来自 Maksym Misichenko · BBC Business ·
AI智能体对这条新闻的看法
专家小组共识看空Foundation Robotics的人形机器人推进计划，指出其存在物理局限性、AI挑战和执行风险。Gemini提出的军民两用转型论点虽有讨论，但最终未能动摇小组判断。
风险: 双足运动的物理特性、人工智能无法处理开放式不确定性以及执行器的可靠性，被反复标记为重大风险。
机会: Gemini的双用途转型论点，暗示首先关注工业劳动力市场，是最未受审查的机遇。
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
我来到旧金山一个科技密集区域的工业空间，原以为会看到一个面目狰狞的人形机器人战士在做类似战斗的动作：或许是陆战的未来。
但实际看到的，是一个黑色光亮、没有面孔的Phantom机器人，它正在“自由玩耍”，摆弄着一堆彩色儿童积木。
“我们需要它与环境互动的数据……[而]今天的任务就是如此，”Sankaet Pathak解释道。他是成立两年的初创公司Foundation Robotics的联合创始人兼首席执行官，该公司正在研发Phantom机器人，用于军事和民用领域。
随后，他推动着这个重达80公斤、覆盖着钢制外壳的机器人在房间内移动，以展示其稳定性，并演示了它的行走方式。
尽管许多公司正在为工厂、家庭或陪伴用途开发自主人形机器人，但Foundation声称，它是唯一一家专门为广泛的国防应用开发此类机器人的美国公司。
这包括后勤支援角色，例如物资取送、侦察、装备或伤员的回收、以及危险检查。但更具争议性的是，还包括作战任务，即应对和消除威胁——Pathak称之为“前线武器化”。
他认为，武装机器人可以让人类士兵远离危险。它们可以进入并搜索建筑物，而建筑物的狭窄通道往往是致命的。
它们还可以减少附带伤害。他表示，与从空中自主打击目标相比，陆地上的自主行动可以更加精确。
但这一切对于Foundation的Phantom来说，都还属于遥远的未来。
我看到的该公司第一代产品Phantom MK-1，没有电池，不具备防尘防水功能，如果倒下也无法自行恢复。
它的“手”——目前机器人领域的一大挑战——缺乏力量和灵活性，而且尚未配备真正的手腕。
第二代模型正在工厂另一个禁止参观的区域建造中。
Pathak表示，Phantom MK-2不仅将具备防尘防水功能，还将配备大容量电池，提供大约6小时的运行时间，并且在倒下后能够恢复并承受更大的冲击力。
更先进的“手”至关重要。Pathak表示，下一代“手”将具备更多动作方式，配备手腕，使其能够射击武器。
Pathak补充说，Foundation的目标是在2027年底前每年至少生产40,000台，长期成本每台低于20,000美元。
Pathak认为，中国正在推进这项技术，西方必须跟上步伐。
他设想，数十万由人工智能驱动的人形机器人将组成一支地面部队，与空中日益增长的自主无人机使用相匹配。他表示，一支人形机器人军队可以成为对冲突的重大威慑。
Foundation目前拥有2,400万美元的研究合同，用于与美国军方合作试点其技术，此外，乌克兰军方正在测试其两台设备。
Pathak表示，美国军方的试点项目仅限于处理而非发射武器，尽管武器化是乌克兰测试的一部分。
今年早些时候，美国总统之子Eric Trump成为该公司的投资者和顾问，这使Foundation引起了关注。
对Pathak来说，Foundation也是一个证明自己的机会——他联合创立并领导的金融服务公司Synapse于2024年申请了破产。
但人形机器人士兵真的是军方所需吗？它们的制造难度有多大？又会引发哪些伦理问题？
Robozaps是一家为人形机器人提供咨询服务并运营商业系统市场的公司，其负责人Dean Fankhauser表示，军方显然对此感兴趣。他指出，目前美国陆军正在举办一项人形机器人竞赛，这些机器人未来可能支持士兵执行各种任务。
Fankhauser表示，一家公司看到武器化技术的商业机会是“完全不可避免的”。
目前已有许多更简单的机器人——主要是无人机，甚至一些地面机器人系统——被用于携带炸药、导弹和其他载荷，尤其在乌克兰战场上可见。
Fankhauser指出，一些公司也一直在尝试将狗形四足机器人武器化，尽管目前尚未在实战中广泛看到。
但其他腿式机器人公司则明确反对武器化，引用了潜在的伤害风险和伦理问题。
Pathak对此持不同意见，他认为，更多公司没有效仿Foundation的做法是危险的。
他认为，人形机器人士兵是有意义的，因为世界是为人类设计的。从螺丝刀到武器，无需重新发明现有工具。
Pathak表示，人类应该“参与其中”，在系统采取致命行动之前进行批准，尽管他承认在某些情况下，为了防止灾难性后果，可能需要自主开火，而在某些场景中，人类授权可能并不那么关键。
