春晚機器人出圈背后，“零失誤”到底是制作還是現實

看上去“零失誤”的春晚機器人，它走進現實的真正難題不在舞臺和工廠，而在于如何先走進千家萬戶了解需求，當人形機器人不再是偽智能和偽體驗時，它大概率會如同泡泡瑪特一樣，受到更多的追捧。

6家機器人同臺競技今年總臺春晚的火熱現象，無疑成了又一道耀眼的風景線。

講笑話、演小品、舞劍、跳街舞、雙截棍、高空翻、打醉拳……接連不斷的動作也預示著，具身智能朝走向人類現實社會又邁進了成熟的一步。春晚之后，市場的反映十分激烈，同款機器人賣爆，搜索量暴漲超300%，多款上線幾分鐘被搶購一空，甚至包括兩臺近63萬機器人。

不過，機器人產業在政策、技術與場景需求的三重驅動下隨著正走向規模化之際，卻呈現B端真實需求，C端偽的現實挑戰。摩根士丹利甚至認為，服務于C端為主的人形機器人得在21世紀30年代后期及21世紀40年代才會加速。

回過頭來看，一邊是技術躍遷、量產落地、場景擴圈、資本務實的喧囂熱鬧，另一邊是“人形雖似，心智尚遠，花10萬買臺只會疊被子的機器，不如請個保姆更實在的瘋狂吐槽。

春晚機器人出圈背后，機器人走進現實，還道長路艱。

01 機器人齊鬧春節，廠商各顯神通

整體看，今年機器人在春晚呈現“央視細分冠名、地方臺場景植入”的特點，總臺以宇樹、魔法原子、銀河通用及松延動力四家廠商為主，比如，宇樹科技從去年簡單的“扭秧歌”，今年已經能完成連續空翻、雙截棍等高難度動作，銀河通用機器人出現在了沈騰、馬麗的賀歲微電影里，展示了盤核桃、串烤腸等動作。

地方衛視同樣呈現如火如荼的景象，其中，鹿明機器人搭檔馮鞏亮相遼寧衛視春晚，光谷東智機器人合奏《賽馬》登陸湖北衛視，南方電網的“麒麟”巡檢機器人現身廣西春晚。

一系列熱鬧背后，機器人在舞臺上的每一個動作皆是如此嫻熟，似乎是“零失誤”。不過，雖然春晚等舞臺上機器人的行為看上去越來越“老練”，但實際上現實中還是存在不少笨重且不夠聰明的情況。

一位重慶的網友表示，“春晚之后都在討論機器人，但我潑一點涼水，前幾天我去市里面一個福利院看望老人時，看到的僅有幾個機器人，而且還只會慢步指路，動作顯得特別笨，按理作為規模很大的大型福利院，而且現在機器人這幾年又這么火，本以為它們是應用于不少養老康復服務場景的，但是其實滲透情況不是那么理想。所以，我的感覺是，目前大家看到的具身機器人十年內不可能走進家庭。”

這些現象并不是個例，在小紅書往往能發現大量網友的共鳴。而造成這種現象的重要原因之一，在整個機器人行業呈現一片藍海之際，產業層面偏偏又在B端和C端賽道走出了大相徑庭之路。

02 B端C端不同路，偽智能vs弱體驗

換句話講，現在行業的狂飆突進伴生著顯著的價值差異，一方面很多B端比如工業機器人確實在滲透推進，可是C端（消費級機器人以人形機器人為主）反而比較慢。

具體來看，根據國際機器人聯合會（IFR）發布的報告，早在2024年全球工業機器人新安裝量達到54.2萬臺，連續四年突破50萬臺，預計2025年這個數據會進一步上升；而在IDC發布的數據中，2025 年全球人形機器人出貨量才約 1.8 萬臺，且這些人形機器人也并非全部應用于普通消費者層面。

差異背后是大量人形類機器人產品徘徊在技術演示與實用價值之間的模糊地帶，市場真實需求遠未被滿足。舉個簡單的例子，宇樹科技副總經理王啟舟在去年曾指出人形機器人正面臨“偽智能”困局，比如，人形機器人舞蹈動作是預設提前訓練的，并不具備真實場景決策能力。如果在舞臺上尚是如此，可想而知，人形機器人進入家庭等C端市場還任重道遠。

對于B端C端不同路，尤其C端偽智能的行業癥結，某大型制造業企業的項目經理周強（化名）對陸玖商業評論表示，在電機、齒輪箱、電子通信設備、執行減速器這些硬件零部件器件成熟的背景下，機器人在B端市場規模化進度遠超其在C端領域的表現，是由其他幾類多重因素決定的。

首先是價格不同，工業機器人付費者是企業，消費級機器人的價格動輒數萬乃至數十萬，現在大家對人形機器人在家庭或者其他生活層面的應用不是剛需，對智能化產品的情緒消費遠超實用性體驗消費，盡管經常有新聞說某款上了春晚的機器人又被一搶而空，可到了后面這些熱鬧便很快消失殆盡了，因為大家對產品是不是偽智能和弱體驗有了自己認知層面的判斷。

