一段十几秒的视频里，机械臂把散落的零件逐个拾起，动作连贯，镜头干净，背景里没有别人。关掉视频之后，问题往往变得朴素：这套动作，在现场能重复多少次？
演示挑的是好天气
镜头里的世界是被整理过的。光照稳定，物料姿态在可取范围内，地面平整，旁边没有人突然走过。这些条件在演示中往往被默认成立，却很少被写进说明。现场恰恰相反：来料的摆放每次都不一样，纸箱的边角会翘起，叉车经过时地面会有轻微震动。
所以真正难的从来不是“能不能做一次”，而是把一次的成功摊薄到一整班。工程上把这叫鲁棒性，说得直白些，就是一台机器人能不能在没人照看的时候，自己把不顺的情况消化掉。
抓起来容易，松手难
视觉解决“在哪里”，力觉解决“用多大劲”。前者这几年进步明显，后者要琐碎得多。装配、插拔、抓取软包装这类任务，位置对到毫米级还不够，接触那一瞬间的力必须可控，否则零件被压变形，或者根本没插到底。
纯位置控制在这里会失效：手是“硬”的，稍微偏一点就顶住。柔性控制、阻抗调节这些做法，本质上是让机械臂学会“松”，碰到阻碍时退一点，再试探。听起来像退让，实际是更难的活。
出错之后的那几秒
卡料、滑落、被遮挡——人遇到这些会顺手拨一下，机器人不会。它要么停在原地等，要么按预设的逻辑重试，而预设逻辑通常覆盖不到真实世界的花样。
这一段“自愈”能力，往往决定了一个工位愿不愿意长期放手让它跑。判断标准也不玄：多久需要人过去一次，过去之后要花多久才能恢复。
尺子不好找
公开演示喜欢用成功率说话，但成功率的样本是被挑选过的。更有意义的问题也许是：换一种来料，它需要重新示教吗？一次异常之后，它靠自己能回到正常状态吗？评价一台机器人，把这类问题问清楚，比争论参数更接近真实。
有些地方不该硬上
柔性极高、批量很小的场景，人依旧更合算；把人硬换成机器人，最后省下的未必是成本。另一头是安全：协作场景里，速度与力的限制应当写进设计前提，而不是事后补一条减速规则。
回到那三秒的镜头。做出三秒不难，难的是重复很多次之后，它依然是这三秒；而当情况偏离时，它知道自己该停下来。会停，也是一种能力。