每經(jīng)記者｜胥帥    每經(jīng)編輯｜張益銘    

今年春晚的焦點(diǎn)之一是人形機(jī)器人再上春晚。去年春晚舞臺(tái)上，宇樹(shù)機(jī)器人穿著大紅襖扭秧歌，這也帶動(dòng)了人形機(jī)器人行業(yè)的熱度。2025年國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人出貨量預(yù)計(jì)將激增650%以上。

如今，只會(huì)跳舞的人形機(jī)器人，還能得到投資人和行業(yè)的認(rèn)可嗎？近期，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者對(duì)話了人形機(jī)器人投資者、人形機(jī)器人核心產(chǎn)品負(fù)責(zé)人等。當(dāng)前行業(yè)重心已放在場(chǎng)景落地?！爸粫?huì)跳舞的賣不動(dòng)了，得有真實(shí)場(chǎng)景才能活。”一投資者坦言，那種僅靠三五個(gè)人、十來(lái)個(gè)人就拼湊起來(lái)的公司，張口就要估值、要融資，這類公司他們根本不碰。

從“刷屏表演者”向“實(shí)干勞動(dòng)者”轉(zhuǎn)型，機(jī)器人的技術(shù)能力能否支撐這一跨越？受訪者在交流中并未強(qiáng)調(diào)更細(xì)分的人形，而是討論整個(gè)智能機(jī)器人。

機(jī)器人三條技術(shù)路線的競(jìng)速也已進(jìn)入白熱化：Figure AI（美國(guó)人形機(jī)器人初創(chuàng)公司）、智元的“通用智能”VLA模型能否應(yīng)對(duì)工廠流水線？特斯拉推崇的“世界模型”如何靠仿真數(shù)據(jù)降低成本？波士頓動(dòng)力式的分層決策怎樣保障機(jī)器人長(zhǎng)期工作不犯錯(cuò)？

續(xù)航、穩(wěn)定性、成本，成為三條技術(shù)路線在量產(chǎn)前夜面臨的殘酷考驗(yàn)——機(jī)器人必須學(xué)會(huì)“干活”。

投資人：張口就要估值、要融資，根本就不碰

2025年央視春晚，當(dāng)杭州宇樹(shù)科技的人形機(jī)器人身著大紅棉襖，扭起秧歌，全球?yàn)橹序v。

時(shí)隔一年的馬年春晚，機(jī)器人又要回來(lái)了。宇樹(shù)科技是春晚機(jī)器人合作伙伴，首次登臺(tái)的銀河通用機(jī)器人是春晚指定的具身大模型機(jī)器人。觀眾可能再次看到人形機(jī)器人上演令人驚艷的翻轉(zhuǎn)、扭轉(zhuǎn)動(dòng)作。

春晚的提前“劇透”進(jìn)一步提升了人形機(jī)器人的行業(yè)關(guān)注度，機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)也樂(lè)觀看待2025年的量產(chǎn)情況。高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所數(shù)據(jù)顯示，2025年國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人出貨量預(yù)計(jì)達(dá)1.8萬(wàn)臺(tái)，較2024年激增超650%；在此基礎(chǔ)上，2026年國(guó)內(nèi)出貨量有望攀升至6.25萬(wàn)臺(tái)。

就在今年1月22日，每經(jīng)記者注意到一個(gè)招標(biāo)公告，招標(biāo)公司是中國(guó)石油天然氣股份有限公司華北油田分公司，中標(biāo)公司是四川天鏈機(jī)器人股份有限公司，這是基于加油站能源加注場(chǎng)景的人形機(jī)器人適配應(yīng)用與可行性預(yù)研究項(xiàng)目研發(fā)材料采購(gòu)。這意味著，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，我們或許能看到人形機(jī)器人承擔(dān)加油站能源加注工作。

隨著聚光燈的轉(zhuǎn)向，業(yè)內(nèi)人士也開(kāi)始思考，機(jī)器人不再只是舞臺(tái)上的表演者，它們必須走進(jìn)工廠、工地、物流倉(cāng)庫(kù)，證明自己是能創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的“勞動(dòng)者”，而非昂貴的“大號(hào)玩具”。