這也就引出來兩者的第二個不同，對于企業客戶來說，工業類機器人是生產力，B端工業機器人的應用情況和出貨量跑贏C端，還在于B端與C端各自需求的復雜程度不同。

“我的理解是，工業機器人可以按照預定的邏輯，在工業流水線上操作設備，客戶對它的訴求是高效率的、固化式的重復機械勞動，比如車企生產間的搬運、涂裝等工序。只要你的產品在機器臂等硬件材料上符合要求，然后基于深度學習、遙控操作等技術下，機器人內置的傳感器能快速理解模塊化任務需求，這時候人們將事先定義的答案交給機器去學習，比如人類通過大量的數據訓練，機器就能記住相應的知識模塊，從而進行產生模仿的行為。跳舞也好，工廠里面的搬運也好，就是這個道理。”

他認為，生活服務場景完全與工業場景不一樣，消費級機器人既講究動作熟練度，又講究思想理解上的共情。例如，人形機器人在家庭里面做保姆或者做陪伴，它首先需要的不僅僅是外表擬人化，還要在思維上、理解上、動作上擬人化，即便廠商可以給它構建一個“動態環境感知－行為決策－執行閉環系統”，可只是靠一套編程是不夠的，傳動速比受限、靈巧手負載能力有限、算法模型不足等皆是問題。畢竟他還沒法像電影中《普羅米修斯》中的機器人大衛一樣做到人與人之間的共情、交流。但消費級場景中，機器人的這些功能比簡單的搬運一兩樣東西更重要。人形機器人它得首先理解人，才能去自主完美地執行做飯、照顧家里等任務。

這導致了當前機器人尤其是C端行業部分產品存在“偽智能”現象突出、核心功能同質化嚴重的問題，許多產品僅停留在簡單功能堆疊尤其是移步、手控實物等層面，消費級機器人實用性較弱，難以滿足復雜、多元、個性化場景的真實需求。

所以結論就是，從產品體驗體系來看，工業層面機器人的規模出貨、實用性能跑在消費級前面。當然，要是再從產業鏈的環節進一步往深處理解話，還有一點問題同樣值得注意：服務于C端的機器人行業尚未構建起類似手機、汽車等行業成熟的用戶體驗模塊化布局。

在從事客戶服務工作多年的邢先生眼里，上述現象的存在其實是非常明顯的，“以我們自己行業為例，我們本身就是做終端類產品的，至少在平時，客戶服務和售后問題是經常要遇到的事情，消費類人形機器人如果要大規模買起來，現在至少服務方面不夠完善，如果網上下一個單子，要是轉動器等零部件壞了，現在還沒哪個公司有規模性的線下售后網點吧。所以響應比較慢，用戶溝通后響應可能也較慢，售價都堪比車價的產品，維修成本又比較高，普及起來是相對困難的。這應該不是一家公司的問題，而是產業鏈的挑戰?！?/p>

由此不難發現，B端對機器人的模塊化學習能力適應較快，C端機器人產品的技術、服務供給與市場需求層面還存在一些結構性矛盾，這些問題已成為制約整個機器人行業規?；l展的重要瓶頸，或多或少影響了市場的持續擴張。

03 機器人走進現實的挑戰

客觀而言，在資本狂潮（去年國內機器人創業公司融資超500億）、新技術不斷涌現（如春晚上宇樹展示的高協同集群控制技術）的大背景下，機器人的未來不一定是偽需求。

接下來真正的考驗是，機器人尤其是C端賽道中的機器人要如智能眼鏡、智能汽車等物理硬終端一樣走向普惠化，還有哪些挑戰？

在消費工業品有多年經驗的朱平告訴陸玖商業評論，客觀而言挑戰來自3個方面：一是場景數據的收集、訓練難，二是產品側機器人專屬大模型的研發慢，三是行業標準的缺失。三者之間的聯系環環相扣，場景訓練麻煩的解決有利于提供海量數據支撐，進而推動產品邁向成熟，有助于行業形成共識、體系化的規則認知。王興興此前認為，行業普遍缺乏一個機器人專屬通用大模型，但仔細想來，第一個數據獲取層面的挑戰才是最難的。

朱先生進一步強調，因為機器人說到底也是物理硬件，它的一切行為需要數據訓練，工業場景是如此，走進家庭也是如此，新能源汽車的L3、L4級智駕是靠訓練數據形成自動駕駛大腦，那機器人尤其是人形機器人，想真正實現大家期待的功能（比如做家務、當保姆），就得走進家庭中去獲取真實環境感知。

這個推測是有一定邏輯道理的，普通人之所以可以穩握濕滑的碗，還能將其洗干凈，在于人類具備密集的觸覺神經，能提供海量高質量感知信息，大腦在其中發揮中樞神經指揮與動態調整、個性化理解作用。

機器人要走向數以億萬家庭的難點恰恰是：需要了解高頻精準的家庭真實生活內容，并對其進行數據采樣，以及能理解物理世界本質的泛化算法。在標準化的工廠很好采集數據，與眾不同的家庭卻難上加難。

有了這個基礎，專屬的通用大模型開發才有條件可行。

另外一方面，隨著行業的發展，機器人走向普惠化確實也有著標準不足的挑戰，廠商也面臨建立覆蓋部署、維護、升級的全生命周期服務體系的考驗。

好在，去年底的時候，工業和信息化部人形機器人與具身智慧標準化技術委員會正式成立，將圍繞基礎共性、關鍵技術、部組件、整機與系統、應用、安全等領域開展行業標準制修訂工作。

如此看來，看上去“零失誤”的春晚機器人，它走進現實的真正難題不在舞臺和工廠，而在于如何先走進千家萬戶了解需求，當人形機器人不再是偽智能和偽體驗時，它大概率會如同泡泡瑪特一樣，受到更多的追捧。