人形机器人最大的痛点是什么

是人形机器人没有智能。

大模型撞不撞墙给看今明两年，gpt5还有一个月，grok3.5正在打磨，星际之门数据中心正在造，只要人工智能不撞墙，人形机器人绝对增长，那个neo gamma家有人形做好，我看它在前段时间ted上实机演示拿个水壶浇花都费劲，但是的确完成了，还能用扫地机，仅靠人的语音指令自主完成了规划只要大模型推理能力持续加强，幻觉能力持续降低，很快就能完成复杂长时间规划任务。figure人形做的也好，但是helix神经网络能不能长时间规划，应该不能，放出的视频最长几分钟。

但是从短期来看，llm貌似已经撞墙了，从gemini2.5 pro、Claude4.0和o3的情况来看，并不是每项基准能力都在提升，某一部分能力提升可能同时导致了某部分能力下降，幻觉甚至出现了上升趋势。

推理模型必须要快速推理，而且没有幻觉才行，现在推理模型一推几分钟，怎么完成一秒钟几hz的推理要求，就打算算力提升提速一千倍，那至少也要几年，并且人形机器人灵巧手21、22个自由度，身体几十个自由度，都需要计算运动，进行规划，还要多个任务同时运行，对算力的要求更高了，最主要的还是不能有幻觉，一旦有幻觉不能纠正就会导致严重后果，假如多个幻觉同时累积，那可能就更严重了。

假如大模型等新技术没有变革，那么依靠pid、LQR、mpc那些人形机器人还是无法走向千家万户。

但长期看是乐观的，因为理论上说算力只要在进步，智能肯定越来越先进。

我感觉像智元追求的大模型有突破，感觉才有实质性突破，主要还是智能有突破才行，智元天天在搞一堆外包训练他们的智元大模型，但是听说泛化能力不强。VLA模型何时落地是个问题，也许因为llm的固有缺陷和训练数据的缺乏，短期内无法落地。

llm我测试，Claude4.0画SVG还是不行，Claude系列已经是最强的SVG画手了，解最简单的叠加定律题还是经常出错，llm看复杂电路图也是看不懂，看复杂机械图纸也是看不懂，但是o3的确进步一些，假如大模型无法解决复杂视觉问题，那对人形机器人的发展肯定是不利的

llm还要懂得真实世界的物理定律，但是好像llm是随机鹦鹉，根本做不到，本质上还是需要在底层，智能方面有所突破才行，不然几年内大多数人形机器人公司还是完蛋。

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