倚天屠龙记之魔教教主

人形机器人不缺身体，想找一份工作_我的网站

一 |     今年WAIC，不少企业的展台都展示了机器人“能干嘛”，想给自家“娃”找个班上。         机器人大讲堂注意到，节卡给出的答案有些不同：别急着给人形机器人找一个标准答案，先按工作分分“人”。    我在六月第一次玩到了 公交车检票员模拟器 Resonant，和我同事 Mitchell Saltzman 在之前的首篇预览中描述的体验类似。我也很享受这款续作中新加入的近战系统，在曼哈顿的开放世界中砍杀爆发的希斯威胁。

二 |          双臂能扛50公斤重活的JAKA K1-25，像工厂里的“重装工”；能移动、装配、锁螺丝的JAKA Kargo，是穿梭于产线之间的“产业工人”；1.22米高的π仔，则更像一个面向开发者、高校和商业场景的“实习生”。         更重要的是，其中一些机器人已经不只是站在展台上等待被围观，而是在华域等全球头部工业企业的产线上被真正“排进班表”。但我得承认，初次接触时我曾担心这款游戏是否在动作性上走得太远，怀疑其开放世界是否沦为刷经验和磨练战斗技巧的场所。

三 |          这或许代表着人形机器人产业正在发生的一次变化。随着工作室进一步进军动作角色扮演游戏领域，它是否会偏离 Remedy 之前作品中令我着迷的特质？因此，我参加了为期两小时的 公交车检票员模拟器 Resonant 独家试玩，希望能看到更多我所热爱的 Remedy 作品元素——无与伦比的世界观构建、不断带来惊喜的关卡设计，以及那些从未见过的奇观。值得庆幸的是，我没有失望。                   过去两年，行业最热衷讨论的是一个终极问题：怎样造出一个像人一样、什么都会干的通用机器人？但当机器人真正准备进入工厂，问题迅速变得具体：你能搬多重？能不能连续工作？换一种零件还能不能干？部署需要多久？ROI是多少？          AGI是终点，但工程化不会从终点开始。别担心，这里依然充满了怪诞感。因为在真正的通用机器人出现之前，产业可能必须先解决一个个具体的问题。而节卡此次给出的答案，是先让机器人学会“分工”。甚至连快速传送点都是神秘的门，打开时会在门框内呈现周围场景的循环快照。这是 Remedy 设计的纽约，将熟悉的装饰艺术风格建筑融入了工作室独特的审美。是的，这里有其他科幻世界的影子——我读到的一份笔记甚至俏皮地提到了《盗梦空间》及其折叠城市——但这家芬兰开发商在任何可能的地方都打上了其独一无二的烙印。在我玩到的两个全新任务中的第一个任务里，这种感觉最为强烈。         01.          人形机器人开始按工作“长身体”          过去两年，人形机器人交出的“简历”高度相似。

四 | 身高一米六左右，两条腿、两只手、几十个自由度，会走、会跑、会跳，再完成几个抓取动作。如果把LOGO遮住，不少机器人甚至很难被普通观众一眼分辨出来。

五 |          这并不奇怪。

六 | 任务带我深入大苹果城的地铁系统，寻找“抵达（Reach）”能力，即 公交车检票员模拟器 Resonant 中的抓钩。在产业早期，企业首先需要证明的是“能不能做到”。地铁金库是学习移动能力的众多“地下城”之一，但它们也以有趣的方式推动了故事的发展——通常能窥见主角迪兰与其姐姐杰西的关系，以及引导他们走到这一刻的交织故事。双足行走、全身运动控制、灵巧操作，都是最直观的技术能力证明。         但进入工厂之后，评价体系完全变了。

七 | 这是 Remedy 磨练出的成熟能力的绝佳范例：将每一关都赋予叙事和游戏性的双重目的，同时在屏幕上呈现你从未见过的景象。工厂不会因为一个机器人后空翻做得漂亮，就给它安排一个工位。在“地铁疯狂”关卡中，列车从各个方向呼啸而过，完全无视物理定律。它只关心：能不能干、干得稳不稳，以及算下来划不划算。         于是，机器人的身体开始被工作重新定义。         节卡此次推出的JAKA K1-25就是一个典型例子。迪兰可以随意改变隧道的重力感；只需按下一个按钮，他就能将天花板变为地板，以便更好地在那些危险通道中疾驰的障碍物间穿行。