2月6日下午，一家專注于人形機(jī)器人領(lǐng)域的公司的資深投資人（曾是公司大股東）說(shuō)：“如今，哪家機(jī)器人公司能深耕具體應(yīng)用場(chǎng)景、扎穩(wěn)腳跟，未來(lái)才有出路。不管是做硬件、整機(jī)，還是軟硬件開(kāi)發(fā)，都必須和場(chǎng)景結(jié)合。”

過(guò)去的一年，他和很多人形機(jī)器人的投資人交流，他們的共識(shí)是，如果脫離人形機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景，只是悶頭閉門(mén)造車，這類公司遲早會(huì)被行業(yè)淘汰。

“我們現(xiàn)在更看重企業(yè)是否有落地場(chǎng)景；如果沒(méi)有成型產(chǎn)品，我們基本上不會(huì)考慮投資。那種僅靠三五個(gè)人、十來(lái)個(gè)人就拼湊起來(lái)的公司，張口就要估值、要融資，我們根本不碰，這類公司往往死得很快?！彼f(shuō)，如今，行業(yè)早已過(guò)了“機(jī)器人會(huì)跳舞就能賣得好”的野蠻生長(zhǎng)階段。

雅可比機(jī)器人創(chuàng)始人邱迪聰接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪表示：“無(wú)論多厲害的技術(shù)、多好的設(shè)計(jì)，到最后都需要形成一個(gè)可交易的產(chǎn)品，才能產(chǎn)生最終的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?！?/p>

過(guò)去行業(yè)內(nèi)外常常熱衷于比較各家的技術(shù)路線，仿佛某一項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢(shì)就能“吃遍全場(chǎng)”。“但到最后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)只是其中一個(gè)部分，有時(shí)候在發(fā)展后期甚至不是一個(gè)重要的部分?！北M管邱迪聰自己也從事AI（人工智能）機(jī)器人學(xué)術(shù)研究，但他認(rèn)為，技術(shù)的先進(jìn)性本身并不能直接導(dǎo)致商業(yè)成功。

“接下來(lái)這段時(shí)間，具身智能的競(jìng)爭(zhēng)都只在于：落地，落地，還是落地?！倍涞刈罱K要回答的核心問(wèn)題是：“怎么才能夠讓有足夠的產(chǎn)品力、被客戶認(rèn)可并大量規(guī)?；刭u出去，形成銷售落地。” 邱迪聰指出，無(wú)論融資規(guī)模多大，最終都必須回歸商業(yè)本質(zhì)，對(duì)銷售額負(fù)責(zé)，“不然，估值和銷售比太高，就變成了融資很多卻沒(méi)做幾單生意，這就浪費(fèi)了投資”。

究竟哪種機(jī)器人能真正“活下來(lái)”，拓展出自己的應(yīng)用場(chǎng)景？不同企業(yè)押注的三種技術(shù)路徑，正在給出截然不同的答案。

2月3日，快思慢想研究院院長(zhǎng)田豐告訴每經(jīng)記者：“2026年，智能機(jī)器人長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)的瓶頸將從‘能不能走’，轉(zhuǎn)向‘能干多久’和‘夠不夠穩(wěn)’?！?/p>

“大家普遍認(rèn)為，2026年將是機(jī)器人走向服務(wù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的關(guān)鍵一年?！彼赋觯?dāng)前技術(shù)重點(diǎn)正從機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制轉(zhuǎn)向“機(jī)器人大腦”能力的增強(qiáng)，以提高對(duì)復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)的理解與執(zhí)行能力?！拔覀冎行暮茉缇烷_(kāi)始去做一些布局和開(kāi)發(fā)?！背啥既诵螜C(jī)器人創(chuàng)新中心產(chǎn)品總監(jiān)呂童博士表示。

