“不同于去年大會的機(jī)器人技能展示，今年最明顯的感受是‘落地’?！币幻麉⒄股谈锌?。2025世界機(jī)器人大會上，機(jī)器人化身商超零售員、物流分揀員、上下料工人、居家保姆，在不同場景中，演示著各自的應(yīng)用潛力。

當(dāng)然，機(jī)器人目前僅具有在有限場景執(zhí)行簡單任務(wù)的能力，還不足以應(yīng)對復(fù)雜現(xiàn)實場景的挑戰(zhàn)。多位參會企業(yè)高管與專家表示，距離機(jī)器人真正走進(jìn)更多場景“打工”，行業(yè)仍需攻克機(jī)器人“大腦”能力這一核心關(guān)卡。對此，部分企業(yè)已展開積極探索，力求在具身智能大模型性能上實現(xiàn)突破。與此同時，開放場景中“邊做邊學(xué)”、用合成數(shù)據(jù)破解“數(shù)據(jù)荒”等，都是行業(yè)探索者正在進(jìn)行的實踐。

銀河通用展示人形機(jī)器人在便利店場景中的表現(xiàn)。

千尋智能機(jī)器人演示串糖葫蘆。

高擎機(jī)電機(jī)器人進(jìn)行足球賽。

讓一部分場景先商業(yè)化

在8月8日至12日舉辦的2025世界機(jī)器人大會上，機(jī)器人公司紛紛展示落地應(yīng)用場景。在銀河通用的銀河補(bǔ)給站，機(jī)器人往返于貨架為觀眾取商品；越疆機(jī)器人戴上橡膠手套，“望著”面前的物料分揀箱，時刻準(zhǔn)備“上崗”；樂聚機(jī)器人“夸父”步行到貨架，精準(zhǔn)地取下物料；星塵智能Astribot S1面對圍觀人群泡起了咖啡。

據(jù)介紹，本屆大會共有200多家國內(nèi)外機(jī)器人公司參會，全場共展出了1500多臺機(jī)器人產(chǎn)品，創(chuàng)國內(nèi)機(jī)器人展會之最。

各家企業(yè)高管透露，在會場之外的現(xiàn)實場景中，機(jī)器人也正在一部分場景操練起來。

松延動力的人形機(jī)器人訂單已經(jīng)突破2000臺。松延動力創(chuàng)始人、董事長姜哲源表示，在手訂單中教育行業(yè)占比最大，涵蓋教育培訓(xùn)、科研等場景，“讓機(jī)器人做領(lǐng)跑員、領(lǐng)操員，或是在文旅行業(yè)做導(dǎo)游，都是我們在探索的場景?！?/p>

傅利葉帶來其近期正式發(fā)布的首款主打交互陪伴、具備“可觸摸”特性的全尺寸人形機(jī)器人Care-bot GR-3，可應(yīng)用于陪伴、醫(yī)療、康養(yǎng)等場景。2025年，傅利葉計劃交付數(shù)千臺旗下機(jī)器人產(chǎn)品。銀河通用機(jī)器人創(chuàng)始人兼CTO王鶴說，公司的機(jī)器人已經(jīng)在北京10家無人藥店上崗，用戶下單后可以由機(jī)器人取貨，到年底將擴(kuò)展至100家。

另外，智平方的AlphaBot（愛寶）系列機(jī)器人今年已收到近500個訂單，目前已在東風(fēng)柳汽、晶能微電子等工廠投入使用。星動紀(jì)元帶來大會展示的星動Q5機(jī)器人目前已經(jīng)獲得幾十臺訂單，預(yù)計今年會交付100臺?！叭诵螜C(jī)器人商業(yè)化進(jìn)程明顯加快了?！惫鞠嚓P(guān)負(fù)責(zé)人稱。

在大會現(xiàn)場，機(jī)器人形態(tài)也不局限于“雙足”，下肢可折疊、可升降的機(jī)器人展品明顯增多。擎朗智能、帕西尼、靈寶CASBOT都帶來了輪式底盤、下肢可折疊、可升降的機(jī)器人產(chǎn)品，拓寬了機(jī)器人活動邊界，可以適配更多場景使用需求。

但目前機(jī)器人可應(yīng)用的場景仍是有限的。國際先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用推進(jìn)中心（深圳）主任姚頌將具身智能和自動駕駛類比，參考自動駕駛行業(yè)L1到L5的分級，劃分了具身智能進(jìn)階路線。“具身智能L1階段，機(jī)器人可以完成給定的明確單一任務(wù)；具身智能L2階段，在明確任務(wù)邊界、人為拆分任務(wù)步驟后，機(jī)器人可在每個給定任務(wù)中有一定自主調(diào)整執(zhí)行能力?！币灡硎?，目前機(jī)器人智能水平在L1、L2之間。

“行業(yè)里最樂觀的人都認(rèn)為，機(jī)器人規(guī)?；涞貞?yīng)用會在5到10年間實現(xiàn)。這并不妨礙機(jī)器人在未來2到3年有一些真正的應(yīng)用場景能夠落地?！彼娇萍悸?lián)合創(chuàng)始人兼CEO馬揚(yáng)說，“就像智能輔助駕駛，現(xiàn)在沒有誰可以做到L5，但是L1至L3階段就有實際應(yīng)用?！?/p>

姚頌認(rèn)為，第一批機(jī)器人落地場景是人們希望被替代的工作，如礦井、電力等高危場景，粉塵、輻射等有害健康的環(huán)境，洗手間清潔等令人不適的工作，以及裝配、組裝等重復(fù)繁重勞動。