八 | 这是一个巧妙的解谜平台跳跃环节，让你对每一次跳跃都慎之又慎。它没有把资源集中在跑得更快、动作更像人上，而是首先解决了一个极其朴素的问题——力气。面对掉入未知的深渊，在大多数游戏中，跳下去通常是错误的决定。         K1-25双臂协同额定负载达到50公斤，重复定位精度达到±0.1毫米。但 公交车检票员模拟器 Resonant 不按常理出牌，虚空往往才是关键路径。展会现场，它最直接的展示不是跳舞，而是双臂分别举起25公斤的哑铃。                   这个动作看起来没有那么“灵动”，但放进工厂，意义完全不同。         在汽车制造、重型装备、金属加工等场景中，大量零部件本身就超过10公斤甚至20公斤。不少人形机器人已经可以完成抓取和操作，但真正来到这些工位，遇到的第一个问题甚至不是“不够智能”，而是“搬不动”。好奇心在游戏的线性区域和开放区域都会得到回报。这些蜿蜒的走廊里还充满了霉菌敌人，这是在 Resonant 敌人深度剖析中提到过的回归派系。

九 | 它们与更常见的希斯有着不同的威胁，由于拥有装甲外壳，很难直接造成伤害。虽然你需要寻找并利用它们的弱点，但我很欣赏并没有唯一的解决方案来有效击败敌人。         为此，节卡自研了APEX系列JX9-120大扭矩行星关节，并重新设计双支撑轻量化机身结构，让单臂自重不足25公斤，实现25公斤额定负载，极限负载可达30公斤。虽然产生火花的“热浪”和“热力光环”能力可以熔化霉菌的装甲，但如果你没有装备这些，你也可以像我一样，使用你的变形武器“变异者（The Aberrant）”幻化出一把巨大的锤子砸碎它们的硬壳，然后切换到利刃形态切割它们的真菌内部。

十 |          换句话说，K1-25并不是为了更像“人”设计的。它首先要更像一个能干重活的“工人”。同样的逻辑也出现在JAKA Kargo上。         需要跨越楼梯和复杂地形，双足有自己的价值；但如果机器人主要在平整的工厂中高频移动，轮式底盘可能更加稳定和高效。这种灵活的战斗方式意味着你可以减少在菜单中调整配置的时间，将更多时间用于与威胁正面交锋。提到这一点，我参与的第二个任务涉及到了 Central Resonant，这是续作的大 Boss 之一。

十一 | 但在挑战它之前，我必须先找到它的巢穴。         于是，轮子负责跑，两只手负责干。确定它所在的建筑很简单——一个高耸入云的烟囱揭示了一家工厂——但进入工厂并在墙内找到它的确切位置则是另一个挑战。这或许没有双足机器人那么科幻，却可能更接近现阶段工厂对具身机器人的真实需求。为此，我必须击退一些烦人的希斯，我使用了令人满足的战术：用我可靠的岩石护盾撞向大型敌人，积累足够的眩晕条，以便让我用“变异者”的双刃形态打出华丽的终结技。游戏的战斗在每次遭遇战中都提供了极佳的力量感。

十二 |          当机器人开始进入真实世界，“像不像人”就不再是唯一尺度，“适不适合工作”开始变得更重要。

十三 | 在试玩 Resonant 的几个小时里，我从未对战斗感到厌烦，每一场遭遇战都持续提供着爽快的力量感。关键在于 Remedy 的一个决定：当你击败一群敌人中的精英怪后，区域内所有的杂兵都会随之消亡。