行業(yè)也不得不重新思考：在機(jī)器人從“實(shí)驗(yàn)室”走向“生產(chǎn)線”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，如何讓它們真正像人一樣精準(zhǔn)、穩(wěn)定地完成擰螺絲、打包、搬運(yùn)等實(shí)操任務(wù)？這場(chǎng)轉(zhuǎn)型的考驗(yàn)尤為殘酷，續(xù)航功耗、實(shí)時(shí)響應(yīng)能力與維護(hù)成本，成為檢驗(yàn)所有技術(shù)路線的“試金石”。在這三重考驗(yàn)下，原本看似百花齊放的技術(shù)路線，開(kāi)始逐漸顯露出各自的優(yōu)勢(shì)與短板。

三條技術(shù)路線“并行”，各有優(yōu)勢(shì)亦存瓶頸

面對(duì)“實(shí)干”的要求，行業(yè)逐漸分化出三條主流技術(shù)路徑，每條路都代表了對(duì)智能機(jī)器人未來(lái)的不同想象。

第一條是VLA（視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作）模型路線，以追求“通用智能”為核心，試圖讓機(jī)器人像人類一樣通過(guò)視覺(jué)感知、語(yǔ)言理解，最終直接控制動(dòng)作執(zhí)行。Figure AI、智元機(jī)器人等企業(yè)押注于此。

田豐分析了這條路徑的核心特點(diǎn)：“依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以應(yīng)對(duì)未知環(huán)境和未知任務(wù)，追求端到端的單一模型?！逼鋬?yōu)勢(shì)在于具備強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力，能夠聽(tīng)懂“把桌子收拾干凈”這類模糊指令。但田豐也指出了其短板：“端到端模型的計(jì)算開(kāi)銷大，對(duì)硬件的續(xù)航、散熱能力要求較高。”

去年以來(lái)，智元機(jī)器人、優(yōu)必選等企業(yè)，已展示出人形機(jī)器人進(jìn)廠“打螺絲”的實(shí)操能力。今年的CES展會(huì)上，一些非人形機(jī)器人的專業(yè)公司也進(jìn)入這一賽道，比如速騰聚創(chuàng)展示了高穩(wěn)定性機(jī)器人作業(yè)系統(tǒng)。2月3日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪了速騰聚創(chuàng)負(fù)責(zé)AI領(lǐng)域的專家洪浪（化名），他表示：“VLA是一種利用大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)能力實(shí)現(xiàn)操作智能的技術(shù)范式。”但他話鋒一轉(zhuǎn)，指出了這條路線的隱性挑戰(zhàn)：“單純給機(jī)器人一張圖片，它無(wú)法判斷一個(gè)盒子距離機(jī)械手有多少厘米，但VLA的輸出卻是3D世界中一系列實(shí)數(shù)坐標(biāo)和朝向，這意味著端到端的VLA仍需隱式利用相當(dāng)一部分參數(shù)，來(lái)解決空間感知問(wèn)題?！贝送猓?dāng)機(jī)器人手部即將觸碰到物體的“最后一厘米”時(shí)，絕大多數(shù)操作接觸面會(huì)被靈巧手自身遮擋，因此觸覺(jué)與力覺(jué)反饋的重要性就凸顯出來(lái)。

速騰聚創(chuàng)的解決方案主要有兩點(diǎn)。一是在傳統(tǒng)純視覺(jué)VLA的基礎(chǔ)上，融合3D點(diǎn)云和觸覺(jué)信息。“有效利用點(diǎn)云后，我們的數(shù)據(jù)需求大幅降低，因?yàn)檫@一方式跳過(guò)了依靠海量數(shù)據(jù)隱式學(xué)習(xí)空間感知的階段?！逼涠菍⒂|覺(jué)作為VLA的另一模態(tài)輸入，速騰聚創(chuàng)不愿具名的專家強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前觸覺(jué)技術(shù)仍面臨三大行業(yè)性難題：一是硬件層面，優(yōu)質(zhì)、高信噪比的觸覺(jué)傳感器依然稀缺；二是算法層面，尚未有成熟方法能高效利用觸覺(jué)數(shù)據(jù)；三是數(shù)據(jù)層面，缺乏大規(guī)模的公開(kāi)或私有觸覺(jué)數(shù)據(jù)集。

