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！ 柳冠中作为中国工业设计领域的关键人物，早年从中央工艺美术学院起步，后在清华大学建立工业设计系，推动设计教育从基础走向创新。他提出的观点直指智能科技的偏差，强调无人驾驶汽车和酒店机器人等应用本该服务人类，却优先针对标准化、低风险场景。这种看法源于他对科技应用的长期观察，指出机器人应优先解决人类不愿或不能从事的危险工作，而非简单取代现有劳动力岗位。中国工业设计协会数据显示，这种偏差已成行业共识，引发广泛讨论。 服务机器人市场快速发展，中国餐饮配送机器人行业渗透率预计2025年达37%，广东地区的智能炒菜机一小时可处理180份菜品，远超人工效率。上海的服务机器人不仅送餐，还涉及医疗物流，全球销量已超10万台。快递分拣机器人充电5分钟可工作5小时，大幅降低人力成本。荷兰公司在德国仓库部署70台分拣机器人，效率提升三倍。这些应用聚焦标准化环境，回本周期短，吸引大量资本投入。市场报告显示，服务机器人行业年增长率超过20%，成为科技投资热点。 相比之下，高危领域机器人市场规模小得多。2024年中国消防机器人市场仅25亿元，年增长率21%，基数远低于服务机器人。排雷机器人需适应40%坡度地形和乱石环境，技术门槛高，导致普及缓慢。高空作业机器人传感器和算法要求严格，普及率不足5%。美国军工机器人虽能处理核污染和排爆，但民用转让受限，市场狭窄。这些领域研发成本高企，企业投资意愿低。行业分析指出，高危机器人市场虽有潜力，但短期回报不如服务类。 排雷机器人面临多重技术难点，包括复杂地形适应和精确探测。地雷隐蔽性强，防步兵和防坦克类型多样，机器人需整合传感器避免误判。火灾现场高温毒烟要求消防机器人抗高温并精准操作，成本往往数倍于服务机器人。高空作业涉及风力干扰和表面不均，机器人移动稳定性成瓶颈。国际劳工组织报告显示，这些难点导致高危岗位仍依赖人工，事故率居高不下。中国相关研究强调，突破需多学科融合，但进展缓慢。 资本逐利是智能科技偏差的主要驱动力。服务行业标准化场景易于落地，短期收益高，企业投资者蜂拥而至。高盛分析显示，AI普及将影响全球两亿岗位，主要集中在低技能服务领域。相比，高危领域风险大、回报慢，少有企业愿意率先投入。麦肯锡预测，到2030年结构性失业加剧，底层工人首当其冲。资本偏好“低垂果实”，忽略社会痛点，导致科技发展不均衡。 这种偏差带来显著社会影响。大量服务岗位被取代，快递员和服务员就业压力增大，国际劳工组织指出，低技能群体失业率将上升。贫富差距拉大，科技成少数人工具，而非全民屏障。老人适应数字化困难，日常如挂号买票成障碍。高盛报告强调，AI诊断和自动化编程已进入职场，影响扩展到白领。社会稳定受威胁，需审视科技本质。