为什么机器人研究了几十年，还是给人感觉没有太大进展？
首先，我们得明确一下，我们通常说的“机器人”概念本身就有点模糊。当我们提到“机器人”，脑海里可能第一时间浮现的是科幻电影里那些能说会道、有情感、能处理各种复杂情况的“人形机器人”——比如《我，机器人》里的桑尼，或者《西部世界》里的那些高度智能的接待员。但现实中的机器人，很多是更“笨拙”但非常实用的工具。
“看起来”没有太大进展，可能是因为我们期待的是“科幻级”的通用机器人，而不是“工业级”的专业机器人。
你想想看，早在几十年前，工业机器人就已经大规模应用于汽车制造、电子产品组装等领域。它们能准确、高效、重复地完成焊接、喷漆、搬运等任务。这本身就是一项了不起的成就，而且一直在稳步发展，精度更高、速度更快、适应性更强。只不过，它们通常“藏”在工厂里，我们普通人接触不到，自然也就感受不到这种“进展”。
然后，我们再来看看那些“看起来”没啥进展的地方，比如我们期待的那些能进家门、会做饭、能陪聊、能带小孩的“家庭服务机器人”。为什么它们这么难普及？这背后牵扯到的复杂性，远超我们想象。
1. 感知与理解的鸿沟：
视觉识别： 机器人的“眼睛”——摄像头，虽然越来越高级，但要让它真正“看懂”这个世界，和人眼一样，是极其困难的。人之所以能瞬间认出一个人，识别出各种物体，是因为我们大脑中积累了海量的信息和经验，并能结合上下文进行判断。机器人需要通过大量的图像数据进行训练，才能勉强达到类似的效果。但即使如此，在光线变化、物体遮挡、姿态变化等复杂情况下，识别的准确率仍然会大打折扣。比如，让一个机器人分清楚一堆凌乱的衣服，哪个是袜子，哪个是T恤，并且知道怎么叠，这比识别流水线上标准化的零件要难得多。
听觉理解： 语音识别技术进步很快，但让机器人真正“理解”你说的话，明白其中的语境、情感、甚至是弦外之音，这又是另一个巨大的挑战。我们说话时，语速、口音、背景噪音都会影响识别。更重要的是，即使识别出了语音，理解其中的含义，比如“帮我把那个东西拿过来”，机器人得知道“那个东西”具体指的是什么，在什么位置，以及怎么拿才最方便。
触觉与力反馈： 机器人需要“手”，但要让机器人的“手”拥有和人一样灵巧的触觉和对力量的精细控制，更是难上加难。人抓一个鸡蛋，会非常轻柔，抓一个杠铃，会用尽全力。这种力度的感知和调节，对机器人来说，需要极其复杂的传感器和控制算法。很多时候，机器人只能通过预设的程序来执行动作，一旦遇到意外情况，很容易“用力过猛”或者“抓不住”。
2. 运动与操作的精密度：
灵活性与平衡性： 人类行走、奔跑、跳跃，以及在不平坦的地面上行走，都依赖于一套极其复杂的平衡和协调系统。机器人在这方面，尤其是人形机器人，虽然在实验室里可以做出一些漂亮的动作，但要在复杂的、非结构化的真实环境中稳定行走，并且能灵活避开障碍物，仍然是一个巨大的技术难题。想象一下，让一个机器人独自穿过一个拥挤的商场，或者在公园里散步，其难度可想而知。
精细操作： 很多家务劳动，比如洗碗、折叠衣物、给植物浇水，都需要极其灵巧的手指运动和对力度的精准控制。目前的机器人手臂虽然可以完成一些重复性的精细动作，但在面对各种形状、大小、质地的物品时，其适应性和灵活性仍然无法与人相比。
3. 决策与自主性的智能化：
规划与决策： 机器人需要在复杂的环境中自主做出决策。比如，送餐机器人需要规划最优路线，避开行人。吸尘机器人需要知道哪里没吸干净，下次该去哪。但这涉及到大量的路径规划、目标识别、以及在不确定性情况下的决策能力。当遇到突发情况，比如路中间突然出现一个小孩子，机器人能否迅速做出正确的反应？这需要高度的智能和学习能力。
学习与适应： 真正有用的机器人，应该能够从经验中学习，不断提升自己的能力。但如何让机器人高效、安全地学习，尤其是学习那些不常见的、需要大量试错的任务，仍然是一个活跃的研究领域。比如，让一个机器人学习做一道全新的菜，它可能需要尝试很多次，甚至会搞砸很多次，而这在家庭环境中是不太能接受的。
4. 成本与商业化的瓶颈：
技术成本高昂： 很多先进的机器人技术，尤其是涉及到高精度传感器、强大的处理器、以及复杂的算法，其研发和制造成本都非常高。这导致机器人产品价格不菲，难以进入普通家庭。
应用场景的局限性： 很多时候，机器人能够做得很好的任务，要么已经在工厂里被高效地完成了，要么就是成本太高，不如直接请人来做。而那些真正需要机器人去做的、充满不确定性和多样性的工作，比如家庭服务，技术上又还没完全成熟。这种“卡脖子”的状态，让商业化推广变得缓慢。
人机交互的挑战： 即使机器人有了强大的功能，但如果人机交互体验不好，比如指令难以理解，操作复杂，也无法被大众接受。
5. 期望值的错位：
科幻的“预设”： 很多时候，我们对机器人的期望，是被科幻作品“喂养”出来的。这些作品往往会夸大机器人的能力，而忽略了实现这些能力所需要克服的巨大技术鸿沟。当现实中的机器人无法达到科幻中的设定时，就会产生“没有进展”的感觉。
