Manus出现，人形机器人或将不再需要遥控器控制
原创 刃辛作者 刃辛机器人
机器人“缺脑”，Manus是参考。
文 章 要 点
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全球都还在等待真正的机器人“大脑”诞生。
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Manus正在推动具身智能从实验室研究向产业应用加速转化。
作者丨陈重山
“如今‘出街’的人形机器人，大部分都是遥控控制的。”
“即使能够跳舞、练武的人形机器人，也仅仅是执行了预编程动作程序而已……”
这是目前网民对人形机器人的看法。
已有相关视频对网民的看法进行佐证。
譬如，春晚表演的人形机器人下台后，每个机器人身边都有一位工作人员，时刻关注机器人的状态，而且手上似乎拿了“遥控器”。
春晚机器人视频截图，工作人员可能手拿“遥控器”
对此，宇视科技创始人王兴兴坦言，“你能让他（人形机器人）倒立、空翻，或者做一些避障，这些都是针对固定任务做了专门的AI训练”，是单一功能的AI，而“泛用性的AI还是不太够。”
简而言之，全球整个机器人的AI还不够先进，尚没有具有突破性的机器人AI大模型（具身智能大模型），即缺乏“大脑”。
王兴兴表示，全球都还在等待真正的机器人大脑的诞生，他对此表示乐观。
这不，号称“全球首个通用型智能体”Manus横空出世，已于3月6日开始全球内测。
“刃辛机器人”认为，Manus通过技术架构创新、场景验证与生态开放，为具身智能大模型提供了从算法设计到工程落地的完整参考系，其“自主规划+精准执行”的能力链，正在推动具身智能从实验室研究向产业应用加速转化。
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机器人“缺脑”
人形机器人发展，似乎慢于预期。
近期，高盛发布了一个研报，认为人形机器人技术拐点仍不明朗。
研报认为，2027/2032年全球人形机器人出货量为7.6万/50.2万台，步伐慢于市场预期。至于原因，则是人形机器人的能力尚不足以处理多种通用任务。
高盛研报截图
高盛研报的结论，印证了王兴兴的话，即目前的人形机器人没有具有突破性的机器人AI大模型，即缺乏“大脑”、“灵魂”。
“没有灵魂的躯体是一具行尸走肉。”人形机器人作为重要的具身智能，具身和智能缺一不可。
人形机器人的“大脑”，不同于一般的AI大模型。
AI大模型是推动人形机器人迈向AGI（通用人工智能）的关键因素。Chat GPT，尤其是Deepseek爆火，已经展示了AI大模型的强大能力。大模型与机器人深度融合后，将爆发出巨大潜力的可能性。
但是，人形机器人要通往AGI，需要专门针对具身智能领域的多模态大模型 —— 具身智能大模型，来提升机器人在感知、决策、控制、交互等方面的能力。
具身智能大模型是基于AI技术打造，专门赋能人形机器人，帮助人形机器人实现在通用应用场景下的落的专用大模型。
非具身智能大模型服务的对象是人类，输出的内容是给人看或者给人读，更多还是在人机交互、内容生成等方面展现价值。
具身智能大模型的服务对象是机器人，其输出的内容是需要机器人能够理解，并最终要转化为具体可执行动作的控制指令，以机械臂为例，最终输出可能就是对电机的控制信号。
具身智能大模型赋予人形机器人“最强大脑”，已成为人形机器人发展的必然趋势。
目前，国内一些初创企业已经开始推出自己的具身智能大模型。
譬如，有鹿机器人的Master 2000、若愚科技的九天大模型、千诀科技的千诀.机器人大模型、穹彻智能的Noematrix Brain、X square（自变量机器人）的Great Wall系列的WALL-A模型以及千寻智能的具身智能大模型。
尤其是近期智元机器人推出的通用具身基座模型——智元启元大模型（Genie Operator-1）备受关注。
而Manus横空出世，作为具备自主决策与执行能力的通用AI Agent，对具身智能大模型的影响更为深远。
02
Manus是参考
Manus是一个由中国团队开发的通用AI Agent，具备自主任务处理、多模型架构、手脑协同等技术特点。
Manus目前处于内测阶段，但是，作为具备自主决策与执行能力的通用AI Agent，其技术架构和实际应用场景显示，或许能够承担人形机器人核心控制系统（“大脑”）的角色。
Manus在测试中的优异表现，已为具身智能模型提供性能标杆。
Manus采用多模型架构，即总控模型拆解任务+子模型执行，可独立完成从数据解析到成果交付的全流程操作。
例如解压简历→分析数据→生成报告等复杂任务链，展现类人类的工作逻辑与闭环执行能力。这为具身智能提供了可复用的“感知-决策-控制”闭环范式。
Manus展示了从数据处理到成果交付的全流程自主操作能力，证明AI Agent与物理执行系统融合的可行性，为具身智能的落地提供实践参考。
Manus在GAIA基准测试中超越同类产品，其任务拆解粒度，如将购房需求分解为社区分析、预算计算、报告生成等步骤，为具身智能大模型处理跨模态任务，如机器人抓取+环境感知，提供技术路径。
Manus支持云端异步操作，可同时调用代码工具、数据分析模块等多类资源，这种能力可迁移至具身智能领域，优化机器人任务调度效率。
另外，Manus通过持续学习机制记忆用户偏好。这种个性化适配能力可为具身智能大模型提供情感化交互优化方向，例如根据人类操作习惯调整机器人动作幅度。
目前特斯拉等已将Manus应用于人形机器人AI神经网络训练，通过动作捕捉系统引导机器人完成动作模仿与技能学习。其C++ SDK和ROS兼容性支持开发者将实时数据直接接入机器人操作系统，实现高效控制。
更关键的是，Manus计划2025年开源核心推理框架，降低开发者接入门槛。
此举将吸引更多开发者参与具身智能大模型的工具链开发，促进技术迭代。
总之，Manus推动AI从“被动响应”向“主动服务”跃迁，体现了行业向自主任务执行方向的演进，反映出行业对复杂环境交互能力的重视，将推动具身智能大模型发展，使得真正能落地应用的“机器人大脑”很快出现。（文/陈重山）
封面来源丨豆包生成图片
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原标题：《Manus出现，人形机器人或将不再需要遥控器控制》
