“自主”机器人背后的远程人工操控
2017年，加州大学伯克利分校校园内出现的Kiwi配送机器人看似实现了完全自主，实则每台均由哥伦比亚波哥大的大学生通过Xbox手柄远程操控，时薪仅2美元。如今近十年过去，行业本质未变——所谓“自主”机器人仍严重依赖遥操作（teleoperation）弥补AI在现实场景中的盲区。
日本劳动力危机催生“离岸外包式自动化”
面对2040年预计达1100万的劳动力缺口，日本成为机器人落地的理想试验场。然而，东京300多家全家和罗森便利店的补货机器人并非真正自主：它们由菲律宾马尼拉的远程操作员通过VR头显实时干预。每名员工同时监控约50台机器人，处理因湿瓶、变形罐头或新品识别失败等异常情况。尽管AI能完成96%的任务，剩余4%却决定了整个商业模式的经济可行性。
芯片成本飙升，自主化经济账难算
要实现真正自主，机器人需在本地运行视觉语言动作模型（VLA），要求毫秒级响应。目前唯一可行方案是搭载英伟达Jetson AGX Thor芯片，其开发套件价格已从3499美元涨至5499美元。按三年摊销，仅硬件成本就达每小时0.2–0.4美元，远高于远程操作员每小时3美分的人工成本。随着操作效率提升（一人可监控更多机器人），人工成本持续下降，而芯片因缺乏竞争持续涨价，自主化经济拐点反而越来越远。
遥操作成行业“隐形支柱”，甚至反哺AI训练
初创公司如Adamo正将遥操作服务产品化，以每小时13美元向美国客户出售托管式人工干预。更讽刺的是，Telexistence在便利店部署的机器人每次被人工纠正，都会记录为具身遥操作数据，并输送给旧金山AI实验室Physical Intelligence用于训练下一代VLA模型。这意味着远程操作员不仅维持当前运营，还在生成最终可能取代自己的AI训练数据，陷入自我淘汰的循环。
730亿美元估值 vs 不足400台交付：泡沫显现
Figure AI以390亿美元估值融资，仅交付约150台机器人；西方前五大人形机器人公司合计估值730亿美元，总部署量不足400台，相当于每台机器人对应1200万美元资本投入。若按行业通行的“机器人即服务”月费1000美元计算，Figure需部署21.5万台才能支撑其估值。然而现实是，单台制造成本超6万美元，年运营成本达2.6万美元，而实际价值因效率低下（仅为人类25%–50%）和任务单一性，经折扣后仅约2.1万美元，导致年亏损5000美元，投资回报率为负18%。
叙事跑赢基本面，修正风险积聚
当前估值建立在“技术障碍全部解决”的乐观假设之上，而现实单位经济持续亏损。一旦市场意识到自主化进展缓慢、成本结构难以改善，高估值或将面临剧烈回调。正如自动驾驶行业曾隐瞒远程介入频率，机器人领域同样存在信息不透明问题。当叙事与基本面的巨大鸿沟无法弥合，泡沫破裂或成必然。