第二條是世界模型路線，核心是構(gòu)建“數(shù)字世界”，特斯拉是這一路線的代表。該路線會(huì)在AI系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)建物理世界的模擬器，讓機(jī)器人能夠預(yù)測(cè)自身行動(dòng)的后果。

田豐將其概括為：“為機(jī)器人注入對(duì)物理規(guī)律的直覺(jué)理解，讓它通過(guò)推理和規(guī)劃，預(yù)測(cè)自身行動(dòng)的結(jié)果?！边@條路徑重度依賴高質(zhì)量仿真數(shù)據(jù)，但一旦模擬器建成，便能大幅降低對(duì)昂貴真機(jī)數(shù)據(jù)的依賴。

第三條是分層決策與軟硬件協(xié)同路線，走的是務(wù)實(shí)路徑，波士頓動(dòng)力、智元機(jī)器人是這一路線的代表。該路線將復(fù)雜任務(wù)拆解，由大模型負(fù)責(zé)任務(wù)語(yǔ)義理解與子任務(wù)分解，傳統(tǒng)算法則負(fù)責(zé)定位、導(dǎo)航、精密控制等基礎(chǔ)功能。田豐指出，這種模塊化架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)在于故障易隔離，能將復(fù)雜的推理任務(wù)與高頻實(shí)時(shí)控制解耦，確保控制回路的響應(yīng)速度，其優(yōu)勢(shì)在真實(shí)世界的流水線上更能得到檢驗(yàn)。

不過(guò)，呂童認(rèn)為，各技術(shù)路線之間并不相互排斥，分層架構(gòu)、3D場(chǎng)景圖、世界模型等多種架構(gòu)正同步推進(jìn)。他認(rèn)為，VLA端到端與世界模型等路徑并非相互排斥，“它們需要協(xié)同發(fā)展”。機(jī)器人本身是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，技術(shù)選型需綜合考量部署環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)條件、算力支撐等現(xiàn)實(shí)因素，“不能脫離實(shí)際條件去談性能”。

泛化與穩(wěn)定為核心，硬件形態(tài)非關(guān)鍵

不同企業(yè)基于自身基因，給出了不同的技術(shù)答案，但無(wú)論哪種路線，都繞不開(kāi)一個(gè)核心難題——提升機(jī)器人適應(yīng)不同場(chǎng)景的“泛化能力”。

邱迪聰則向記者進(jìn)行了闡述，機(jī)器人控制的核心追求是解決泛化問(wèn)題。最早的方法是基于模型預(yù)測(cè)控制，它讓機(jī)器人擺脫了完全固定的軌跡。這種方法如同解方程（例如 X +1 = Y），將環(huán)境感知（X）與動(dòng)作（Y）動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，從而能應(yīng)對(duì)預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的變化。但其局限在于，一旦遇到模型未預(yù)料的情況，便會(huì)失效。

為了突破這一限制，VLA模型應(yīng)運(yùn)而生。其目標(biāo)是讓機(jī)器人像人一樣，通過(guò)自然語(yǔ)言接受指令（如“把蘋(píng)果放到架子上”），并借助視覺(jué)感知自主完成任務(wù)。VLA模型通常在大型視覺(jué)語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上，結(jié)合人類的操作數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使其具備強(qiáng)大的理解和泛化能力，但同時(shí)也面臨數(shù)據(jù)昂貴、算力消耗大、執(zhí)行速度慢等挑戰(zhàn)。

當(dāng)前技術(shù)路線主要分為兩大類：模型驅(qū)動(dòng)方法（如模型預(yù)測(cè)控制，穩(wěn)定但泛化能力有限）和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)）。VLA模型可視為后兩者的結(jié)合，代表了通向通用機(jī)器人的重要方向。

速騰聚創(chuàng)上述專家表示：“泛化的本質(zhì)其實(shí)是內(nèi)插?！敝灰屇Ｐ徒佑|過(guò)足夠豐富的場(chǎng)景——比如昏暗或明亮的燈光、高矮不一的桌子、遠(yuǎn)近不同的擺放位置，就能讓它在未知場(chǎng)景中做出合理判斷。但這還不夠，“數(shù)據(jù)必須足夠干凈，越干凈的數(shù)據(jù)集，模型越容易實(shí)現(xiàn)泛化”。他直言，自動(dòng)駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域都飽受“臟數(shù)據(jù)”困擾，這類數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重破壞模型的泛化能力。數(shù)據(jù)的多樣性和干凈度是兩回事，這是很多從業(yè)者容易踩的坑。