“腦力”還須升級

多位企業(yè)高管、行業(yè)專家表示，“大腦”能力不足、應(yīng)用場景匱乏、制造精度受限，已成為阻礙人形機(jī)器人發(fā)展的幾大痛點(diǎn)。

“現(xiàn)在多數(shù)機(jī)器人‘小腦’的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到了不錯的水平，能夠比較自然地跑跳、在移動中保持平衡。但大腦的發(fā)展目前還需要進(jìn)一步提升。所以現(xiàn)在機(jī)器人更多是為大家提供娛樂和情緒價值，從‘有用’的角度，現(xiàn)有產(chǎn)品的投入產(chǎn)出比仍然較低。”自變量機(jī)器人創(chuàng)始人王潛表示，“這并不是機(jī)器人硬件的問題，而是機(jī)器人大模型的智能化水平?jīng)]有達(dá)到。”

宇樹科技CEO王興興也提到，現(xiàn)在人形機(jī)器人在軟件層面的具身智能大模型并不完善，當(dāng)前具身智能大模型處于類似ChatGPT推出前1至3年的階段，業(yè)界已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了合適的探索方向以及技術(shù)路線，但尚沒人能將其實現(xiàn)。

和人類一樣，機(jī)器人“大腦”負(fù)責(zé)“想明白”要做什么以及怎么做，往往通過大模型或高級決策實現(xiàn)；“小腦”負(fù)責(zé)運(yùn)動控制與平衡，會“協(xié)調(diào)好”身體各部分精準(zhǔn)、穩(wěn)定地執(zhí)行動作。

但與語言類大模型相比，人形機(jī)器人需要具身智能大模型處理的不是文字代碼等符號信息，而是物理世界的復(fù)雜信息，技術(shù)難度更高。

北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心具身智能負(fù)責(zé)人車正平表示，當(dāng)下行業(yè)看好的VLA模型也面臨動作預(yù)測難、本體差異大、數(shù)據(jù)難兼容、任務(wù)泛化弱的問題。模型直接從圖像像素空間映射到機(jī)器人操作空間，存在優(yōu)化困難和預(yù)測不準(zhǔn)確問題；不同機(jī)器人本體外觀、形態(tài)、動作表現(xiàn)差異大，直接應(yīng)用難以兼容；模型對新任務(wù)指令和新場景環(huán)境的擴(kuò)展性不足，依賴大量特定數(shù)據(jù)重新學(xué)習(xí)或者長時間適應(yīng)。

大腦的能力不足直接影響的就是機(jī)器人的泛化能力，也就是機(jī)器人“舉一反三”“靈活調(diào)整”的能力。

“雖然機(jī)器人能完成一些搬運(yùn)、抓取的任務(wù)，但并不具備更泛化的能力，電池的續(xù)航能力也有限，因此企業(yè)現(xiàn)在更青睞技術(shù)成熟、不需要人工智能的普通機(jī)器人或自動化設(shè)備，”百川智能共享工廠總經(jīng)理趙輝表示，“這些設(shè)備只需要根據(jù)程序完成固定動作，同樣能提升生產(chǎn)效率，目前在各行業(yè)生產(chǎn)中都得到了廣泛使用。”

邊落地邊探索

推動機(jī)器人商業(yè)化進(jìn)程、加速落地更多場景，還需要行業(yè)形成“數(shù)據(jù)-模型-場景驗證”的閉環(huán)。

王潛表示，過去一兩年間行業(yè)開始形成共識，人形機(jī)器人要想向更高水平發(fā)展，就需要一個統(tǒng)一的端到端大模型或通用模型，預(yù)計未來2到3年間，此類模型將實現(xiàn)較大突破。

優(yōu)必選首席品牌官譚旻提到，目前優(yōu)必選機(jī)器人在工廠的應(yīng)用場景主要集中在分揀、搬運(yùn)和質(zhì)檢三類。他預(yù)計，通過5到10年的真實場景積累和千億元級別的資金投入，人工智能將支持人形機(jī)器人走入更核心的崗位。

在大模型方面，北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心發(fā)布了四項具身智能核心成果——“具身世界模型體系”“跨本體VLA模型”“人形機(jī)器人全身控制自主導(dǎo)航系統(tǒng)”和“千臺機(jī)器人真實場景數(shù)據(jù)采集計劃”，加速具身智能從技術(shù)突破邁向產(chǎn)業(yè)實用。

另外，空間感知能力是機(jī)器人在物理世界準(zhǔn)確行動的基礎(chǔ)。群核科技董事長黃曉煌介紹，公司目前用100萬個圖紙信息使機(jī)器人空間感知準(zhǔn)確度達(dá)80%，但進(jìn)一步提升需大幅增加數(shù)據(jù)量，而物理世界真實訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺——人類小孩在少數(shù)環(huán)境中就能學(xué)會的事，機(jī)器人需成千上萬數(shù)據(jù)才能勉強(qiáng)泛化，強(qiáng)泛化能力則需幾十萬到上百萬的數(shù)據(jù)量。

銀河通用則采用“物理仿真+合成數(shù)據(jù)”的技術(shù)路線，通過整合機(jī)器人動力學(xué)模型、環(huán)境資產(chǎn)搭建物理仿真環(huán)境，以消費(fèi)級顯卡大規(guī)模生產(chǎn)合成數(shù)據(jù)，用99%合成數(shù)據(jù)加1%真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，再通過“仿真到真實”的遷移，確保模型在真實世界有效工作，降低模型訓(xùn)練門檻。（來源：中國證券報）