清华大学教授一语道破：搞无人驾驶汽车、无人酒店、饭店机器人都不奇怪，但现在的智能

清华大学教授一语道破：搞无人驾驶汽车、无人酒店、饭店机器人都不奇怪，但现在的智能科技似乎有些跑偏，那些需要放火、排雷、高空的工作，机器人不去代替，反而去抢快递员、服务员的饭碗！   这句话之所以扎心，是因为现实就在眼前。城市里，配送车在路上按规矩走，餐厅里，送餐机器人在平整地面上绕开人群，一切看起来井井有条。   可把镜头一转，真正危险的地方反而“智能化缺席”：火场、雷场、几百米高空，仍然主要靠人扛着风险往前顶，技术没有停下脚步，但它更愿意先去做那些容易落地、容易复制、容易挣钱的事。   原因并不复杂，背后是一套很冷静的商业计算，服务业场景太标准：地面平、路线固定、障碍可预测，机器人只要做到稳定运行，就能大规模铺开，很快卖出去、很快回本。   资本天生追求确定性，当然会优先把钱投向这种“低门槛、高销量”的产品。反过来，高危作业场景几乎是研发的噩梦：火场温度和烟雾不可控，雷区地形杂乱无章，高空还有气流变化和空间限制。   想让机器在这种环境里可靠工作，投入大、周期长、还不一定能迅速商业化，财务报表也不一定好看。   这种取舍最直观的落点，就是消防救援。按常识讲，火灾现场那种高温、浓烟、随时坍塌的环境，本来最适合让机器人去顶在前面。   但现实是，直到2024年，我国消防机器人市场规模才刚过25亿元。这个数字确实在增长，却跟餐饮、物流这些动辄百亿甚至更大的产业体量不在一个量级。   市场不大，意味着设备进入一线的速度也慢。在不少地方，能真正替人深入核心危险区的消防机器人依然不常见，很多关键任务还是得靠消防员背着沉重装备往里冲，风险包括窒息、中毒、烧伤、坍塌掩埋，每一步都不是演练。   排雷领域的反差更明显。我国并不是没有能力做智能排雷装备，远程操控、机械臂切割铲抓、爬坡能力这些技术指标并不低，有的设备甚至能应对40%坡度。   但难点在于真实雷区的复杂程度远超展示场景，尤其是战后遗留雷区，植被密、道路差、视野受限，地雷埋设又没有规律，机器识别与机动都会遇到硬障碍。   所以在大面积清理时，很多时候还是要靠排雷战士穿着厚重防护服，一寸寸探，一点点清，这不是技术人员不努力，而是投入和实际需求之间始终存在空档。   再往上看，高空作业同样没有等来“机器替人”，高楼外墙清洗、电力巡检、山地线路检查，危险程度不需要多解释，只要一次打滑就是事故。   按理说，这类高风险、强重复的岗位最该优先用机器解决，可现实是成熟替代方案依旧不多。复杂表面、狭窄空间、强风和不稳定气流，让机器人在高空保持可靠作业变得异常困难。结果就是，吊在绳索上的还是工人，承担后果的还是人。   问题就在这里：技术的方向被“好卖”这件事牵着走，社会最需要的地方反而供给不足，继续这样下去，会出现一种很别扭的局面：普通人的岗位在服务业里被不断挤压，但真正守安全底线的高危岗位，却迟迟等不到足够可靠的机器顶上去。   科技本来应该先解决生命安全，再谈效率和成本，如果只剩“省钱”和“赚钱”，智能化就会变成一把很锋利但不怎么讲道理的刀。   站在中国的产业能力上看，这件事并非无解。中国不缺制造基础，也不缺工程化能力，关键在于资源怎么引导、标准怎么建立、采购怎么形成规模，以及科研和产业如何把“难场景”当成主战场。   社会需要的不是更多会端盘子的机器，而是更成体系的消防救援机器人、更可靠的排雷装备、更能替人上高空的作业平台。   真正让人安心的未来，不是机器人在餐厅里跑得更快，而是下一次火情、险情出现时，最先进入高风险区域的是机器，人在更安全的位置做决策和支援。技术走对方向，才配得上“为人服务”这四个字。