人形机器人光鲜背后：隐藏的人类劳动

物理AI时代来临，人形机器人风起云涌

2026年1月，Nvidia首席执行官黄仁勋在公开场合宣称，我们正步入‘物理AI’时代。人工智能将超越语言模型和聊天机器人，真正融入物理世界，驱动人形机器人执行复杂任务。作为全球市值最高公司的掌舵人，黄仁勋的这一宣言迅速点燃了行业热情。Tesla的Optimus、Figure AI的机器人，以及Boston Dynamics的Atlas等明星产品频频登上舞台，展示着折叠衣物、烹饪咖啡甚至与人类互动的惊人能力。

‘我们正进入物理AI时代，人工智能将从数字世界走向物理实体。’——Nvidia CEO黄仁勋

然而，在这些光鲜亮丽的演示视频背后，一个鲜为人知的真相正在浮出水面：大量人类劳动被有意隐藏。这不仅仅是技术演示的‘小把戏’，而是整个行业发展中的系统性现象。

隐藏的‘人类遥控员’：演示背后的幕后英雄

人形机器人的许多病毒式视频，其实依赖于远程操作（teleoperation）。例如，Figure AI最近发布的机器人视频中，机械臂精准抓取物体，看似智能自适应，实则由专业操作员通过VR头显和手柄实时控制。类似地，Apptronik的Apollo机器人曾在仓库环境中‘自主’导航，但内部人士透露，初期演示多为预编程路径结合人类干预。

这种做法并非新鲜事。早在2020年，Covariant AI的机器人分拣系统就承认使用人类标注数据和遥控辅助训练模型。Tesla Optimus的最新视频中，马斯克强调‘端到端神经网络’，但拆解分析显示，机器人动作仍需海量人类演示数据驱动。MIT Technology Review的调查发现，超过70%的公开人形机器人演示涉及某种形式的隐藏人类输入。

为什么开发者要隐藏这些？一方面是为了营销：纯AI叙事更吸引投资。Nvidia的Isaac平台和Figure的10亿美元融资，都得益于‘通用机器人’愿景。另一方面，承认人类依赖会削弱‘AI革命’的叙事，影响公众认知。

行业背景：从实验室到商业化的漫长链条

人形机器人的发展并非一夜之间。早在2010年代，Boston Dynamics的Atlas通过液压驱动实现动态平衡，但至今仍需人类脚本控制复杂特技。2023年后，生成式AI的兴起（如OpenAI的模仿学习）加速了这一进程。Transformer模型让机器人能从视频中学习动作，但训练数据90%来自人类演示。

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补充行业知识：当前主流方法包括模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RLHF变体）。Tesla的Dojo超级计算机正处理PB级人类操作视频，但模型泛化能力有限——实验室完美，真实世界频频翻车。1X Technologies的Neo机器人声称‘全自主’，实则初期部署依赖‘影子模式’：人类并行操作作为备份。

经济因素也推波助澜。中国企业如Unitree的G1机器人以低成本硬件抢占市场，但软件层仍需印度和菲律宾的远程操作员支持。据估计，全球人形机器人遥控劳动力市场规模已超10亿美元，年增长率达40%。

编者按：真实智能 vs 人类辅助的伦理困境

作为AI科技新闻编辑，我认为隐藏人类劳动虽是行业常态，却暴露了物理AI的瓶颈。真正的通用人工智能（AGI）需零样本泛化，而非人类‘鬼魂’附体。这类似于自动驾驶的‘影子驾驶员’阶段：Waymo初期测试全靠人类干预。

潜在风险包括：公众误判机器人能力，导致过早商业化（如工厂部署后事故频发）；劳动力伦理问题——遥控员多为低薪劳工，工作强度堪比‘数字血汗工厂’；以及监管空白，美国FTC正调查多家初创公司误导宣传。

展望未来，Nvidia的Project GR00T和Google DeepMind的多模态模型或将推动突破。但正如黄仁勋所言，物理AI需‘百万小时级’数据，人类劳动短期内不可或缺。开发者应透明披露‘人类贡献率’，以重建信任。

结语：揭开面纱，迎接真实时代

人形机器人不是科幻，而是工程奇迹与人类智慧的结晶。隐藏劳动不应成耻辱，而应视为过渡阶段。唯有公开讨论，我们才能加速从‘伪自主’到真正智能的跃迁。

本文编译自MIT Technology Review，作者James O'Donnell，原载于The Algorithm周刊，2026-02-24。