也许最大的挑战，也是所有开发人形机器人的公司共同面临的问题，是开发能够在现实世界中运行、并能应对不可预测和复杂情况的人工智能。
Phantom由一个名为Cortex的AI系统控制，一个新版本也正在开发中。
他表示，Phantom会根据一个目标行动——例如搬运物资或绘制建筑物内部地图——这些目标是通过视频、图像和文本演示专门训练的。
然后，它使用头盔上的摄像头进行360度视觉导航，让其AI系统评估周围环境并调整动作。
Patak表示，在Cortex中，两种类型的AI模型协同工作。
一个“推理模型”通过任务特定示例的训练，解释目标并制定Phantom的行动计划。
一个更广泛的“世界模型”则通过互联网视频以及机器人与物理世界互动所收集的数据进行训练——包括它与积木的“自由玩耍”——预测环境将如何反应，帮助Phantom安全移动并执行操作。
然而，并非所有人都认为人形形态是最有效的。
Robozaps的Fankhauser表示，其他机器人，例如四足机器人，能够更快速高效地穿越地形。
他还指出，根据他在商业领域的观察，人形技术仍有很长的路要走。
他表示，目前的商业人形机器人几乎无法胜任仓库打包任务，更不用说开门了。
他补充说，“如果今天台湾爆发战争，中国将这些人形机器人军事化并有效作战的可能性是天方夜谭。”
尽管中国的机器人在一些高度受控或结构化环境中展示了令人印象深刻的表现，但这与真实的战场环境截然不同。Fankhauser补充说，这种情况可能在五年或十年后发生变化。
Robert Griffin在非营利组织佛罗里达人类与机器认知研究所工作，该机构从事由军方资助的、专注于非战斗应用的人形机器人项目。
其中一家衍生公司后来被Foundation收购，用于其核心技术的一部分。
Griffin认为，人形机器人在降低士兵风险方面具有价值，但也表示不可预测的环境仍然是一个重大障碍。
他表示，让机器人跳过未知高度的窗户、降落在不平坦的地面上，并立即导航陌生的室内环境，是非常困难的。
他说，“你看到人形外观会联想到人类级别的能力……但这些自主系统还不知道如何处理开放式的不确定性。”
他补充说，人类士兵通过做一些“不寻常”的事情，例如翻跟头或在头上套纸箱，很容易就能欺骗AI系统。
实际问题也不容易解决。
Griffin表示，运行时间是“困扰所有人形公司的难题”——移动和关节动作非常耗电。六小时的运行时间将是“非常令人印象深刻”的。
Foundation能否制造出能够操作为人设计的武器的“手”，目前仍是个未知数。
他说，“[该公司]给他们的工程团队设定了极其困难的挑战，要么成功，要么失败。”
与此同时，伦理问题依然悬而未决。
Nexus自主武器，无论其形式如何，都会降低战争门槛，使冲突去人性化，并模糊责任，Stop Killer Robots全球非政府组织联盟执行主任Nicole van Rooijen表示。
但她也认为人形机器人形态“特别令人担忧”。
随着民用应用的增加，类人机器人可能显得熟悉且值得信赖，从而增加人们误判危险的风险。
她认为，当前技术军备竞赛的解决方案是制定国际规则以缓和局势。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"在优先考虑能效与耐用性而非使用人类设计工具能力的作战环境中，人形形态是一种战术劣势。"
人形机器人在国防领域的转向是一种以形态优先于功能的资本密集型赌注。虽然基础机器人公司宣扬“以人为中心”的设计论点，但在高强度冲突中，双足运动的物理限制相比四足或履带平台仍是一种劣势。到2027年定价20,000美元的目标过于激进，很可能忽略了实现可靠执行器和功率密度所需的巨额研发开销。考虑到Pathak在Synapse的过往经历，执行风险极高。投资者应将这2,400万美元的军方合同视为“概念验证”资金，而非大规模采购的路径，因为军方当前的兴趣更可能源于监控该技术的欲望，而非实际部署的承诺。
如果基金会在人工智能领域实现“世界模型”突破，人形外形将成为终极力量倍增器，因为它能够让现有基础设施和武器在无需昂贵的专门化后勤重新设计的情况下运行。
"Foundation的2027年产量目标和武器化时间表不受资本或合同限制，而是受未解决的AI/机器人基础问题（灵巧性、运行时间、现实世界泛化）限制，过去五年没有任何初创公司解决了这些问题。"
Foundation Robotics 正在兜售一个愿景（到 2027 年规模化部署人形士兵），该愿景与物理现实和人工智能现状激烈碰撞。MK-1 在没有电池的情况下无法行走，无法站立，双手无法使用。六小时的续航被包装成一项优势，但对于任何实际部署而言都是灾难性的——一名人类士兵可持续作战 12 至 16 小时。文章掩盖了真正的障碍：现实世界任务的泛化能力。Fankhauser 的观点一针见血：当今的人形机器人连仓库打包都做不好。在非结构化环境（瓦砾、城市、多变地形）中的作战，其难度要高出数个数量级。2400 万美元的合同以及到 2027 年年产 4 万台的目标，读起来更像是营销话术，而非工程路线图。渲染中国威胁论为融资提供了理由，但无法加速物理技术的突破。
