谢@速感科技 邀请。由于我个人的研究方向主要集中在机械臂这块，机器人的其他领域只知皮毛，所以这边也只能结合自己的经验，粗略说一说。
先说结论，【美国机器人路线图2016版】中指出：『在未来10-15年内，我们基本不可能制造出全能的通用机器人』，而我个人也比较认同这一观点。所以，我就猜一个大于15的数字， 大概还需要50年 。
======以下具体说明======
【终结者】系列电影是我最喜欢的科幻电影之一，第一部【终结者】电影还是小学时跟我妈一起看的。但是，即使是1984年的T-800机器人也已经远远强于目前世界上的真实机器人。
要想做出类似T-800性能的机器人，我认为我们现在还有很多路要走。相对于其他技术（ 智能手机、VR眼镜、移动支付等），机器人涵盖的技术领域更广。所以，下面我根据机器人的研究领域，分别大概谈谈现在机器人的研究进展与问题。
（ 以下非本人熟悉领域的内容均为道听途说，如有误，欢迎在评论区指出 ）
其中，T-800机器人的信息基本上来自一个叫做『 终结者百科』 的网站T-800，（现在真是什么网站都有了。。。。）
我们先看看T-800吧
可以看出，T-800的机构设计基本 模仿人体 进行自由度分配，骨架为超合金（也称 高温合金 ），另外，驱动器采用的是 液压模块 ；此外， 能源是小型 核反应堆核燃料电池 （可以连续工作120年）。当然，施瓦辛格饰演的T-800具有 人的外貌 。
感谢机械前辈们几百年的积累，目前在硬件方面，实际机器人已经不会比T-800差了，甚至可能优于T-800。下面是几个比较著名的真实机器人：
但是，在 能源方面 ，我们离T-800还有一段距离。现在的移动机器人基本上都需要携带一个巨大的电池，续航能力也不行。这方面只能寄希望于新一代电池技术的发明了。
除此之外，T-800在一些细节方面也超过了现在的机器人研究水平：无摩擦轴承、能承受手榴弹攻击的高强度骨骼、包含人体内循环在内的活体组织等。当然，这几个不是人形机器人的必备功能。
这个包括两个部分，一个是传感器，一个是信号处理：
传感器 ：机器人需要能够感知周围环境和自身状态，因此需要安装不同的传感器。当然，这里我们不清楚T-800到底安装了哪些传感器，所以简单猜一下：听觉传感器（可以听到声音）；多光谱高分辨率相机（能够夜视、放大等）；力矩传感器；皮肤触觉传感器（可以感受到别人触碰到自己）。
首先是 听觉传感器 ，这个似乎没有什么特殊的，普通麦克风即可。
其次，是 相机 ，现在机器人的视觉传感器应该比T-800丰富，高精度相机、红外相机、深度相机、激光雷达等等。没办法，算法不够，传感器来凑嘛。
之后，是 力矩传感器 ，主要用于检测关节力矩。有了精确的关节力矩才有可能部署一些控制算法、估计环境状态。当然，现在这样的传感器也已经有了，但就是贵。
最后，也是唯一与T-800有差距的地方，是 皮肤触觉传感器 ：这个基本上还有很多路要走，不信的话看看下图吧，这是去年RA-Letter上发表的一篇论文的工作： A Conformable Force/Tactile Skin for Physical Human-Robot Interaction
信号处理算法 ：当然，这里的信号处理是广义的信号处理，包括普通的滤波、傅里叶变换等，也包括物体识别、语音识别等人工智能算法。这个话题就太大了，而且我们与T-800差距也非常大，我简单列几个：
物体识别/语音识别 ：当然，随着近几年深度学习的发展，我们在物体识别和语音处理方面的造诣已经非常厉害了，从前段时间百度的机器人『小度』在【最强大脑】中的表现可见一斑。
语义理解 ：前面的语音识别是指根据声音识别出文字，这里则是理解识别的文字内容。T-800与人类接近的水平就不说了，而我们现在研究的最高水平，可以参考微软小冰聊天机器人，基本还是比较笨的。PS：不要跟我说什么机器人『娇娇』，那是后面有个人在遥控。
环境理解/地图创建 ：这个简单地说，就是机器人对环境建模的能力，包括地图创建等。T-800就不说了，已经可以全球到处跑，甚至穿越时空回到从没见过的过去也没问题。相反的，现在的机器人在这一块还是比较弱的，即使配备了激光传感器等额外的设备（T-800只有双目相机），也只能在一些特定条件下完成地图创建，而基于地图的环境理解也只能算刚起步不久，如下面这个语义地图。
当然，我觉得之后随着深度学习技术在地图创建等领域的应用，（考虑到深度学习对环境理解的能力），这个领域估计有可能在十年内出现可实用的技术。
规划是指根据任务和机器人当前状态，计算出完成这个任务的方法。包括且不限于：任务规划（将大任务划分为几个小的子任务），运动规划（机械臂或者足式机器人各关节运动轨迹），路径规划（其实跟运动规划类似，不过倾向于为移动机器人规划形式路径）。T-800的规划水平已经跟人差不多，所以就不提了，来看看我们现在的机器人吧：