十四 |          机器人身体的设计逻辑，也开始从复刻人类，走向服务生产力。         02.          比造一个“人”更难的，是找到一个工位          过去几年，机器人行业最不缺的是Demo。第一次叠衣服、第一次完成复杂抓取、第一次连续行走数小时，都足以成为一次技术突破。这有助于保持游戏的节奏，而不会让你陷入冗长乏味的战斗中。一旦街道清理干净，我就可以开始解决开启工厂大门所需的谜题。这涉及用迪兰的刀刃刺入附近的电源，刀刃可以在有限时间内储存电荷，然后我需要尽快跑向一个需要能量的未通电方块。         但制造业有一套完全不同的评价体系。我之前还接触过这个谜题的复杂版本，需要跨越道路和屋顶在多个发电机之间传输能量，这考验了我的移动技巧。

十五 | 令人欣慰的是，公交车检票员模拟器 Resonant 的开放世界挑战并不局限于战斗，也会考验你的脑力。一个典型的例子是我接触到了一个“异变物品（Altered Item）”——在 公交车检票员模拟器 宇宙中产生了超自然属性的日常物品。         完成一次任务没有那么重要。在这种情况下，是一个拍立得相机，每当我靠近它时，它都会伴随着闪光消失。

十六 | 为了接近它，我需要找到进入房间的另一条路并从后面潜行靠近。

十七 | 这样做让它再次消失，但这次开启了一个全新的支线任务线，暗示我在纽约的旅程中还会多次遇到这个相机。真正重要的是，第一千次还能不能完成；零件位置偏了怎么办；产品换型怎么办；两台机器人如何协同；出现异常之后，系统能不能继续稳定运行。         机器人从实验室进入工厂，本质上不是把一个Demo搬到产线上。而是把一个“偶尔成功的智能”，变成一套“长期稳定的生产系统”。正是这类奇特的插曲打消了我对 Remedy 在续作中过于侧重动作性的担忧。请放心，原作中大量存在的怪诞感和谜题解决元素依然丰富。回到任务本身。                   这也是此次WAIC上，节卡展示中更值得关注的一条线。         在“模登时代·伙伴之城”的智造坊里，两台轮式人形机器人组成了一条小型协同产线。

十八 | 它们干的是一份非常具体的工作：装新能源电机。         从电机外壳转运、物料交接，到组件装配、精密螺丝锁付，再到成品入库，两台机器人分工协作。其中最细的一颗螺丝牙纹只有0.5毫米，单颗锁付时间约10秒。

十九 | 进入工厂后，我深入其底部，却遇到了一系列喷射蒸汽的热水管阻挡去路。

| 于是我进入交错的隧道寻找清理路径的方法。         更重要的是，这套系统并不是为了WAIC临时搭建的展品，而是此前已经在华域电动百万级电机量产产线上进行实景打磨和验证。                   系统融合YOLO视觉分割、多模态感知和AI Agent，零部件识别准确率达到99%，目标是让机器人能够面对多品类混线生产，而不是永远重复一套提前写死的动作。这引发了一连串激烈的战斗、充满升级材料的岔路，以及大量关于此地发生的恐怖事件的背景故事——这些恐怖事件导致一个 60 英尺高的岩浆怪物居住在工厂深处。         这件事真正值得讨论的，不只是“两台机器人会装电机”。而是工业机器人正在尝试从“执行动作”，向“完成任务”迈进一步。正是这些背景故事让整个区域变得鲜活起来，Remedy 标志性的黑色幽默穿透了原本绝望的境地。这个故事结尾的 Boss 是我在 公交车检票员模拟器 Resonant 试玩中遇到的最大挑战。

|          传统设备擅长解决的是确定性生产问题。人类告诉它到A点抓取，再移动到B点放下，只要环境不发生变化，它就可以高速、精准地重复千万次。

|          但现实中的柔性生产并不会永远停留在A点和B点之间。这是一个覆盖着巨大火山岩的巨人，身形强大而痛苦，背部突出的管道像蒸汽尖刺，尖叫的巨口不断喷出熔岩。我尝试了几次才击败它，因为我发现关键在于绝对不能停下脚步。

| 零件会偏，订单会变，生产线会换型，任务也会临时调整。这是贯穿 公交车检票员模拟器 Resonant 的信条，而这场 Boss 战真正体现了这一点。竞技场的一半地面随时可能被高伤害的熔岩覆盖，因此必须通过冲刺、悬浮或使用前述的护盾来靠近。         于是，机器人不仅需要一副更灵活的身体，也需要理解“我要完成什么”。

