人形机器人的ChatGPT时刻：2年、5年还是10年后到来？
中新经纬3月25日电 (薛宇飞 王玉玲)“你们觉得人形机器人的‘ChatGPT时刻’还有几年？”当主持人在博鳌亚洲论坛2026年年会抛出这个问题时，台上的几位人形机器人公司负责人或高管给出了不同的判断。
他们对这一时刻的设想，差别很大——从最乐观的2年，到最谨慎的10年。
“ChatGPT时刻”何时到来？
博鳌亚洲论坛2026年年会“人形机器人的进阶与飞跃”论坛。中新经纬 薛宇飞 摄
参加25日举行的博鳌亚洲论坛2026年年会“人形机器人的进阶与飞跃”论坛的企业界人士共有5位。
首先提及上述问题的是百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖。他说：“从技术上看，无论是大模型的大脑还是小脑，整个技术方案还没有完全统一，远远没有到所谓的‘ChatGPT时刻’或者‘iPhone时刻’。虽然现在规模热度很高，但还是一个建设过程。”
沈抖称，人形机器人还面临着本体的稳定性、耐用性、灵巧性等比较大的挑战。在数据上，没有进入到规模化、正向循环的过程，数据还是以实验阶段、数据采集为主，与自动驾驶、无人驾驶规模化上路后取得的数据不同，数据上是一个短板。
星动纪元科技有限公司创始人陈建宇指出，机器人要突破更高的价值交付、达成真正的应用落地还面临多种挑战。一是能力问题，工业应用需要达到非常高的效率和可靠性，要求机器人能力比较全面，必须把机器人单机的能力上升成系统化的能力。
陈建宇称，二是模型的泛化性，每一个人家庭环境、布局完全不一样，不可能在每个家庭里面单独收集数据、单独训练。理想状态是机器人能像ChatGPT一样，在全新环境中实现零样本泛化，无需单独采集数据和训练即可部署，而当前距离这一目标仍有差距。
“但我想告诉大家，这个时间不会太长，五到十年至少能够看到非常好的效果。‘ChatGPT时刻’到来之前，我们也可以在工业场景应用机器人，可以把一些关键岗位给打通，标准化复制到上万或者是数十万个场景。”陈建宇说。
接着，作为这场论坛的主持人，清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长、中国科技政策研究中心主任薛澜提问道：“你们觉得，人形机器人的‘ChatGPT时刻’还有几年？”
商汤联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚给出了全场最乐观的判断。他的答案是需要两年。
“目前，机器人行业的数据量大约在10万小时级别，与自动驾驶领域训练量悬殊。而通过环境式速采方式，预计到2027年，机器人行业数据量能提升至1000万小时。只有到了那个时间点，才能迎来机器人行业的‘ChatGPT时刻’。”王晓刚说。
此外，王晓刚提到，“Open Claw”(龙虾)出现，给了人形机器人自我进化的能力。机器人的机管平台可以控制很多机器人，“龙虾”有自我调用、自我反思和记忆的能力，可以从具身单机走向群体的协同，让它在探索环境和操作过程当中变得越来越“聪明”。
vivo机器人Lab首席科学家邵浩的判断则更为谨慎，他认为需要10年。他以AI行业发展为参照，从深度学习兴起到ChatGPT出现历经7年，核心契机是找到了低成本的海量免费数据，而机器人所需数据是高维度的，只有找到机器人领域的低成本海量数据获取方式，ChatGPT时刻才会到来。
北京人形机器人创新中心CEO熊友军没有给出具体的时间，他认同的是循序渐进的观点。他表示，人形机器人的“ChatGPT时刻”并非“一刀切”，而是与技术成熟度、商业价值和社会需求深度耦合。
“去年整个中国人形机器人发货量比较大，未来仍可能高速增长，机器人在应用场景落地比大家预想的可能要快。”熊友军说。
人形机器人“ChatGPT时刻”是循序渐进的过程，得到了上述多人的认可。陈建宇说：“公众看到ChatGPT是突然出来的，但实际上技术的发展和研究持续了很多年。如果非要给人形机器人一个时间的话，我会给五年。”
进入家庭要多久？
对于人形机器人何时能走进普通家庭，沈抖表示，具身智能进家庭是对机器人能力的上限要求，家庭场景的非标准化特性，要求机器人达到L4级自主运营水平，远高于工业场景的要求。
陈建宇则相对乐观，他认为，三到五年内家庭机器人将走入家庭，但这是一个循序渐进的过程。
邵浩提出，家庭机器人进入到家庭以后一定会产生物理安全、数据隐私安全，包括系统失效风险等问题。从物理安全的角度，需在硬件设计中融入物理围栏、即停机制等设计，从源头规避风险；数据隐私安全则要明确数据采集边界，通过端侧处理保证数据不泄露；责任认定可借鉴自动驾驶的成熟条例，参考欧盟人工智能法案，按机器人智能化等级划分制造商、运营方和用户的责任。
