当前最先进的机器人普遍采用集中式架构，试图通过单一模型处理导航、感知、交互等所有任务。剑桥大学计算机科学与技术系集体智能与机器人学教授阿曼达·普罗洛克在《科学机器人》杂志指出，这种追求单体自主性的传统思路存在根本缺陷。在真实场景中，机器人需要持续与其他智能体协作，而现有AI模型往往忽视这种交互需求。
随着任务复杂度提升，模型参数量呈指数级增长。百万级甚至亿级参数的大型模型需要数百GB内存，存在严重延迟问题，难以满足高频控制需求。即便使用高端开发板，也只有最小模型能接近实时性能。
普罗洛克教授提出分布式协作解决方案：通过模块化设计让 specialized 机器人各司其职，在运行时动态重组团队。这种集体智能模式能实现“超线性提升”——团队整体能力超越个体能力之和。社会性学习让机器人掌握心理理论和元认知等关键技能，经验共享则能降低数据采集风险，避免重复危险行为。
技术落地仍面临三大挑战：机器人通信机制尚不完善，窄带通信难以确定“何时与谁通信”；异构任务集成技术尚未成熟，实时协调 specialized 技能仍是开放难题；现有评估标准过于简单，缺乏对团队韧性、动态适应性的衡量体系。
专家强调，机器人技术的突破需要聚焦这些基础挑战而非短期收益。未来机器人将更像人类团队，通过持续交互学习在动态环境中可靠运作。这种从“超级大脑”到分布式系统的范式转变，标志着机器人技术进入新阶段。
