机器人的 “技能边界”：这些事目前还做不好

复杂环境中的灵活适应

在工业制造、物流仓储等结构化相对明显的场景中，机器人凭借稳定的工作环境和过往积累的数据，已取得一定应用成果。比如亚马逊 Kiva 构建的 “货到人” 仓储网络，实现了部分物流环节的自动化。然而，一旦进入复杂、非结构化环境，机器人的适应能力便大打折扣。以物流封装环节为例，全球众多仓储中心仍依赖人工操作。因为商品形态千差万别，尺寸、重量、形状各不相同，这要求动态调整装箱策略；同时，封装工艺复杂，涉及多指协同、力控感知等精细动作，单臂操作存在局限，传统双臂方案又受算法限制，灵活性不足。在野外救援场景中，机器人面临的地形复杂多样，可能有崎岖山路、泥泞沼泽、倒塌废墟等，还要应对天气变化，如暴雨、沙尘等，这对机器人的导航、避障以及自身防护等能力都是巨大挑战，目前它们很难像人类救援人员那样灵活应对各种突发状况。

精细复杂的手部操作

人类手部的灵活性和精细操作能力令人惊叹，能够完成如穿针引线、演奏复杂乐器、修理精密仪器等任务。而机器人在这方面则相形见绌。尽管有灵巧手方案，通过模拟人类手部结构，融合感知和运动控制系统，来完成精细操作，但与人类相比仍有差距。苏黎世联邦理工学院开发的 ORCA 机械手，虽能完成旋转物体、堆叠积木等任务，可在面对更复杂、更精细且需要高柔韧性的操作时，就显得力不从心。在生物医疗领域，像试管操作、移液器使用这类基础工作，目前机器人还难以高质量完成。在制药实验场景中，“纯化” 环节的全流程自动化存在诸多细节难点，如对准、连接、稳压等动作需高精度协调控制，现有机器人末端执行器自由度有限，智能化和灵巧操作能力受限，难以模仿人手的高柔韧性和灵巧性。

自然语言的深度理解与交互

机器人在自然语言处理方面虽取得一定进展，能识别一些简单指令，进行基本对话，但对于自然语言的深度理解和复杂交互，还有很长的路要走。人类语言充满了模糊性、歧义性以及丰富的文化内涵和语境信息。当人们使用隐喻、双关语、方言或者在复杂语境中表达时，机器人常常难以准确理解意图。比如，一句带有隐喻的 “他心里的那扇门始终紧闭着”，机器人很难理解其中情感层面的含义。在多轮对话中，要保持话题连贯、理解隐含意图并做出恰当回应，对机器人也是挑战。在开放式交流中，涉及到广泛知识领域和创造性思维时，机器人无法像人类一样自如地联想、推理和创造，交流显得生硬、缺乏灵活性和深度。

情感理解与共情能力

人类社会中，情感理解和共情在人际交往中起着关键作用。我们能通过表情、语气、肢体语言等感知他人情绪，并给予情感支持和恰当回应。机器人目前缺乏这种情感理解与共情能力。它们难以准确识别复杂情感，如一个人既生气又失望的混合情绪，更无法真正体会他人情感并做出发自内心的共情反应。在陪伴老人、心理咨询等需要情感互动的场景中，机器人虽能提供一定陪伴，但无法给予真正有温度、能抚慰人心的情感交流，难以满足人类深层次的情感需求。

创新与创造性思维

创新和创造性思维是人类智慧的闪耀之处，能带来全新概念、方法和作品。机器人基于算法和数据运行，缺乏人类那种突破常规、从无到有创造的能力。在艺术创作领域，机器人可根据预设风格和模式生成画作、音乐，但缺乏灵魂和独特创意。比如绘画，人类画家能从生活感悟、内心灵感出发，创造出震撼人心、具有独特艺术价值的作品，而机器人创作往往是对已有风格和元素的组合，缺乏原创性和深度内涵。在科学研究中，提出全新假设、开拓新研究方向等需要创造性思维的工作，机器人也难以胜任，无法像科学家那样凭借直觉、洞察力和大胆想象推动科学进步。

复杂道德与伦理决策

在现实生活中，人们常常面临复杂的道德和伦理困境，并依据价值观、社会规范和道德准则做出决策。机器人缺乏对道德和伦理的真正理解，难以在类似情境中做出恰当决策。例如在自动驾驶场景中，若面临不可避免的碰撞，是优先保护车内乘客，还是行人或其他车辆，这涉及生命价值权衡的伦理难题，机器人很难依据道德原则做出让大众普遍认可的决策。在医疗护理场景中，涉及患者隐私保护、医疗资源分配等伦理问题时，机器人也无法像人类医护人员那样，综合考虑各种因素并依据伦理准则做出妥善处理。