他還強(qiáng)調(diào)，提升AI操作系統(tǒng)的“下限”，遠(yuǎn)比展示“上限”更具技術(shù)難度和行業(yè)含金量。“即便讓模型嘗試100次，能呈現(xiàn)高光時(shí)刻的也只是少數(shù)；但提升下限，意味著能讓機(jī)器人在工廠里連續(xù)工作10個(gè)小時(shí)不犯錯(cuò)，這才能真正產(chǎn)生價(jià)值?！?/p>

呂童則表示，行業(yè)需求正從追求單一數(shù)據(jù)量，轉(zhuǎn)向注重“數(shù)據(jù)多元化”與更便捷的采集方式，比如基于視頻的采集。同時(shí)，行業(yè)也在探索如何將人類社會(huì)積累的物理與自然知識(shí)融入世界模型，“這或許會(huì)成為行業(yè)未來(lái)的重點(diǎn)關(guān)注方向”。

除了數(shù)據(jù)，算力部署也是關(guān)鍵問(wèn)題，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，高頻本地推理是保障機(jī)器人穩(wěn)定性的核心。如果一個(gè)系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)10赫茲的推理頻率，就意味著微小擾動(dòng)能在0.1秒內(nèi)被處理?！叭粝到y(tǒng)推理頻率僅為2到3赫茲，就需要等待0.4到0.5秒，再加上執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制時(shí)延和推理不同步問(wèn)題，會(huì)顯著影響任務(wù)成功率?！?/p>

未來(lái)3至5年，將是具體場(chǎng)景機(jī)器人落地的關(guān)鍵期

速騰聚創(chuàng)市場(chǎng)部總監(jiān)謝闐地向每經(jīng)記者表示，未來(lái)3至5年，將是具體場(chǎng)景機(jī)器人落地的關(guān)鍵期。機(jī)器人的價(jià)值在于勞動(dòng)力的補(bǔ)充，人的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)是非常寶貴的，機(jī)器人可以學(xué)習(xí)模仿老師傅的經(jīng)驗(yàn)和手藝，客戶愿意為能復(fù)制人類資深經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器人解決方案付費(fèi)。也許當(dāng)前具身機(jī)器人同樣時(shí)間內(nèi)只能完成人類一半甚至更少的工作量，但機(jī)器人可以在夜間工作，在節(jié)假日工作。

另一個(gè)案例是，去年的機(jī)器人大會(huì)上，很多來(lái)自江浙地區(qū)的制造企業(yè)負(fù)責(zé)人專程觀展，直接詢問(wèn)“能不能買機(jī)器人組建產(chǎn)線”。市場(chǎng)需求雖迫切，但技術(shù)與商業(yè)化之間仍存在鴻溝。

他坦言，目前只有唱歌跳舞類的娛樂(lè)機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定營(yíng)收，整個(gè)機(jī)器人行業(yè)仍處于“研發(fā)向工程轉(zhuǎn)化”的階段，但娛樂(lè)場(chǎng)景帶來(lái)的行業(yè)熱度，極大加速了機(jī)器人“干活”能力的發(fā)展進(jìn)程。

當(dāng)前，機(jī)器人的市場(chǎng)需求正朝著務(wù)實(shí)方向發(fā)展?！坝脩粝Ｍx取一些具體場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)高度閉環(huán)?！眳瓮f(shuō)，用戶的具體訴求集中在三個(gè)方面：降低生產(chǎn)成本、將人類從重復(fù)枯燥或高危工作中解放出來(lái)，以及在文商旅等領(lǐng)域提供情緒價(jià)值?！皺C(jī)器人的出現(xiàn)，本質(zhì)上是為了解決某個(gè)層面的實(shí)際問(wèn)題。”

