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对于人形机器人而言，是本体设计更重要，还是大模型算法更重要？或许多数人会认为，大模型和算法赋予了人形机器人更多能力。但上海交通大学的高峰在世界人形机器人大会上提出，人类的智能是肢体与 “灵魂”（即驱动行为的底层逻辑）共同作用的结果，机器人若想实现真正的自主行为，关键在于通过设计赋予其“学习的能力”，而非仅仅让它“学习已有知识”。
高峰认为，机器人的智能并非 “教会” 的，而是 “设计出来的”。以让机器人学会拧螺丝为例，不能只依赖海量数据训练来提升其动作精度，更要设计出能感知力反馈、并能自适应螺丝松紧程度的机械结构与控制逻辑。这种 “能学习的设计”，才是机器人的 “灵魂”。高峰还表示，当前工业机器人在3C装配领域难以替代人工，根源就在于缺失这样的 “灵魂”既没有微米级精度的机构作为支撑，也缺乏应对接触作业的自适应逻辑。
1► 机构学是被低估的“卡脖子”领域 并非依附于AI
当整个行业都在沉迷于深度学习与大模型时，高峰给出了不同的观点，他认为，机器人的核心是机构学，而非人工智能。机器人是物理世界的载体，其运动精度、负载能力、响应速度等核心性能，本质上由机构构型决定，就像人类的跑跳能力依赖骨骼与肌肉的结构，而非仅靠大脑指令。
高峰表示，我国工业机器人虽市场规模庞大，但传统串联机械臂的固有缺陷（低刚度、低响应）使其只能从事喷漆、上下料等非接触作业，在汽车总装、精密装配等领域几乎空白。而并联、混联机构虽能突破这些限制，却因设计难度大、知识壁垒高，成为行业不敢触碰的 “深水区”。
忽视机构学，就像造房子只搭框架不打地基，再先进的 AI 算法，也无法让 “先天残疾” 的机器人完成复杂任务。
2► 从“逆向仿制”到“正向创造” 中国机器人必须跨过的坎
高峰介绍到，团队能包揽多项国家级机器人项目，核心在于其突破了 “拆图仿制” 的传统模式，建立了“功能驱动构型” 的正向设计方法。传统逆向设计靠拆解国外产品获取参数，却永远学不会 “为什么这样设计”；而正向设计则从功能需求出发，用数学工具（如他提出的 GF 集理论）推导出全新机构构型。
例如，为解决嫦娥五号飞船对接模拟的高频响需求，团队并非改良现有液压系统，而是创造出 “双丝杠插动冗余驱动” 机构，靠纯电动方案实现了高频响与高刚度 —— 这种 “从 0 到 1” 的创造，正是中国机器人摆脱跟踪模仿的关键。
反观当下，国内不少机器人企业仍在复刻国外两足、四足机器人的外观，却对其机构原理一知半解，最终陷入“低水平内卷”。
3► “专才”机器人才能解决真问题 通用化是伪命题
与目前主流观念不同，高峰认为机器人不能做“通才”，要做“专才”。高峰以富士康为例：几十万人拧螺丝的场景，需要的不是 “既能拧螺丝又能搬运” 的全能机器人，而是 “能在13毫米窄边精准拧0.6毫米螺丝”的专用设备。
高峰团队研发的“串-并协作装配机器人” 正是如此：在汽车生产线晃动的情况下，靠6 自由度力补偿器与工业机器人的组合，实现了带震动环境下的高精度拧螺丝。这种 “专才” 设计，比追求 “全场景适配” 的通用机器人更能解决产业痛点。正如他所言：“大学生自称‘通才’会找不到工作，机器人也是如此，只有专注一个场景做到极致，才有不可替代性。”
4► 具身智能的本质不是 “模仿人”，而是 “像人一样感知与决策”
高峰将机器人智能定义为 “望闻问切 + 神圣工巧”，他认为智能不是孤立的算法，而是感知、决策与执行的闭环。他团队研发的冰壶机器人 “六打六中”，靠的不是海量数据训练，而是将国际裁判的经验转化为数学模型，让机器人“理解”冰壶运动的本质。
反观当下某些机器人，虽能“说话”“走路”，却因缺乏力觉、视觉的深度融合，在复杂场景中频频失误。这也印证了高峰的判断：真正的智能，是让机器人 “像人一样思考”，而非 “像人一样表演”。
5► 慢下来 才能走得更远
高峰以 “石器时代耗时千年” 类比机器人智能的发展，他认为机器人创新不是追热点、拼参数，而是在机构学根基上深耕，在具体场景中打磨。从嫦娥五号的对接模拟器到冬奥会的冰壶机器人，只有沉下心解决 “卡脖子” 的机构设计问题，让机器人成为真正的 “场景专家”，中国才能在全球机器人竞争中占据主动。
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