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华为天才少年黄青虬：机器人长程任务时代{来临，}全人形终局可渐进实现“长程任务的最大难点在于系统的稳定性。哪怕每个模块的成功率做到99%，叠加之后失败率也是极高的。”
在2026世界机器人大会（WRC）期间，具身智能企业墨奇智能联合创始人兼CTO黄青虬在接受澎湃新闻等媒体采访时表示，机器人能力发展已经进入新阶段，从单个的原子动作变成任务组合，也就是长程任务。
在他看来，如果单个模块的失败率是1%，当多个动作连续组合后，整体成功率会快速下降。一个完整的长程任务可能包含几十个动作，因此对硬件、软件和算法的可靠性提出了更高要求。
黄青虬在接受澎湃新闻等媒体采访。澎湃新闻记者 秦盛 摄
1994年出生的黄青虬是华为第二届“天才少年”，并曾在华为担任自动驾驶AI部门负责人。在本次大会上，成立仅半年的墨奇智能首次在国内亮相，公开展示了具身智能模型架构MoRA，并推出面向家庭长程任务的MORPHI KINO轮式机器人。现场，机器人自主完成了一段长达15分钟、跨区域、多步骤的家庭任务。
黄青虬表示，长程任务的展示也是为了体现公司的机器人在硬件、算法、软件的可靠性上已经有新的突破。
而在机器人形态上，黄青虬认为，具身智能最终仍将走向“全人形”。
“物理世界是为人类打造的，人形肯定能够最大程度适配我们的物理环境。”他说。如果不采用人形，就需要对现有物理环境进行改造，而基础设施改造周期较长，相比之下，提升机器人自身的智能和适应能力可能是更现实的路径。
但他并不认为行业需要一开始就做出完整人形机器人。
在他看来，双足稳定、五指灵巧手等都属于高难度问题，如果一开始同时解决所有问题，很容易陷入复杂的技术挑战。因此，短期可以在人形基础上“做减法”：暂时不解决双足问题，可以采用轮式底盘；暂时无法解决五指灵巧手，也可以先用夹爪完成大部分工作。
黄青虬特别强调，这种简化应该尽可能建立在人形基础之上，而不是设计完全不同的异形机器人。
原因在于数据的可复用性。目前具身智能数据的重要来源之一是模仿人类行为，如果未来积累了大量全人形数据，就有可能通过裁剪将其用于轮式机器人或夹爪机器人；而完全异形的机器人则可能面临数据难以复用的问题。
“短期可以在人形基础上做裁剪，但终局形态是全人形。”他说。
MORPHI KINO轮式机器人取水补货
对于越来越多大厂和大模型公司进入具身智能行业，黄青虬认为，激烈竞争是高速发展行业的正常现象。无论自动驾驶还是大模型，都经历过从“百团大战”到大浪淘沙的过程。
但他认为，行业需要警惕的是同质化竞争。“有一定的竞争是好事，但可能在这个竞争的过程中，我们要有一些自己的坚持，能够去做一些差异化的竞争。”
与此同时，他也直言，当前具身智能行业确实存在一定泡沫，“现在落地产生的价值还远远跟不上各家具身公司的估值”。
不过在他看来，对于具身智能这样一个长周期、大赛道的行业，早期存在一定泡沫并非完全是坏事，资本和人才的大量进入也可能加速技术迭代。
从单个动作到长程任务，从完整人形到阶段性的“做减法”，黄青虬的判断背后，也是具身智能产业正在面对的一个现实问题：机器人不仅要证明自己“能做”，更要证明自己能够稳定、连续地把事情做完。
(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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