来自专栏 · 法思诺创新

创作声明：内容包含虚构创作

想象一下，你信心满满地派出一支精锐部队去执行一项重要任务，结果路程还没到一半，就因为各种“掉链子”——装备故障、导航失灵、能源耗尽——队员们纷纷落荒而逃。这场景，是不是让你哭笑不得，又心有余悸？

机器人马拉松“炼狱”

这不就是2025年北京亦庄那场人形机器人半程马拉松的真实写照吗？21公里的赛道，听起来不长，但对这些“钢铁侠”们来说，却是一场名副其实的“炼狱”。我们来看看这些令人咋舌的数据：

• 机械故障频发：
• A机器人，起跑后不久就“扑街”，暴露出关节耐耗性不足的问题。还有7台机器人，跑着跑着零件就“离家出走”了。这就好比运动员跑到一半，鞋子裤子都掉了，你说尴尬不尴尬？
• 能源与散热瓶颈：
• 即便是夺冠的B机器人，也中途更换了3次电池。其他机器人更是平均每3公里就要换一次“能量棒”。部分机器人甚至因为关节过热而被迫“中暑”退赛。这不就是典型的“后勤保障跟不上前线需求”吗？
• 运动控制“翻车”：
• 赛场上足足上演了13次摔倒事件！还有机器人跑着跑着就“蒙圈”了，迷路现象频发。这说明我们的“小脑”（动态平衡算法）和“眼睛”（导航系统）在复杂环境下还远不够“灵光”。
• 惨淡的完赛率：
• 最终，只有6支队伍坚持到了终点，完赛率仅为30%。

这场看似热闹的赛事，就像一面镜子，清晰地照出了我们当前在机器人乃至整个智能设备领域，那块最容易被忽略，也最容易“掉链子”的短板——可靠性。难怪有著名投资人决定放弃继续投资机器人赛道。

看到这里，你可能要问了，这是不是太苛刻了？毕竟是前沿探索，失败很正常。赛事组织方也说了，这些故障是“有效失败”，能为技术改进提供真实数据。

我们创新人都同意，探索允许试错。但作为身处研发一线的研发负责人、技术主管、产品经理、研发工程师——我们更应该从这些“有效失败”中，嗅到一丝危机感。当我们的产品走出实验室，走向市场，面对形形色色的用户和千变万化的使用场景时，缺乏可靠性则变成了生死攸关的“1”， 这种风险我们能承担得起吗？

打个比方，产品的功能和性能，就像一辆跑车的发动机和酷炫外形，它们决定了车能跑多快，多拉风。而可靠性，就是这辆车的刹车系统、轮胎、底盘。平时你可能感觉不到它们的存在，但一旦出现问题，轻则抛锚路边，重则车毁人亡。在产品价值链条上，可靠性就是那个起决定性作用的“1”，其他的功能、性能、体验，都是跟在后面的“0”。没有了这个“1”，再多的“0”也毫无意义。

尤其是在智能设备时代，AI与硬件的深度融合，让产品的复杂度指数级上升。用户对产品的期望，也早已从“能用”升级到了“好用”，甚至是“愉悦体验”。在这种背景下，设备的长期稳定性、故障率控制、用户生命周期体验，就成了决定产品口碑和市场竞争力的关键。

想象一下，你花大价钱买了个智能扫地机器人，结果它要么动不动就卡在墙角“思考人生”，要么三天两头就需要你手动“解救”。你还会向朋友推荐这款产品吗？你还会对这个品牌抱有好感吗？答案不言而喻。

研发的痛：我们离“可靠”还有多远？

谈到可靠性，很多研发团队都有自己的“难言之隐”：

• “黑箱”的困扰：
• 很多时候，我们对可靠性的理解还停留在一些基础实验层面，比如做做高低温、振动测试。但对于系统性的方法论，尤其是软件可靠性，比如WiFi连接会不会突然断开？智能算法在特定场景下会不会失灵？我们往往缺乏有效的测试标准、数据分析和优化策略。
• “软硬”的割裂：
• 智能设备中，软件的戏份越来越重，AI算法、物联网通信模块等等，都对可靠性提出了新的挑战。但我们传统的硬件可靠性方法，已经很难完全覆盖这些软件失效的风险。“头痛医头，脚痛医脚”的模式，显然已经跟不上时代了。
• “经验”的局限：
• 很多时候，我们依赖经验去判断和解决可靠性问题。但经验这东西，有时候靠谱，有时候也会“失灵”。尤其是在面对新技术、新材料、新工艺时，过去的经验可能不再适用。我们更需要一套科学的、数据驱动的方法体系来指导我们的工作。

