机器人能否与人类通用是一个涉及技术、和社会多维度的问题。从现有研究和发展趋势来看，机器人与人类的通用性主要体现在以下几个方面：
1. 技术层面的通用性
自主通用科学家（AGS）：AI和具身机器人驱动的自主通用科学家有望打破学科界限，自动化整个科研生命周期，从文献检索到实验设计、执行和论文撰写。
通用机器人基础模型：Genesis AI等公司致力于开发通用机器人基础模型，旨在实现“无限物理劳动自动化”，通过物理引擎模拟生成合成数据，克服现实世界数据获取的瓶颈。
人形机器人的通用适配能力：人形机器人凭借其高通用性，已在教育、服务、工业等领域广泛应用，如教学辅助、家庭陪护、工厂搬运等。
2. 认知与交互的差异
思维方式的本质区别：人类思维整合经验、直觉与逻辑，具备动态调整能力，而AI的推理基于数据中的统计模式识别，缺乏对因果关系的深层理解。人类记忆会随时间变淡，而机器人的记忆数据永久保存，但对存储内容的组合与匹配能力有限。
感知与情感鸿沟：人类感知是综合性的，涉及情感和文化理解，而机器的感知是基于算法的客观数据处理，缺乏主观体验。AI虽能模拟情感反应，但本质是概率优化，无法真正体验情感。
3. 与法律主体性
主体性争议：哲学和法律领域普遍认为，只有具备自我意识和能动性的人类才能成为主体，而AI缺乏真正的创造性和实践性，无法构成主体。生成式AI虽表现出一定自主性，但其主体性仍由语言生成驱动，与人类主体性有本质差异。
法律地位：当前著作权法、规范等均以人类为中心，AI无法承担法律责任或享有精神权利，其生成内容的权利归属仍存争议。
4. 人机协作的实践
工业与医疗协作：在自动化生产线中，机器人执行高强度任务，人类专注于创新设计；智能医疗诊断中，AI辅助分析数据，医生综合判断。这种协作模式充分利用双方优势，但需解决安全交互和责任归属问题。
渐进式交互设计：人机交互需贴近人类认知习惯，如通过自然语言、手势等实现“对话前阶段”的吸引和沟通，逐步建立信任。
机器人目前能在特定领域实现与人类的“功能性通用”（如科研、劳动自动化），但在认知、情感和层面仍存在不可逾越的鸿沟。未来的人机关系更可能是互补协作，而非完全通用。技术的突破需伴随框架的完善，以确保人类主体性不被削弱。