任务规划 ：举个例子，我们想让机器人送瓶雪碧，那么机器人会将这个大任务分解成几个子任务（运动到冰箱前-->打开冰箱-->找到雪碧-->拿出雪碧-->关上冰箱-->送到人面前），当然，可以有更复杂的任务。目前，一般是采用MDP或POMDP模型来描述问题，然后用各种规划算法求解。总体上说，现在的任务规划强烈依赖于任务描述方式（人工指定），而且在应对大规模、不完全可观等复杂问题时，还没有可靠的方法。
运动规划 ：举个例子，机器人面前有一杯水，让机器人将手运动到杯子面前，同时不能碰到桌子等障碍物。这就是运动规划，根据目标状态点，生成一系列关节运动状态。是的， 现在就连让机器人拿起面前的杯子这样的问题也还没有完全解决 。简而言之，我们一般是采用基于随机采样的算法进行运动规划的。随机采样的意思就是：每次规划的结果可能不同，更无法保证规划出的路径是最优的。因为自己就做这一块，所以深知其中的坑。就我个人感觉，要解决运动规划问题，需要一个方法论上的创新，抛弃现在这套方法（因为人肯定不是这样规划的啊）。
路径规划 ：其实跟运动规划是一个问题，但由于路径规划一般是在地面上，问题维度低，可以采用一些奇奇怪怪的规划方法（Dijkstra，A*等）。由于问题毕竟简单，这块的发展也比较好，例如各种扫地机器人就已经可以在室内环境中到处跑了。
当然，这一块需要解决的问题可能是：①动态环境；②拥挤环境；③复杂地形；④地图不全的环境等。但是估计未来15年左右可以彻底解决，所以到那时候，估计无人驾驶车已经可以到处跑了。
控制 ：
控制就是具体执行规划结果的过程了，从底层的电机控制到上层的机器人全身控制都属于这个范畴。我不清楚T-800的控制是怎么做的，但看他可以到处跑、跳，基本可以确定现在的机器人控制技术还没达到这个水平。但我们可以简单看看现在的机器人控制已经什么水平了：
机械臂控制 ：下图是大约十年前 Sami Haddadin 做的机械臂碰撞检测的demo，基本上已经非常厉害了。而且，由于机械臂控制属于机器人自身动力学问题，所以目前看来，这一领域可以说已经是完全攻克了。
机械手操作 ：但是，机械手的抓取操作问题就没这么简单了，因为其中涉及实际物理环境的建模问题（摩擦力、形状等），由于模型不精确，所以完全基于模型的方法很难解决这一问题。目前实际应用基本还是采用平行夹持器的方式。只有不少研究机构在进行灵巧手抓取方面的研究。
足式机器人控制 ：这是更难的地方了，因为机械臂和机械手都至少有个相对固定的基座。足式机器人的base是会随着接触而发生变化的。所以，我一直觉得能做足式机器人控制的人都是很厉害的人。虽然很难，但还是有一些逆天的公司做出了不错的足式机器人】。
上面这几个足式机器人真的已经超级厉害了，但是它们跟T-800比起来，依旧还是渣渣。
这个属于另外一大块内容，由于可以应用到其他领域（控制、规划、感知等），所以有时候不能单独列为一类。众所周知，现在深度学习很厉害了，但依旧需要依赖大量标记数据。
我之前在另一个回答（小扎说人工智能仍需要人类给出足够的引导，机器人需要完成「无人指导下的学习」，目前这种理论目前是否存在？ - fly qq 的回答 - 知乎）中提到过，机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。目前，深度学习主要在监督学习方面得到了很好的应用；此外，对于强化学习，也逐渐以Deep Q Learning等形式出现；但无监督学习才是机器学习中的最高挑战。
T-800在电影中能学习微笑等奇怪的技能（也可以直接从数据库中下载知识学习），正得益于其超强的学习能力。而其能根据数据库中的人体解剖信息，习得如何高效杀死人类（根据『终结者百科』），说明其已经具有了较强的无监督学习能力。
当然，机器学习的坑还有很多。因为，正是不断学习让我们能够面对不断变化的环境。这方面可挖的东西太多了。
这个就是机器人与人交互的问题。包括识别人、与人交流、与人协作。在这个角度看，T-800已经跟常人无异（甚至强于人类）。但是，我们现在的机器人则还不尽如人意：
识别人 ：虽然人体识别在机器视觉中已经有了很多成果，但是在人机交互过程中，机器人不仅要识别到人的存在，还应该要能判断人的动作、意图，并作出相应反馈。
与人交流 ：这方面，T-800早已经通过『图灵测试』了（可以混入人类军队）；而我们的聊天机器人虽然也已经做得不错了，但离通过『图灵测试』还很远，随便一个普通人都能轻易判断出对面是一个机器人。
与人协作 ：这个就不说了，T-800不仅可以与人一起做简单的协同工作，还能够给人分配工作。。。。；而我们真实的机器人还只能这样：
容错性 ：
这个就是说机器人的软硬件发生故障后，依旧可以自适应地完成部分工作，我们比T-800还是差很多：
T-800是这样的：融解得只剩手了，还能给你点赞。
我们的机器人最强只能这样：
2014年发表在Nature的成果，只是简单的机构损坏、核心部件完好。
综上，要想做到跟【终结者】中的T-800那样的通用机器人，我们还有非常非常非常远的路要走，前面说的50年都已经是很乐观的估计了 。
当然，要想在十年内做出这样的机器人也不是不可能，例如忽然来了一群奇怪的人说要教我们机器人技术：