王晓刚强调，机器人进家庭直接达到L4级，无法像自动驾驶一样经历L2级的人机协作阶段，因此需先在B端受限场景大规模落地，通过压力测试验证技术安全性，建立市场信心，同时配套完善保险公司理赔体系，为C端应用落地铺路。
王晓刚还指出，机器人与人类交互的近距离特性，让传统自动驾驶的传感器技术难以应对突发情况，安全皮肤等新技术的研发仍有很长的路要走。
沈抖认为，不必过度放大机器人进家庭的安全风险，其发展是循序渐进过程。机器人进家庭必然从特定场景开始，不会直接全面接管家庭管理，这为安全体系完善留出了时间。
(更多报道线索，请联系本文作者薛宇飞：xueyufei@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)
(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)
中新经纬版权所有，未经书面授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其他方式使用。
责任编辑：魏薇 李中元
相关攻略
4月22日，寒武纪董事长兼总经理陈天石在年度业绩说明会上，针对当前互联网巨头加速布局自研AI芯片的行业现象，首次进行了系统性阐述与官方回应。 陈天石分析指出，互联网公司自研AI芯片的核心逻辑，通常是围绕其自身主营业务或特定的应用生态，打造高度定制化的软硬件一体解决方案。这本质上是一种垂直整合的商业模
算力，这个曾经专属于科研机构与大型数据中心的核心资源，如今正快速融入大众的数字化生活。近期，中国移动在北京地区正式面向个人用户推出“算力 Token 套餐”，标志着算力消费模式迎来创新。该套餐采用更灵活的“词元”计费方式，让用户能够像选购手机流量包一样，按需购买和使用人工智能计算资源，极大降低了个人
Markdown以简洁语法降低输出成本与认知负担，其统一规则便于生成稳定结构，并具备跨平台适配性，在多种场景中无缝渲染。该格式聚焦内容、弱化机械感，成为平衡成本、功能与兼容性的高效选择。
在AI应用开发的版图中，AI大模型、OpenClaw与OpenCode共同构成了一个从“思考”到“行动”的完整技术栈。我们可以将其形象地理解为：AI大模型是提供智慧与理解的“大脑”，OpenClaw是负责规划与调度的“中枢神经系统”，而OpenCode则是精准执行编程任务的“灵巧双手”。厘清这三者的
搞定！从最初的“未找到 openclaw”到最后的“与微信连接成功”，这趟旅程堪称一次经典的Windows环境排障实战。整个过程清晰地揭示了几个在开发者工具安装中常见的“坑”，而最终的解决方案也颇具启发性。 问题根源：环境变量与脚本检测的“水土不服” 回顾整个流程，核心问题其实非常典型： 1 环境
热门专题
热门推荐
微信群里的接龙，方便是真方便，但整理起来，那叫一个头疼。手动复制粘贴，不仅耗时费力，还容易出错、遗漏，最后导出的表格格式五花八门，看着就心累。 有没有一种方法，能让这个过程自动化，让数据自己“跑”进表格里？答案是肯定的。借助一些工具，我们可以实现群内接龙数据的自动识别、解析和归档。下面，就来拆解一下
VineCoin（VINE币）：重塑创作者经济的区块链新星 在数字资产的浪潮中，VineCoin（VINE币）正作为一个新兴项目崭露头角。它并非又一种简单的代币，其野心在于利用区块链技术，从根本上重塑内容创作与社交互动的经济规则。可以说，它致力于成为一个去中心化生态系统的核心引擎，目标是为全球的内容
ToClaw文件整理术：一键清理桌面杂乱文件的秘籍 | AI智能文件管理教程 利用AI智能助手整理电脑桌面文件，愿景虽好，但在实际应用中，你是否也遇到过分类不准确、指令执行失败，甚至文件被误移的困扰？请放心，这些问题往往源于几个关键的设置步骤尚未完善。掌握以下这套经过验证的ToClaw文件整理优化方
三星电子工会确认原定罢工计划未取消，但将遵守法院禁令，确保罢工不影响正常生产流程。劳资博弈进入微妙阶段，工会需在法律框架内施压，公司生产秩序暂获法律庇护，后续发展取决于双方谈判。
千问AI赋能社群自动化运营：一、关键词触发智能回复；二、定时任务精准推送；三、敏感词实时过滤预警；四、成员标签化智能分组。 社群运营工作繁杂，常常需要处理大量重复性任务，如解答常见问题、发布定时通知、监控群内动态等，这让运营者倍感压力。如何实现高效、智能的社群管理，解放人力？利用千问AI的强大功能，