摘要：这几年，机器人行业像一场“算力军备赛”：模型越大越好，数据越多越强，硬件越贵越高端。
引言
这几年，机器人行业像一场“算力军备赛”：模型越大越好，数据越多越强，硬件越贵越高端。
似乎只有无限接近人脑复杂度，机器人才算“智能”。
但英国青年科技企业 Opteran 却反其道而行——它提出了一个出乎意料的问题：
如果机器人只需要像蜜蜂那样聪明呢？
（一）
从昆虫大脑到自然智能
蜜蜂大脑约有一百万个神经元，却能完成定向飞行、距离估算、群体交流，甚至能通过“8字舞”传递食物位置信息。
相比之下，人脑的 860 亿神经元似乎过于奢侈。
Opteran 的两位创始人——谢菲尔德大学教授 James Marshall 和神经科学家 Alex Cope——十多年研究昆虫神经系统，把这些规律转写成算法，命名为“自然智能（Natural Intelligence）”。
Marshall 曾直言：“进化是最好的工程师，我们只是把它翻译成代码。”
与深度学习的“数据+算力换智能”不同，Opteran 的路径是：从进化中复刻最小而稳健的计算结构。
这意味着，仅依靠几枚摄像头、几瓦级功耗，就能让机器人自主完成避障和导航，不依赖云端，不消耗昂贵 GPU。
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（二）
工业仓库与火星地貌
这种思路一开始被质疑过：能在实验室里模拟蜜蜂飞行，但能否应对工业的复杂环境？
答案在应用中逐渐显现。
在德国，SAFELOG 这类仓储机器人公司已经开始引入 Opteran 的视觉本地化技术，以减少对环境依赖极高的激光雷达。
理由很现实：当光照变化或货架遮挡时，传统 SLAM 算法容易失效，而“昆虫式导航”仍能稳定运行。
在欧洲航天领域，Opteran 与 Airbus、欧洲航天局（ESA）合作，把算法带到火星模拟环境测试。面对通讯延迟与能耗约束，它的低功耗与高鲁棒成为优势。
CEO David Rajan 更是放话：
“我们的目标，是让 Opteran Mind 驱动地球上以及外太空的每一台机器。”
这句话听上去像宣传，但背后逻辑很硬：
太空探测器无法依赖地面算力支持，它必须“靠自己活下去”。
（三）
投融资与生态：轻量化的窗口
资本也在押注这条“逆势路径”。公开资料显示，Opteran 已获得 Seraphim Capital 等基金的投资，重点在于它切中了一个急迫的痛点：
当机器人和无人机走向大规模应用，成本和能耗将是比“是否足够聪明”更紧要的约束。
2025 年，欧洲人工智能政策讨论的重点之一是“效率与独立”。
在德国机械工程协会（VDMA）的年度讨论中，多位专家提到：工业 AI 的现实挑战不在于模型极限，而在于“如何让工厂里的机器人能用得起”。
Opteran 的思路与这种政策导向正好呼应。
（四）
开放的质疑
当然，这条道路并非没有问题：
在玻璃幕墙、无纹理地板等人工环境下，仿生导航能否保持鲁棒？当任务需要物体识别与操作，Opteran 的算法如何与视觉识别、操作规划等模块融合？
这些疑问仍在验证中。但这并不削弱其探索意义，反而凸显了它与传统路径的差异价值。它提醒我们：
智能未必越大越好，能运行、能部署、能长期稳定才是真正的价值。
在“大模型热”席卷全球时，Opteran 的选择更像一记反问：
制造业和机器人领域真正需要的，到底是无限逼近人脑的智能，还是能在仓库、工厂、火星上顽强工作的“够用大脑”？
（五）
结语
当欧洲航天局在火星模拟地貌里测试“昆虫大脑”，当德国工厂验证它在仓库里的稳定性，Opteran 让我们看见了一条平行路径：
不是“更聪明的AI”，而是“刚好够用的智能”；不是追逐算力巅峰，而是用最小的能耗跑通现实任务。机器人为什么要像人？这曾是行业的默认答案。
而 Opteran 的反问，可能是未来十年最具颠覆力的提醒：
也许，像蜜蜂就够了。
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来源：德国工业智库一点号
