/传播易/过去几年，机器人展会最吸引眼球的往往是“炫技”，比如打擂台、后空翻、写书法，或者其他更高难度的动作。但在2026世界机器人大会，一个明显的变化正在发生：越来越多厂商开始把机器人放进工厂、园区、仓储、安防等具体场景里。

　　机器人真正下场“干活”之后，还有一个绕不开的问题是：人还要不要留在系统里。在理想状况下，人们很容易把完全自主视为最终答案。

　　但真实环境存在大量难以预设的长尾情况。比如在工业巡检、危化区域和应急救援等高风险场景中，让机器人独立处理所有情况，现阶段既不现实，也未必是最安全、最经济的选择。

　　当虹科技首席技术官、机器人业务线负责人吴奕刚认为，在物理AI真正进入产业现场的过程中，这种“人在回路”的机制还会存在相当长一段时间。重要的并不是让人始终操控机器人，而是让机器承担越来越多确定性的工作，同时把真正需要判断的信息准确地送到人面前。

　　以园区巡检中的多机协同为例，四足机器人发现异常后，可以自动发起任务，将目标区域交给另一台机器人;如果任务超出自主处理范围，人又可以远程接管。

　　“远程接管的价值不仅仅是安全兜底。”吴奕刚说，机器人走向真正自主需要大量的真实数据，其中最珍贵往往不是机器人正常工作时的数据，而是它即将犯错、需要人类帮助时的数据。

　　这些数据与机器人正常巡检时产生的大量重复数据并不完全一样。它们更多集中在系统能力的边缘位置——那些机器人不确定、容易犯错、或者过去没有充分遇到过的情况。正是这些实际场景和能力边界处收集的数据，最能揭示系统的弱点与盲区，为算法的迭代优化提供最关键的指引。(来源：央广网)