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2,420 字
2·92如果回到孩子的视角，我们能看到什么？<br>
在最早 WAIC 买票的时候，只有 20 号没有售罄。<br>
抛去时间因素，20 号最大的不同只有一个：12 岁以下观众可入场。<br>
从坐婴儿车的宝宝到刚刚入学的少年，会场里多了份不同的气氛。尤其是在二楼的具身馆，几乎每个展示机器人前都坐着一位少年，或是在下棋，或是沉浸于眼前的操作。我们总是站在成人的视角，审视价格、用途和产业，但孩子只会用盛满好奇的双眼，望着眼前的伙伴。<br>
很多父母在问：「这个带回家能做什么？玩吗？」<br>
孩子却抑制不住地兴奋，拉着我们讲：「我今天跟它下棋输了三局，赢不了，不玩了！」可没过片刻，等位置一空出来，又赶忙坐回棋盘前思考。<br>
周一的上海还是拥挤，但因为昨夜的雨，热浪也随着返程的人们退去些许。走在最后一天的会场里，我们也在想：如果回到孩子的视角，我们能看到什么？<br>
很多作为大人的问题或许也会得到答案。<br>
「带你回家能做什么？」<br>
在二楼具身馆，有一个展位前聚集了格外多的孩子。<br>
因为在这里，大家不仅可以喝可乐，还可以挑战一盘棋。<br>
站在这里的是小未。这位打着领结的小未表情很丰富，下棋不时思考，会停顿，也会在赢得一局后忍不住扬起嘴角，带着一点傲娇。<br>
有观众说，这可能是「最具亲和力」的一款机器人。<br>
未来不远第一次来到 WAIC。当问到有没有听到什么意料之外的反馈时，小未旁边的工作人员告诉我们：「下棋难度太高了。」<br>
于是团队马上把它调整成自适应难度。哪怕用户只是小白，小未的下棋水平也可以与之匹配。<br>
小未还会针对用户性格进行情绪互动。 嘴角上扬的小开关，抑或是被对方反将一军的小懊恼，都在吸引孩子一次次回到它面前。<br>
有个孩子拉着我们说：「我已经跟它下了三盘了，全输了，真的打不过，不玩了！」结果不过片刻，我们又看到他坐回小未对面，托着下巴，思考下一步绝妙的棋。两位棋手相视一笑。<br>
比起功能，下棋更是一种陪伴。<br>
未来不远机器人 F2 三个月前刚刚发布，主要适用于四大场景：带孩子、照顾宠物、陪伴老人，以及完成基础家务。陪玩、陪练、陪护、陪伴教育，历经三年技术积累和数百次方案迭代，未来不远把家庭场景搬到了会场。<br>
而今天，孩子真的走进了属于他们的场景。<br>
团队告诉我们，F2 最大的特点之一，就是完全针对中国家庭进行设计。<br>
现场也能感受到，父母和孩子们都很喜欢这个构型。它的占地面积、尺寸、高度和负载，都是团队在数年迭代中，根据用户反馈不断调整的结果。<br>
来到现场的家长们也有很多好奇：「玩具和衣服会分类吗？怎么分类？洗衣服怎么开门？」<br>
现场展示的套圈、收纳、下棋、洗衣和搭积木，仅仅是家庭生活的一隅，也是未来不远团队三年来与用户共创的结果。<br>
展位上有一块白板记录着小未完成了多少工作。截至 20 日中午 12 点，小未当天已经累计叠衣服 927 件、开饮料 683 瓶、洗衣服 528 件、下象棋 32 局。<br>
孩子好奇的是过程，家长关心的则是，这些能力什么时候能够真正进入家庭。<br>
很少有孩子会为「3000 元/月」的牌子驻足，但他们可以坐在棋盘前半小时，一直想着下一步该怎么走。<br>
装好一个零件，做好一件事<br>
有一家机器人，很多孩子可能在还不知道它名字的时候就见过了。<br>
在《流浪地球 2》里，直到最后一刻，仍有一群机器人留在地球上，为人类承担勘探、运输、维护等工作。这些机器人都来自优艾智合。<br>
今天，在 WAIC 会场，也有很多孩子久久驻足在模拟工厂的白色空间外，看着机器人逐一完成各自的任务，直到走完整个流程。<br>
空间里有五台机器人，却共用一个「大脑」。<br>
一个分拣订单，从原始料箱出库，途经多个物料拣选环节。每台机器人分别拣选订单所需的一个、两个，甚至多个物料，再将它们放进同一个治具盒中，一路流转到右侧线边，最终上线。<br>
眼前场景是从真实生产流程中抽象出的一个方案。<br>
如今，绝大多数工业场景中的主要物料已经能够实现标准化运输。但在很多场景中，一些边缘、小型或选配环节使用的物料仍然被忽视。它们常常无序摆放，也为整个生产链条带来了更大的不可预判性。<br>
正如团队所说：「一个工业品少一个零件都装不出来。」<br>
要让整套生产数据真正汇聚成闭环，每一种被使用的原材料都需要被纳入数据管理。<br>
这里，每个机器人都不是一个独立智能体。基于「一脑多态」的技术框架，它们由统一的智慧中枢控制现场多种形态，多个个体的机器人集群共同完成作业。<br>
每一个站在这里的孩子，也在学习如何把一件事一步步拆开，再一步步完成。<br>
科幻，就这样发生在眼前。<br>
在场馆的另一侧，还有一位下棋高手。<br>
这位黄色棋手眼力极佳。对面的选手开局时多移动了几步棋，它立刻摆了摆手，说：「你多动了好几步棋，我不玩了。」<br>
但等下一局重启，它再度聚精会神，楚河汉界争锋对弈。<br>
这是来自跨维智能的机器人。<br>
另一边，另一台机器人正在展示手机装盒。<br>
开盖、抓取手机、放入包装盒，再将盒盖合上。整个过程看似简单，却对准确性和稳定性有着极高的要求。这也是跨维智能机器人在真实工厂中作业的一个缩影。<br>
本届 WAIC，跨维智能还展出了全场唯一可自主完成全流程零售扫码作业的机器人。 机器人需要从一筐随机摆放的商品中抓起瓶子，找到隐藏在瓶身上的条形码，完成扫码，再准确放回指定位置。<br>
真正困难的从来不是「扫码」，而是「找到条形码」。在真实零售环境中，机器人事先并不知道条形码朝向哪里——它可能背对相机、被手遮挡、藏在商品另一侧，也可能随着抓取不断改变位置。机器人必须像人一样，一边观察、一边调整抓取姿态、一边重新规划动作，在连续试探中主动寻找条形码，而不是机械地执行预设轨迹。<br>
这种「边操作、边观察、边决策」的能力，是具身智能区别于传统自动化的核心。<br>
WAIC 的会场，展示的是想象的力量。<br>
孩子们不知道什么是 VLA，也不会讨论具身智能、商业化和成本。他们只是愿意坐在棋盘前半小时，看一台机器人反复完成同一件动作，想象远处的工厂如何一点点运转起来。<br>
想象力或许就是这样开始的。