

我认为，一个机器人做完原型，我们只是完成了整个工作的20%，剩下80%的工作要聚焦在安全性和可靠性上面。我们做了大量的国家标准，包括两项国际标准和16项团体标准来保证安全性的可控。

Frank Wu：我们的使命是打造智能驾驶、智能成长、智能判断思考的汽车机器人。我们应该是汽车行业里首发机器人概念的产品，我们通过和百度一起合创智能驾驶的技术，给消费者带来科幻的、智能化的产品。

对于智能驾驶来说，安全是首要的要求。我们应用了百度Apollo Robotaxi的技术，不仅能够实现完全的智能驾驶，还通过激光雷达，通过不同的传感器，带来符合各种环境的安全的智驾体验。

谭胜虎：我们做的是工业机器人，更具体一点，我们做的是重工业领域核心生产环节的机器替代人工的产品。怎么理解？比如我们将机器人用在对1400多度的钢水的处理、调运上。对于我们来说，最本质的就是安全。

我们有很多客户开玩笑说，安全的重要性远远大于今年多挣几个亿。这个行业最大的挑战就是对安全要求极高，在一定程度上形成了行业门槛。

谢菁炜：安全性和可靠性从何而来？比如对于擎朗智能的送餐机器人来说，需要在纷纷扰扰的酒店中完成任务，如何确保人和机器的交互是安全的？

李通：这是非常重要的命题，我们从不同的维度实现安全和可靠。第一是从硬件的维度。硬件上有多层次的保护，比如远处有激光雷达、视觉，中层有深度视觉、超声、红外，近处有bumper（碰撞检测机制）来确保多层次的安全性。第二是软件的维度。软件可以把人从物体中识别出来，预判人接下来的动作——小朋友向我走来，小朋友要干什么？这些动作大部分都可以被预判，然后归类。另外就是数据的维度。擎朗的近10万台机器人在全世界运行，积累了大量的数据，数据迭代使得机器人的安全性越来越好。

谢菁炜：极越定位是智能汽车机器人，不只是车，也是机器人。这个独特的定位，意味着你们的产品更安全可靠吗？

Frank Wu：今天我们在路上看到的大多数车辆可能更偏硬件，它们具有工具性和功能性，能把你从地点A带到地点B。而我们做的不只是车，而是一个机器人。和李总提到的一样，极越要判断周围的环境，通过智能摄像头加上雷达，给消费者带来最安全的智能驾驶的体验。

安全和可靠在我们的产品中是合二为一的。机器人通过AI大模型判断环境，可以持续遵循驾驶员的驾驶习惯，熟悉过往的行驶路线和环境，在此过程中它会越来越智能，把智驾系统打造得像一个老司机。说到安全性，我们知道人驾驶久了会疲劳，有时可能因酒驾违法，有时候又会玩手机、打电话，有人甚至一边开车一边化妆。人不是完美的，而我们的产品可以解决这些不完美，提升安全可靠性。

智能驾驶是未来一个重要的赛道。除了安全，我们还可以帮助人们节省人生最宝贵的东西——时间。假如可以让汽车机器人帮你驾驶，你就可以用更多的时间，来做更美好的事情。

谢菁炜：瓦特曼希望让“黑灯工厂”成为现实。如何保证在一个大量的、多种形态的机器人并存的的工厂里，硅基生物们能够各司其职、安全可靠？

谭胜虎：在工业里面的安全，本质上指的就是工厂里没有人的时候是最安全的。因为工厂里所有的安全隐患通常都是跟人相关的。能够远程操控的一律不要现场作业。

对于机器本身的安全，这就约等于前面谈的可靠。所有我们的投资人和股东第一次去到工厂的时候都会被震撼到，看视频和到现场的感觉是不一样的。我们产品的核心竞争力是“吃土”的能力或者接地气的能力，然后再要考虑算法的问题。

