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輝達范麟熙：機器人仍陷混沌期，商業化難線性推進，恐非下個AI爆點

2025/12/29　14:39

【財訊快報／陳孟朔】外電報導，輝達(Nvidia，美股代碼NVDA)機器人研究總監暨傑出科學家范麟熙(Jim Fan)近日在社群發表長文直指，機器人領域仍處於高度混沌狀態，不僅軟硬體迭代節奏失衡，連主流技術路線都可能存在方向性偏誤；在生成式AI於雲端快速擴散、相關類股估值已高度前置之際，機器人若遲遲無法建立可複製的工程與量產方法學，將直接影響投資人對「下一個AI爆發點」的定價框架。

他首先把矛頭指向硬體可靠性。儘管Optimus、e-Atlas、Figure、Neo、G1等人形機器人展現精湛工程能力，但日常運行仍面臨過熱、馬達損壞、韌體異常等高頻問題，且錯誤往往不可逆、不可容忍，導致軟體迭代被迫降速，研發更像「靠營運團隊撐住的工程戰」。市場人士解讀，這意味短期瓶頸不在模型參數，而在可維護性、可用率與成本曲線，商業化落地不會線性發生。

第二個痛點是行業標準缺失。范麟熙形容機器人領域的基準測試(Benchmarking)近乎失序，硬體平台、任務定義、評分標準、模擬器或真實世界設定均缺乏一致規範，使外界難以比較不同團隊成果，衍生「各自定義基準、各自宣稱最強」的現象；部分展示影片也可能只是多次嘗試中挑出的最佳片段，讓可重現性與科學紀律被邊緣化。交易員認為，若2026年仍無法形成具公信力的共識型測試體系，供應鏈與應用端在資本開支決策上恐更趨保守。

第三個焦點則是對主流視覺-語言-動作模型(VLA)的根本質疑。范麟熙認為，以視覺語言模型(VLM)預訓練再嫁接動作模組的路徑「感覺不對」，因VLM多數參數為語言與知識服務、非為物理世界服務；且為了高層理解而主動丟棄的低階細節，反而是機器人靈巧操作所必需。他並表態押注「影片世界模型」作為更貼近機器人策略的預訓練目標。

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輝達范麟熙：機器人仍陷混沌期，商業化難線性推進，恐非下個AI爆點