这些痛点，就像一个个无形的枷锁，束缚着我们迈向“高可靠性”的脚步。机器人马拉松上的种种窘境，不过是这些深层问题的冰山一角。

破局之路：像对待“攻坚战”一样对待可靠性

那么，面对可靠性这座“大山”，我们该如何攀登？难道只能望洋兴叹吗？当然不是！机器人马拉松虽然暴露了问题，但也指明了方向。需要企业像对待“攻坚战”一样重视可靠性。

第一，把可靠性当成一场“系统工程”来对待，而不是“临时抱佛脚”。

就像一场马拉松，成功完赛需要运动员在体能、技巧、策略、装备等各个方面都做好充分准备。产品的可靠性也是如此，它贯穿于产品的整个生命周期，从需求分析、设计开发、测试验证，到生产制造、售后服务，每一个环节都不能掉以轻心。

我们需要建立一套融合软硬件的可靠性设计与测试体系。这不仅仅是增加几个测试项目那么简单，更重要的是转变观念，将可靠性意识融入到每一个研发人员的血液中。

第二，拥抱“数据驱动”，让可靠性不再是“玄学”。

机器人马拉松的“有效失败”，为我们提供了宝贵的真实场景数据。同样，在产品研发过程中，我们也需要建立完善的数据采集和分析机制。无论是实验室的加速寿命试验数据，还是来自市场的用户反馈数据，都是我们改进可靠性的“金矿”。

学会运用科学的数据分析方法，比如韦伯分布、对数正态分布等，去定位失效的根本原因，预测产品的寿命，评估改进措施的效果。让可靠性工作从“凭感觉”走向“看数据”。

第三，勇于“亮剑”，主动出击解决“疑难杂症”。

可靠性问题往往隐藏得很深，就像水面下的冰山。我们不能等到问题爆发了再去补救，而要主动去识别和分析潜在的风险。

比如，针对机器人马拉松暴露出的关节耐耗性问题，我们能不能在设计阶段就引入更先进的材料和结构？针对电池续航和散热问题，我们能不能探索更高效的能源管理和散热方案？针对运动控制失效问题，我们能不能通过更鲁棒的算法和更精准的传感器来提升稳定性？

这些问题的解决，需要我们有“打破砂锅问到底”的钻研精神，也需要我们有跨部门、跨领域的协作能力。

第四，寻求“专业外援”，站在巨人的肩膀上。

可靠性工程是一门专业性很强的学科。如果企业内部缺乏相关的经验和人才，不妨积极寻求外部的专业支持。比如，可以参加一些实战型的可靠性课程，学习先进的理论、方法和工具。也可以引入专业的咨询服务，针对企业自身的痛点，量身定制解决方案。

记住，投入可靠性的每一分钱，最终都会在用户口碑和市场份额上得到丰厚的回报。

写在最后：告别“脆弱”，拥抱“可靠性”

机器人马拉松的赛道上，那些步履踉跄、状况百出的机器人，像极了我们这个时代很多“外表光鲜，内里脆弱”的智能产品。它们拥有强大的“大脑”（AI算法），灵活的“四肢”（硬件执行单元），却常常因为可靠性问题而功亏一篑。

未来的竞争，一定是“可靠性”的竞争。谁能率先攻克可靠性的难关，谁就能在激烈的市场角逐中赢得先机，也必将在8月份的世界人形机器人运动会上笑到最后。

因为，我们真正需要的，不是“脆弱的铁皮人”，而且“可靠的智能帮手”！

如果你对智能设备/产品的可靠性提升有任何困惑或心得，欢迎在评论区留言交流。

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