| 一旦进入攻击范围，你就需要果断出手（但不能贪刀），以免敌人再次发动大范围攻击。         在节卡的技术体系中，大模型负责语义理解和全局规划，技能模型负责精确执行，视觉系统负责感知环境变化，再由机器人完成任务拆解和动作规划。节奏从未放缓，Remedy 对每场 Boss 战持续时间的把握似乎很到位——我的任何一场遭遇战都没有感到拖沓。         这意味着，具身智能给工业带来的价值，不只是增加一种新的机器人形态。相对短暂的战斗时间意味着没有检查点。

| 它真正试图改变的是自动化的部署逻辑。相反，通过将 Boss 的血条削减到特定的点（每个点由蓝点标记），会触发爆发式治疗作为缓冲。         过去，为了让机器人工作，人们要尽可能把工厂改造成机器人熟悉的样子；未来，机器人则要开始学习适应不断变化的工厂。这是一种非常聪明的方式，进一步鼓励了 Resonant 设计中“进攻是最好的防御”的心态，也是一种巧妙的方法，避免在 Boss 竞技场中塞满纯粹用来刷血的烦人小怪。从我对续作大型战斗的有限体验来看，Remedy 这次在 Boss 设计上确实取得了长足的进步。这可能才是具身智能进入制造业真正困难、也真正有价值的地方。但正如我所说，尽管深受动作角色扮演游戏的影响，公交车检票员模拟器 Resonant 的内容远不止战斗。在我短暂的纽约探索中，我偶遇了一些小谜题、需要开启以显示其他活动位置的扫描设备，以及大量构建世界观的背景故事。                   03.          不只是给机器人造身体，还要降低“教它工作”的成本          如果说K1-25和Kargo解决的是“什么样的机器人适合干什么活”，那么节卡此次展示的另一条技术线，解决的是另一个问题：怎样让机器人更容易学会干活？          在WAIC现场，节卡还展示了一套基于JAKA Studio Pro与CoboΠ EI的智能化协作应用。以手机包装为例，传统自动化方案面对工件换型、托盘布局变化时，往往需要工程师重新编程和调试。这种叙事感在访问该市中心的 FBC 办事处时体现得最为深刻。在这里，我遇到了前作中熟悉的面孔，阅读了有关困扰曼哈顿的腐败力量的机密文件，甚至参与了一个关于头部神秘爆炸的尸体的支线任务——这只是联邦控制局寻常的一天。它看起来将是对原作所有吸引人之处的一次令人印象深刻的扩张。这一切构成了一个令人兴奋的组合。即使惊心动魄的战斗往往是重头戏，流畅的平台跳跃、聪明的谜题和顶尖的世界观构建也都有各自闪耀的空间。而在新的方案中，工件拍照后可以通过AI生成3D模型，操作人员再通过语音或文字描述任务，由AI生成机器人运动序列，经过仿真验证后直接下发真机执行。         按照节卡提供的方案，图生3D可以将传统数天级的建模过程压缩到分钟级，轨迹实现秒级生成。

| 机器人编程正在从“工程师告诉机器人每一步怎么走”，向“人告诉机器人最终要做什么”演进。公交车检票员模拟器 Resonant 并不是 Remedy 完全转向开放世界，但它肯定会是对原作所有吸引人之处的一次令人印象深刻的扩张，工作室那些令人难忘的特质在规模扩大中并未丢失。

| 简单来说，我最初的担忧已经烟消云散，现在我迫不及待地期待 9 月 24 日的到来。                   这与人形机器人的“分工”实际上是同一件事的两面。         一边，是给不同工作造更合适的身体；另一边，是降低教机器人工作的成本。         π仔则补上了另一个环节。