當(dāng)前前沿的具身智能技術(shù)尚在研發(fā)期，穩(wěn)定性普遍未達(dá)到工業(yè)級(jí)水平。真正可靠的技術(shù)（如工業(yè)流水線、家用冰箱）因其穩(wěn)定到讓人“習(xí)以為?！倍辉俦惶貏e關(guān)注。

邱迪聰表示，工廠場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單，物品（如特定螺絲）和環(huán)境固定，操作雖精密但高度重復(fù)。商超場(chǎng)景復(fù)雜度高，需識(shí)別數(shù)十萬(wàn)種商品，對(duì)物品理解要求極高，但操作以“拿、放、擺”為主。家庭場(chǎng)景則是機(jī)器人終極挑戰(zhàn)：空間和物品千差萬(wàn)別，操作更是涵蓋掃地、烹飪等包含幾十道工序的復(fù)雜任務(wù)，對(duì)通用性要求極高。從投入產(chǎn)出比（ROI）看，家庭場(chǎng)景目前不經(jīng)濟(jì)：一臺(tái)機(jī)器人售價(jià)可達(dá)數(shù)十萬(wàn)元乃至百萬(wàn)元，與能提供的有限服務(wù)不匹配。

商業(yè)場(chǎng)景正成為突破口。例如，在零售倉(cāng)揀貨場(chǎng)景，機(jī)器人若能解決物品泛化問(wèn)題，可提升運(yùn)營(yíng)效率30%~90%，具備了明確的商業(yè)價(jià)值。

不過(guò)，邱迪聰表示，當(dāng)前前沿的具身智能技術(shù)尚在研發(fā)期，穩(wěn)定性普遍未達(dá)到工業(yè)級(jí)水平。

場(chǎng)景定路線成敗，行業(yè)迎收斂與國(guó)產(chǎn)化

技術(shù)路徑的競(jìng)爭(zhēng)，最終要在具體場(chǎng)景中接受檢驗(yàn)。田豐分析道：“長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定作業(yè)是商業(yè)化落地的‘任督二脈’，不同技術(shù)路線，決定了機(jī)器人在不同場(chǎng)景下的性價(jià)比與存活率?！?/p>

“在相對(duì)結(jié)構(gòu)化的工廠、物流場(chǎng)景中，不需要極高的VLA語(yǔ)義理解能力，但需要極高的平均無(wú)故障時(shí)間（MTBF）和極低的功耗，因此‘分層決策+軟硬件協(xié)同’路線更適配。”田豐進(jìn)一步指出，“模塊化執(zhí)行器方案在量產(chǎn)成本和后期維護(hù)方面具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)?！?/p>

在地形復(fù)雜多變的建筑工程場(chǎng)景，世界模型結(jié)合輪足混合架構(gòu)更適配。他以逐際動(dòng)力為例：“通過(guò)世界模型預(yù)測(cè)地形，自動(dòng)切換運(yùn)動(dòng)模態(tài)完成任務(wù)，其能量效率比純足式機(jī)器人高出3至5倍，能大幅降低長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)的續(xù)航壓力?！?/p>

在文旅與家庭服務(wù)場(chǎng)景，服務(wù)業(yè)對(duì)人機(jī)交互的要求極高，而VLA架構(gòu)恰好能賦予機(jī)器人理解人類用戶差異化模糊指令的能力。

在謝闐地看來(lái)，當(dāng)前機(jī)器人行業(yè)的商業(yè)模式已逐漸清晰：面向B端（企業(yè)端）客戶，與本體廠商、場(chǎng)景方開(kāi)展聯(lián)合共創(chuàng)?！拔覀冃枰獙ふ覔碛姓鎸?shí)生產(chǎn)場(chǎng)景的合作伙伴，比如物流打包、汽車零部件裝配，共同推動(dòng)方案落地驗(yàn)證。”他直言，機(jī)器人的核心價(jià)值在于“無(wú)需改造現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施，能與人在同一環(huán)境中共存作業(yè)——比如在工廠中，白天人工作業(yè)，晚上由機(jī)器人接手”。

