尽管现代人工智能驱动的机器人在功能展示上令人印象深刻，但行业共识认为其距离真正取代人类劳动力仍有数年之遥，核心瓶颈在于无法适应动态变化的环境。上个月，AI 机器人公司 Figure 展示了其人形机器人执行打扫房间等基础任务的能力，随后一组机器人连续工作九天分拣包裹的演示，引发了关于自动化替代人类工作的广泛讨论。午方 AI 梳理发现，新南威尔士大学机器人技术副教授 Oliver Obst 指出，目前最可能被取代的是结构化环境中的重复性劳动，而行政与文件处理任务则更倾向于由纯人工智能模型完成。

随着技术进步，市场对劳动力被替代的担忧日益加剧。劳动力咨询公司 Challenger, Gray and Christmas 在 5 月份发布的报告数据显示，受人工智能影响，美国企业在 2026 年预计将解雇约 49,135 名员工。

然而，Obst 强调人形机器人短期内难以大规模普及，因为它们在效率上并未显著优于现有制造方法，且错误率并未降低。即使在相对结构化的场景中，这些机器人在可靠性、速度、安全性、成本及应对突发状况的能力上仍存在明显短板，环境越复杂，技术挑战呈指数级上升，而大多数人类工作涉及的变数与判断因素远超简单的包裹分拣。

现实对比进一步揭示了技术差距。在 5 月份的另一段视频中，一名人类工人的分拣效率竟然超过了 Figure 公司的机器人团队，后者因需要更换电池而被迫中断作业。Figure 首席执行官 Brett Adock 将此称为“人类最后一次获胜”。去中心化数据网络 XYO 联合创始人 Markus Levin 补充道，虽然 AI 模型和自动化软件在执行重复任务时的一致性与耐久性远超人类，但机器人仍需充电、维护及监管。国际机器人联合会 9 月份报告显示，过去十年全球工厂机器人需求翻倍，仓库和物流领域增长最快，但 Levin 认为全面取代人类工作仍需数年，可靠性、安全性、监管、基础设施成本及公众信任度仍是主要障碍。

新南威尔士大学高级讲师 Francisco Cruz Naranjo 从效率维度分析指出，机器人表现高度依赖具体工作内容与环境。午方 AI 注意到，Cruz Naranjo 认为在不需频繁暂停的场景下，机器人执行重复任务表现优异，Figure 的直播已证实这一点；但在高度动态环境中，机器人难以快速适应变化。他判断，环境变化较大的重复性工作最可能被取代，但这取决于科研进展速度及社会改造工作环境以适应机器人的努力，这一过程恐怕仍需数年才能取得实质性突破。

尽管存在技术瓶颈，Naranjo 与 Obst 均认为机器人若大规模应用将带来积极影响，包括改善工作与生活平衡、缓解劳动力短缺地区就业压力以及解决高危工作环境问题。

然而，这一进程也触及深层的社会伦理议题。Obst 指出，虽然让机器人承担危险工作能挽救生命，但也可能产生意想不到的后果，例如在军事行动中让人类远离危险区域虽能减少伤亡，却可能降低社会对冲突的认知成本，从而引发新的伦理困境。