【人工摘要：根源在于灵巧手本体造价高、量产稀缺，连带限制了大脑的迭代能力。蒋玉骅认为，人体精细操作高度依赖触觉反馈，而过往绝大多数机器人缺少高精度触觉传感器，缺失了关键的体感数据。即便算法模型性能优越，没有物理传感反馈，也无法完成细微的力控操作。】
蒋玉骅是某科技企业的合伙人，出生于2002年，身高接近1.9米，今年才24岁。
去年此时，蒋还是清华大学自动化系在读博士蒋玉骅，今年就是科技企业高管了。这就是神奇的AI时代，没有什么不可能。
我走出会场，临时问了蒋总两个问题，顺便“测试”下00后天才的随机应变能力。PS：这两个问题是临时起意问的，早前和主办方沟通时并没提到。
第一个问题：机器人能轻松举起一筐20斤鸡蛋，却没法精细剥开50g的一个鸡蛋，短板是本体硬件不行还是AI大脑算法不行？未来5-10年，依托大模型与AI迭代，机器人能否实现剥壳、打散蛋清这类依赖人手细微触感的操作？
蒋玉骅认为，核心瓶颈首先是灵巧手本体硬件。剥鸡蛋这类精细任务需要适配灵巧手，普通夹爪无法胜任。但目前高端灵巧手量产少、售价昂贵，硬件稀缺直接导致相关实操数据集储备不足。没有足量的实测数据，机器人的AI大脑就缺少训练素材，算法自然做不好。因此，根源在于灵巧手本体造价高、量产稀缺，连带限制了大脑的迭代能力。
蒋玉骅认为，人体精细操作高度依赖触觉反馈，而过往绝大多数机器人缺少高精度触觉传感器，缺失了关键的体感数据。即便算法模型性能优越，没有物理传感反馈，也无法完成细微的力控操作。对于未来，蒋玉骅持乐观态度，5到10年内可以实现类似打蛋的精细操作，行业当前已在重点研发触觉传感器。技术逻辑上，图像、力觉、触觉、语言等多模态信息分别通过独立编码器处理，统一映射到同一模型空间开展联合训练，逐步补齐传感与算法联动的短板。
第二个问题：具身智能落地居家场景，机器人是否必须做成人类外形？业内分两种观点：一派主张居家必须人形，因为人体演化了几百万年，有四肢、有躯干、有两个眼睛的人这种形态，天然适配人干的事情，比如洗衣做饭等家务；另一派认为无需人形，轮式、仿生动物造型更实用。您如何看待？
蒋玉骅表示，形态选择应取决于落地使用场景。居家场景优先考虑人形机器人，因为住宅、桌椅、厨具全都是依照人类身形和使用习惯设计的，人形机身与居家环境的适配度最高。而在工业厂房场景，则无需人形，固定式工业机械臂性价比更高。至于野外勘探、特种作业等场景，机械狗、仿生飞鸟等异形结构实用性更强。
我很佩服，现在的00后，对待AI具身智能有如此高深的认知。比我们那个年代的年轻人，不知道强到哪里去了。
（节选收录并有修订。标题为哈希力量所加，原文标题：《腾讯，正在量产姚顺雨》）
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