什么是“吃土”能力？想象一下，要在1000多度的作业条件下做一些特殊操作的时候，对于结构的设计和材料的选择，以及多传感器的融合等多个方面，都要考虑到，它们在高温下会受到干扰，因此要多备安全冗余，我们每款产品都要备三倍以上的安全冗余。同时还要有各类实操机器人作业过程中的应急预案。我们有一款产品在宝武上线了一年多，那一年就是24小时持续的现场测试。我们也有对极端情况的担忧，会担心有一些特殊情况没有考虑到，所以我们的团队都会去现场，一直到产品达到认定的标准才对行业推出。

谢菁炜：具身智能是AI行业非常火的话题，这个领域的进展也非常快。你们各自的企业在具身智能的发展体现在哪些方面？

李通：具身是我们非常重要的研究方向。机器人是人工智能通向物理世界的一扇门，通过具身的发展，机器人水平进一步跃升。它们更聪明，以后能做更多复杂的工作。

以前是它们的任务是移动，是配送，接下来如果加上手臂，是不是可以帮人搬运，自己上电梯，自己帮人端茶送水？是不是所有在服务领域中需要理解能力的很多工作都可以实现？这是非常大的变化和惊喜。我们预测在不远的未来，大家将会看到具身在生活中大规模落地。

谢菁炜：但是在通往具身智能道路上，有没有可能“能力越大，问题越多，风险越高”？

李通：我同意能力越大，风险越高这种说法。马斯克说做原型很容易，但是批量生产很难，甚至不可能。我认为最大的挑战不是生产硬件不可能，主要就是确保安全性和可靠性有难度。二是怎么实现在复杂环境中的可靠性，能够百分之百完成任务，这个很难，这是我们今天所必须要面对的问题。

谢菁炜：对于极越来说，在具身智能方面有什么进展？你们的智能汽车机器人的形态最终会是一辆车还是一个机器人？

Frank Wu：我们的产品，现在就是一个真正的机器人。刚刚提到的自由移动是智能驾驶，而我们的产品还能够智能成长，就是通过了解驾驶员和乘客的习惯，它知道怎么迭代自己，会思考，判断你想要什么。比如今天是周一还是周六，你在这一天习惯去哪里，是想去咖啡店，还是想工作，还是去朋友家，它都可以有预判。

我们利用百度文心一言大模型，让人可以跟这台车对话，这是全世界唯一的智能汽车，可以让人和车像人和机器人一样对话。你靠近车的时候，它可以帮你开车门，打开车窗，打开后备箱，然后帮你驾驶，就像机器人一样服务你。

谢菁炜：重工业也在朝着具身智能的方向发展吗？

谭胜虎：我一直认为，具身不重要，智能与否才重要，这是第一。第二，智能也要看用在哪里，在不同领域，大家对智能的定义和标准也不一样。

说回到我们的工业，其实本质上我认为具身智能之所以很热，是因为大家看到了机器人能力的多样性，原来都是单一任务、单一能力，现在是多元任务、多元能力。在过去的200年里，工业都是强调专业化分工的，各个工种越来越专业，因此每个工种背后都有老师傅，要老带新，有很多工艺和经验的积累要学习。而工业智能机器人解决了专业化分工单一工种下的经验问题，用数据积累替代老师傅，这是第一步。

第二步要解决的，我们不期待所有的机器人把所有的活都干完了，我们希望机器人可以干好几个活，或许有相临近的任务能够用一台机器来完成，这是更聪明的实现路径。我们一直不鼓励说什么活机器都可以干，因为有非常多的约束和限制。

谢菁炜：哪些约束和限制阻碍了工业实现AGI？

谭胜虎：是因为AGI在工业场景下有特定的限制和条件。工人入职大型工厂，进门第一件事就是接受一系列的培训和说明，之后又有很多作业规范。我认为未来的AGI产品落地工厂，解决场景问题的时候，依然要有规矩，依然有一系列的约束和限制条件。在工业中，一方面追求机器人能更多样性、更全面，同时追求规矩。为了保障生产，无论在质量、效率、安全各个角度都要有一系列的规则。这两个是在发展过程中并行的。（财富中文网）