從當(dāng)下的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)看向未來(lái)，人形機(jī)器人領(lǐng)域呈現(xiàn)出幾個(gè)清晰的發(fā)展趨勢(shì)。

從技術(shù)進(jìn)步的時(shí)間維度來(lái)看，呂童認(rèn)為，當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)正以“月”為單位快速迭代，行業(yè)在資本與技術(shù)層面仍保持高速推進(jìn)態(tài)勢(shì)。但前沿技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合，仍處于熟化與試錯(cuò)階段?！罢麄€(gè)行業(yè)在應(yīng)用側(cè)總體仍處于熟化過(guò)程中，必然會(huì)伴隨著試錯(cuò)。”他還觀察到，學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界的界限正日益模糊，許多新技術(shù)的誕生，正是源于一線實(shí)踐的反饋與倒逼。

田豐預(yù)測(cè)，技術(shù)路線將逐漸收斂：“借鑒PC（個(gè)人電腦）、手機(jī)的硬件發(fā)展歷史，智能機(jī)器人硬件架構(gòu)將逐漸統(tǒng)一化?！避浖軜?gòu)領(lǐng)域，“有可能不再追求純粹的端到端，而是形成‘語(yǔ)義解析層—環(huán)境建圖層—運(yùn)動(dòng)執(zhí)行層’的三層解耦架構(gòu)”。

在企業(yè)路線選擇上，軟硬件深度協(xié)同將成為優(yōu)先方向?！昂诵牟考仨毰c算法深度適配，那些單純進(jìn)行部件組裝的機(jī)器人企業(yè)，或?qū)⒈恍袠I(yè)淘汰?！碧镓S指出。

一個(gè)關(guān)鍵判斷是：“2026年，各企業(yè)的硬件差距將迅速收窄，真正的核心壁壘將是機(jī)器人在長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)中積累的非標(biāo)環(huán)境作業(yè)數(shù)據(jù)。”那些已實(shí)現(xiàn)大量落地部署的機(jī)器人企業(yè)所形成的數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，將成為其核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

另一個(gè)重要趨勢(shì)是國(guó)產(chǎn)化?！?026年國(guó)產(chǎn)行星滾柱絲杠、高功率密度伺服電機(jī)逐步實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)替代，智能機(jī)器人結(jié)合國(guó)產(chǎn)零部件進(jìn)行自研改造、集成優(yōu)化成為趨勢(shì)?！碧镓S總結(jié)道。

在謝闐地看來(lái)，機(jī)器人的終極價(jià)值不是替代人，而是傳承人的經(jīng)驗(yàn)，是在人類休息的時(shí)間里、在人類無(wú)法適應(yīng)的惡劣環(huán)境里——把老師傅的手藝、老專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型，讓一群機(jī)器人成為人類勞動(dòng)力的補(bǔ)充?！斑@才是工業(yè)智能化的未來(lái)?！?/p>

邱迪聰總結(jié)，機(jī)器人技術(shù)固然重要——它驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力革新、效率提升和體驗(yàn)改善——但必須被放在合理的位置。技術(shù)是實(shí)現(xiàn)卓越產(chǎn)品的手段，而非目的本身。機(jī)器人“落地”考驗(yàn)的是技術(shù)與商業(yè)場(chǎng)景的百分之百適配?！澳隳芙鉀Q90%的問(wèn)題，但剩下的10%解決不了，整個(gè)場(chǎng)景就用不了，那前面的90%就等于0。”這意味著企業(yè)必須綜合考慮：技術(shù)的先進(jìn)性是否匹配場(chǎng)景需求、機(jī)器人的穩(wěn)定性與可靠性、外觀設(shè)計(jì)與用戶交互體驗(yàn)，以及整體解決方案能否在客戶可接受的投入產(chǎn)出比范圍內(nèi)形成閉環(huán)。任何影響最終體驗(yàn)的細(xì)節(jié)，都構(gòu)成決定性的產(chǎn)品力。創(chuàng)業(yè)也好，新的科技也好，到最后都變成一個(gè)很簡(jiǎn)單的問(wèn)題：這個(gè)東西好用嗎？然后你愿意花錢(qián)買嗎？如果愿意，那就是成功。

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