人形机器人已在工业搬运、高危环境作业等场景展现高效能力，例如物流分拣机器人可连续工作8小时，显著降低人力成本并提高标准化流程的稳定性‌。医疗领域的外科手术机器人（如“华佗”）通过高精度操作提升手术成功率，减少人为误差‌。家庭场景中，机器人通过视觉语言大模型和情感交互技术（如“小麦”“小艾”）提供个性化陪伴，尤其对老年群体形成心理慰藉与生活辅助‌。教育领域，AI教师可依据学生个体差异调整教学策略，突破传统“一对多”模式的局限‌。

人口老龄化加剧背景下，机器人可替代人力完成重复性护理工作，缓解劳动力短缺压力‌。在核辐射检测、极端环境勘探等危险任务中，机器人能保护人类生命安全‌。家庭场景中，机器人对用户行为数据的采集可能引发隐私泄露风险，需通过技术加密和立法规范平衡便利性与安全性‌。过度依赖机器人可能导致人类社交能力退化或情感异化，例如部分群体可能将情感寄托于机器而非真实人际关系‌。

制造业、服务业等领域的大规模机器人替代可能加剧失业问题，尤其是低技能劳动者面临职业转型压力‌。技术垄断可能导致资源分配不均，例如高端机器人研发集中在少数科技巨头，发展中国家可能面临技术鸿沟‌。当前人形机器人仍受限于复杂环境感知能力，例如动态障碍物避让和突发事件的应急响应尚不完善‌。硬件可靠性问题（如电机过热、关节磨损）可能引发操作失误，在医疗等高精度领域存在潜在安全隐患‌。

推动多模态大模型与轻量化材料结合，提升机器人环境适应性与续航能力，例如GR00T大模型支持的语音、视觉融合交互‌。优先在工业、医疗等刚需领域验证技术成熟度，避免消费级市场过度炒作‌。建立机器人伦理审查机制，例如欧盟《人工智能法案》对高风险应用的准入限制‌。通过国际技术合作减少发展不平衡，例如共享标准化接口协议与开源算法‌。

机器人技术具备‌优化生产效率、提升生活质量、应对社会挑战‌的潜力‌，但其发展需警惕‌伦理失范、经济失衡与技术失控‌风险‌。实现“更美好世界”的目标，需以‌技术可控性、社会包容性、全球协作性‌为核心原则，推动人机协同而非替代的可持续发展模式‌。