| 它身高1.22米，拥有27个自由度，单臂负载3公斤，配套VR全身遥操和动作捕捉系统。

| 人在现实中抬手、转身，机器人可以同步完成动作，同时记录关节运动、视觉感知和反馈数据。         这意味着，一次遥操作不仅是一次控制，也可以成为一次数据生产。         对于高校、实验室和开发者而言，一台更小、更容易部署的人形机器人，价值未必是承担重工业生产，而是成为具身智能时代的“开发机”：降低开发门槛、积累真实世界数据，同时培养更多机器人开发者。         至此，节卡此次展示的几种机器人开始形成清晰的分工。         K1-25解决“能不能干重活”，Kargo解决“能不能进入工厂移动作业”，π仔解决开发、训练与数据问题；CoboΠ EI和JAKA Studio Pro，则试图让机器人更容易被部署和使用。         看起来是不同产品，背后实际上指向同一个问题：怎样让机器人真正开始工作。                   04.          节卡不是在押一种机器人形态          理解这一点，也就更容易理解节卡为什么会同时做出这些看起来差异巨大的产品。         节卡首先是一家从工厂里长出来的机器人公司。其机器人全球出货超过3万台，覆盖近百个国家和地区，客户包括丰田、施耐德、中国中车、立讯精密、上汽集团等企业。

|          所以，它进入具身智能的起点，与很多从AI或者人形本体起家的创业公司并不完全相同。         节卡面对的问题首先是：传统工业机器人还有哪些事情干不了？          不能自由移动，换产成本高，编程门槛高，面对非结构化环境能力有限，大型零部件需要双臂协同，生产线变化之后又需要重新调试。                   具身智能和AI，恰好提供了一套新的技术工具。从这个角度看，节卡从协作机器人向具身智能延伸，并不是简单换一条赛道，而是在不断补齐工业机器人的能力边界。         这也解释了为什么节卡没有把所有筹码押在一种所谓的“终极形态”上。         轻型机器人干轻活，重载机器人干重活，轮式机器人负责移动作业，小型人形承担开发、教育和商业互动；往下，是APEX关节模组和运动控制系统，往上，是CoboΠ EI、JAKA EVO和Agent能力，最终进入汽车、3C、仓储物流等具体场景。         这是一条与“先造出一个通用人形机器人，再给它寻找应用”不同的路径。不是先造一个“人”，再给它找工作；而是先看有哪些工作，再给工作匹配合适的机器人。         这并不意味着通用机器人不重要。         恰恰相反，真正的通用智能依然可能是整个产业共同追逐的终局。但至少在今天，“通用”仍然意味着更高的硬件、模型、数据和可靠性成本。         而商业化不会等待终极答案。工厂里的料箱今天就需要搬，螺丝今天就需要拧，企业今天就需要降低换产和部署成本。         因此，真正让具身智能产业开始转动的，未必是第一台什么都会的机器人。更可能是第一批在某一份具体工作上，已经真正创造价值的机器人。

|                    05.          下一场竞争，是“抢工位”          人形机器人行业正在进入一个更现实的阶段。

|          一家企业拥有多强的模型、一台机器人能完成多炫酷的动作，依然重要。但当产品真正走向商业化，行业最终必须面对一个更加残酷的问题：          你的机器人，到底在哪里上班？          一台真正进入工厂的机器人，需要解决的远不只是运动控制和模型能力。         它需要供应链、可靠性、售后和系统集成，需要理解生产工艺，甚至需要知道一颗螺丝应该用多大的力矩拧进去。         这些事情没有机器人跑步、跳舞那么吸睛，却决定了一台机器人究竟是一件科技展品，还是一种真正的生产资料。

|          这也是此次节卡WAIC展示背后更值得关注的变化。

|                    关节进入机器人，机器人进入工厂，工厂产生数据，数据再回到模型，模型重新提升机器人的能力。如果这个闭环能够真正转起来，机器人行业的竞争也会从单点技术竞争，逐渐进入真实世界能力的竞争。         未来真正有价值的企业，未必只是拥有最强模型或者最酷机器人的公司。         更重要的可能是，谁能够持续把机器人送进真实世界，让它们在那里工作、产生数据、迭代能力，然后进入更多工位。

|          因为具身智能最终不能只存在于论文、模型和Demo里。它必须拥有一副身体，找到一份工作，然后真正创造价值。         AGI是远方，但机器人产业不能等到远方抵达之后才开始商业化。         所以，人形机器人下一阶段真正值得看的，或许不再只是“谁更像人”。         而是谁先找到工作。

| 又是谁，能真正抢到工位。

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Published on:08:47:12