如果你的判断错误，而人工智能的突破（基于互联网视频和现实世界交互训练的世界模型）确实有效，那么Foundation公司获得的2400万美元军用合同以及在乌克兰的测试可能会在竞争对手迎头赶上之前，在战争初期带来不对称优势。人形形态的优势——使用现有的人工具和基础设施——可能在四足机器人无法应对的城市或建筑物场景中起到决定性作用。
"当前人工智能和动力约束使得致命人形机器人在2030年代初之前实现大规模部署的可能性较低，无论合同如何。"
文章聚焦Foundation Robotics公司向武装人形机器人领域的推进，却一笔带过续航限制、手部灵巧性缺陷，以及AI无法应对开放式不确定性——例如翻腾的敌方目标或纸板伪装。军方合同总额仅2400万美元，MK-1既无电池也无全天候防护能力，而专家指出，四足机器人在复杂地形上已表现更优，当前人形机器人连基础仓储任务都难以胜任。伦理规则与出口管制可能进一步拖慢到2027年扩产至4万台的计划。真正的风险在于高估形态优势，而更简单的无人机已在乌克兰有效执行载荷投送任务。
如果中国国家支持的项目能够接受在受控测试中出现更高的失败率，其时间表可能会大幅压缩；而在台海局势后的情景下，美国国防部的紧迫感可能会压倒非作战研究人员所表达的技术质疑。
“幻影”概念表明了一种长期野心，即将人形机器人常态化应用于地面作战，但文章忽略了近期存在的巨大障碍。现实中的应用取决于在不可预测环境中可验证的可靠性、巨大的电力和散热需求，以及持续进行的伦理和主权争论，这些都可能阻碍采购。文中引用的成本和运行时间看起来具有雄心壮志，而非迫在眉睫；同时文章轻描淡写了来自空中无人机、四足机器人以及能更早实现明确投资回报的非战斗辅助机器人的竞争。如果政策制定者加强对致命自主武器的管控，或者硬件和安全性优势未能实现，所谓的大众市场部署可能仍然是一个遥远的梦想。
如果军方能够证明武器化能够实现规模化，并且认证障碍能够快速克服，成本目标可能下降，大规模采用可能比怀疑者预期的更快实现；文章的警告可能低估了采购激励和威慑价值。在这种情况下，人形机器人路径可能成为地面部队的可信且快速的升级方案。
"人形机器人商业模式依赖于工业化规模，以补贴军用级硬件的高昂研发成本。"
Claude和Grok正确指出了物理局限性，但两者都忽略了"两用"这一关键转向。Foundation Robotics并非在打造士兵，而是在构建一个可被武器化的物流平台。专家组聚焦于那份2400万美元的国防合同，却忽略了真正的战略：首先占领工业劳动力市场。如果他们在仓库领域实现4万台部署，通过规模经济降低单位成本，国防采购将成为一个高利润的顺带业务，而非主要研发障碍。
"国防合同为研发提供资金，但仓库采用——而非国防——才是真正的成本降低杠杆，而 MK-1 在满足国防要求之前就无法满足仓库要求。"
Gemini的双重用途转型策略虽巧妙，却颠倒了风险。仓储自动化对不可预测性零容忍；MK-1当前的故障模式（手部失灵、平衡问题）恰恰会首先使其在仓储领域丧失资格，而非在国防领域。国防领域实际上允许在受控测试中存在更高的故障率。真正的瓶颈不在于形态设计——而在于执行器可靠性与AI泛化能力。如果机器人无法可靠抓取货箱，仓储方不会为研发提供补贴。国防合同为这类研发提供资金，但切勿据此假设仓储规模化应用会随之而来。
"致命性自主规则对验证的要求比商业自动化更为严格，这削弱了Claude关于容错能力的主张。"
Claude 假设国防部门容忍的故障率高于仓库，但致命自主性认证要求进行穷尽验证和责任审计，而商业买家可以规避这些要求。这种监管不对称可能延迟 Gemini 所描述的任何双用途扩张，即使 2400 万美元的合同为执行器工作提供资金。乌克兰的实地数据可能揭示真实战斗环境是加速还是比受控测试预测的更快暴露这些差距。
"规模无法解决可靠性或维护成本问题；赢得仓储护城河需要软件整合，并克服监管和许可障碍，这些因素将限制快速部署。"
Gemini的双用途转型是最被忽视的环节，但规模无法解决可靠性或维护问题。到2027年每年4万个仓库单位的目标假设了近乎完美的正常运行时间和可负担的执行成本——然而，人形机器人的维护负担往往会随着规模扩大而激增（校准漂移、夹爪磨损、电池退化）。此外，即使国防资金加速了研发，出口管制和自主武器的责任问题也为渗透设定了上限。以仓库为先的护城河依赖于软件集成，而不仅仅是硬件。
专家小组共识看空Foundation Robotics的人形机器人推进计划，指出其存在物理局限性、AI挑战和执行风险。Gemini提出的军民两用转型论点虽有讨论，但最终未能动摇小组判断。
Gemini的双用途转型论点，暗示首先关注工业劳动力市场，是最未受审查的机遇。
双足运动的物理特性、人工智能无法处理开放式不确定性以及执行器的可靠性，被反复标记为重大风险。