在机器人技术备受瞩目的当下，观看波士顿动力公司Atlas机器人训练或Figure最新人形机器人将物品装入洗衣机，人们很容易觉得机器人革命已然来临，从外部看，完善人工智能(AI)软件似乎是唯一挑战。然而，业内巨头深知，还有更深层次问题亟待解决。

索尼机器人部门在寻求研究合作活动中指出，当前人形和模仿动物机器人“关节数量有限”，动作与模仿对象存在差异，降低了其价值。索尼呼吁开发新的“柔性结构机制”，即更智能的物理躯体，以创造缺失的动态运动。

目前，人形机器人设计多围绕集中控制一切的“大脑优先”软件理念，这导致其物理表现不自然。运动员因身体柔韧关节、灵活脊柱和弹簧状肌腱能优雅高效移动，而人形机器人由金属、马达等刚性组件通过有限自由度关节连接。为克服自身重量和惯性，机器人每秒需进行数百万次微小且耗电的校正，即便最先进的类人机器人也只能工作数小时便电池耗尽。例如，特斯拉擎天柱机器人简单行走每秒约消耗500瓦功率，人类快步走每秒仅消耗约310瓦功率，机器人完成简单任务能耗多近45%，效率低下。

这种“大脑优先”理念导致收益递减。非自然的身体需要超级计算机大脑和大量强大执行器，使机器人更重、更耗能，加剧了原本想要解决的问题。以特斯拉擎天柱为例，虽智能到可折叠T恤，但演示暴露其物理弱点，双手僵硬、缺乏传感器，依靠强大视觉和人工智能大脑规划动作，面对凌乱床上皱巴巴衬衫就可能失败，身体缺乏适应现实世界不可预测状态的物理智能。波士顿动力全新全电动机器人Atlas动作幅度大，但无法自信走过长满青苔的岩石、穿过茂密树枝丛，因其双足无法感知地表、身体无法弯曲回弹。这也是多年来这些机器人多停留在研究平台而非商业产品阶段的原因。

行业领导者未践行不同理念，一方面是当今顶尖机器人公司本质是软件和人工智能公司，专长利用计算解决问题，全球供应链支持这一理念;另一方面，打造物理智能的机器人躯体需要全新制造生态系统，该系统植根于先进材料和生物力学，目前尚不成熟，无法规模化运营。当机器人硬件已令人印象深刻时，人们更相信软件更新能解决问题，而非承担重新设计躯体及供应链的艰巨任务。

不过，机械智能(MI)为解决这一挑战提供了方向，全球众多学术团队正在研究，包括伦敦南岸大学的团队。MI源于对自然界智能体的观察，基于形态计算原理，即物体能自动执行复杂计算。如松果鳞片根据湿度自动开合，奔跑野兔腿部肌腱像智能弹簧吸收释放能量，人类手柔软肌肤能自动适应握持物体、指尖调节湿度实现完美摩擦力。若将这些功能融入机器人，能大幅降低其抓握物体所需力量和能量。

机器智能旨在设计机器物理结构实现被动自动适应环境的能力，无需主动传感器、处理器或额外能量。研究人员已证明其价值，设计有弹簧腿模仿猎豹储能肌腱的机器人能高效奔跑。伦敦南岸大学研究小组正在开发混合铰链等产品，将刚性关节精准度和强度与柔性关节自适应减震特性相结合，有望为人形机器人创造出更像人类的肩膀或膝盖，释放多个自由度，实现复杂逼真运动。

机器人技术的未来不在于硬件与软件较量，而在于两者融合。通过拥抱机器智能，有望创造出新一代机器，走出实验室，走进现实世界。