机器人能通过自然语言、表情、动作与人类无缝沟通，理解复杂指令（如“把桌上的杯子放进左边第三个抽屉”）并执行。

结合多模态大模型（如视觉、语音、触觉数据），机器人可更精准感知环境（例如识别情绪、解读模糊指令）。

大模型赋予机器人快速学习新任务的能力（如通过观察人类示范学会使用新工具），甚至能预测用户需求（比如提前准备早餐）。

在动态环境中实时调整行为（如避开突然出现的障碍物，或在紧急情况下做出优先级判断）。

结合用户历史数据，机器人可提供高度定制化服务（如根据健康数据推荐饮食，或按个人习惯调节家居环境）。

成为全能管家（清洁、烹饪、教育儿童）、老年护理助手（监测健康、防止跌倒），甚至心理疏导伴侣。

在手术辅助、康复训练等医疗场景中，通过大模型的医学知识库提升精准度。

作为个性化教师，根据学生能力调整教学方法；在实验室中协助设计实验、分析数据。

在危险环境（核电站、火灾）执行任务，通过大模型快速分析现场数据并制定方案。

虚拟偶像或实体机器人具备“人格化”互动能力，可能成为人类的情感寄托对象。

服务、制造、客服等行业可能面临岗位替代，需重新思考人类劳动力的价值定位。

机器人持续收集环境数据（如家庭对话、行为习惯），可能导致隐私泄露或被黑客操控。

责任归属：若机器人因大模型决策错误导致事故，责任应由开发者、用户还是AI承担？

情感依赖：人类是否可能过度依赖机器人伴侣，影响社会关系？

道德编程：如何确保大模型的价值观符合人类伦理（如公平、非歧视）？

高成本可能导致技术仅被富裕阶层或国家掌握，加剧社会分化。

若机器人具备高度拟人化外观和“类意识”行为，人类可能对其产生权利争议（如是否应赋予机器人法律人格）。

大模型的不可解释性可能让机器人行为难以预测，尤其在复杂环境中（如军事应用）。

机器人可能传播训练数据中的文化偏见，或改变人类社交习惯（如更倾向与机器人互动而非真人）。

制定安全标准（如强制植入“伦理黑匣子”记录决策过程），限制高风险场景的应用。

明确责任划分，建立AI保险机制；通过税收政策调节自动化对就业的冲击。

全球协作制定AI伦理准则，确保技术以人为本（如禁止开发具有欺骗性情感的机器人）。

提升全民AI素养，避免过度依赖或恐慌，促进人机协作而非对立。