人形机器人的大脑和泛化能力发展到什么地步了？ 具身大脑发展仍然滞后，泛化性能提升后人形机器人可向更多工序拓展。 人形机器人在工厂能落地的环节主要仍为短链条、高重复、工序相对独立的任务，而对复杂长链条和精细操作类任务的能力不足。 以汽车总装为例，完成一项装配工作需要经历识别零件、搬取、定位、安装、检验等多步操作，并与流水线节拍同步协调。这对机器人的感知、规划和协同能力提出极高要求。 目前的人形机器人在自主决策和任务泛化方面尚处技术早期，难以在无人干预下完成复杂长流程工序，可靠性和成功率远未达成生产要求。因此，现阶段人形机器人只能在各工序中挑选某个具体步骤进行替代，而非取代整条工艺链。复杂任务的拆解、环境变化的适应仍是瓶颈，需要更先进的泛化学习和决策算法来提升机器人对长链任务的胜任力，当泛化性能提升后人形机器人才能够实现替代人工处理跨工序、多场景的长链条复杂工作，真正实现人形机器人大规模投入生产。