“隐形”的进步： 另一方面，许多在幕后发生的、但对机器人发展至关重要的技术进步，比如更强大的算法、更优化的硬件设计、更高效的能源管理等等，我们普通人是看不到也感受不到的。
所以，与其说机器人“没有太大进展”，不如说，我们期待的“通用型、智能型”机器人，正面临着极其复杂的挑战，它涉及到感知、认知、运动、决策、学习等多个领域的突破，并且这些突破都需要在极其复杂的现实环境中得以验证和应用。
近几十年，机器人领域的研究者们一直在努力克服这些挑战。虽然没有像科幻电影里那样“突飞猛进”，但每一个微小的进展，比如更精准的导航算法，更灵巧的机械臂，更智能的学习模型，都在为未来真正的通用机器人打下基础。只是，这些基础的构建，注定是一个漫长而艰辛的过程。
你可以把它想象成建造一座摩天大楼，我们可能看到了施工现场有很多人在忙碌，但只有当大楼真正建成，我们才能直观地感受到它的“进展”。而机器人，我们还在打地基，铺设管道，搭建钢架的关键阶段。
网友意见
一、先从定义上来说吧。
1、如果从行为层面来说，对于完成独立的某种行动，机器人技术，或者说是控制技术的发展已经有了长足的进步，对于工厂流水线上的机器人来说，处理精度、处理速度都远远超过了人类。前一阵日本发明了一个百分之百赢对手的猜拳机器人（岛国的科学家真是特么闲啊！）从观测人的行为、分析手势直到控制机器改变手势的时间已经到了毫秒的级别。
所以自控领域上的进步已经是有目共睹了。
2、但是如果从思考层面上来说，机器人是否具备独立思考的能力，或是独立的意识，以此判断机器人的发展情况，不得不说在根本上还并没有什么进步。因为首先人类对于人脑的工作原理尚不清晰，所以更别说制造机器的大脑了。虽然机器学习、人工智能技术的发展不断突破，但是其所依赖的模式依然是一种人所赋予的“精神模式”。人将机器人有可能遇到的所有问题进行分析，然后给出对于该问题的处理方法，或是给机器一个判断机制让机器根据情况自行判断。然而一旦机器人面临的问题超越了人所赋予的框架意外，机器人便无能为力。再先进的扫地机器人也不能去搬桌子。这样来说，刚才那个猜拳机器人和三国时期的木牛流马没有本质的区别，都智能算作机器。不能算作智能生命。
如果这个话题继续向上延伸，就涉及到了智慧究竟是什么。图灵测试是目前人类认可的判断依据。（关于图灵测试请自行百度）但是假设图灵测试的另一端是一台存储了人类所有可能提出问题的答案的简单数据库，那么它也将通过图灵测试。我们是否可以说它拥有智慧呢？
话题继续向上延伸。在哲学层面，关于“自由意志”始终在进行讨论。简单的说，就是人类甚至不能确定自己是否拥有智慧。我们所做出的种种判断和决定，是出于我们自己的意愿？还是一切已经像宿命一样安排好了，我们只是按照一个数据库去搜索答案并执行这个答案？
所以无论是自然科学，还是人文科学，在关于智慧这一问题上虽然一直在进步，但都并未突破。如果人类不知道自己要制造的是什么，那么便无法制造出来。我想这就是你的问题。
二、狭义的机器人
虽然我们暂时还无法赋予机器人思考的能力，但是如果仅从仿生学来说，这片草原已经被开垦了很多，而且依然有广阔的拓展前景。基于“深蓝”的计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫这一事件，全球为此惊呼：机器战胜了人类。“深蓝”的成功标志着人工智能研究的巨大进步，但这也是在静态条件下强大运算能力的结果。于是科学家们开始了新一轮更复杂、更激动人心的研究，并将目光瞄准了世界第一运动足球，还产生了将计算机人工智能与足球结合研究的两大国际机器人组织RoboCup和FIRA，并扬言要用50年的时间制造一只机器人足球队，并战胜人类足球队。
（很久很久前po主曾参加RoboCup并获中学组铜牌）
作为这一活动多年的参与者，po主本人对这一宣言格外相信。因为近几十年，机器人的应用不断拓展，任何人类无法从事的工作机器人都将挑起重任，比如危险作业、极端条件作业；而人类能做到的，机器人能做得更快更好。
对于狭义的机器人来说，所需要的概括来说分为三个部分：观测、分析、执行。其所对应的（仅仅是硬件）技术分别为：传感器技术、计算机技术以及自动控制技术。这三大块如果楼主说几十年没有进步那真是不太现实。软件角度，语言学的进步辅以数据挖掘，让计算机对人类语言的处理上升了一个新的台阶。这里必须一提的是互联网技术对于人工智能的影响。量变产生质变，当数据量达到一个新的数量级，那么一个机器人也将逐步逼近图灵测试的标准。比如前一阵的小黄鸡，虽然是软件作者的功劳，但是小黄鸡背后是无数网民作为小黄鸡的数据库，才有了我们后来看到可以对答如流的小黄鸡。
所以，楼主说机器人研究了几十年了，还是没有太大的进展，我想只是对于机器人的定义不同，要求标准也不同，但已有的进步，我们是应当给予肯定的。
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