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七大生產力方案落地,智元覺得“能干”比跑得快更重要

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文|劉俊宏

編|王一粟

3月剛開始,北京亦莊的晚間街頭悄悄多了不少“跑者”。

雖然今年的機器人馬拉松比賽只是第二屆,但前來刷經驗、刷數據的機器人廠商已經多達幾十個品牌了。在最近的一個月里,社交媒體上每天都能看到類似機器人跑步摔跤、打招呼的“樂子”。

但在比賽的熱鬧之外,也有一些機器人廠商正在考慮一些更實在的東西。

4月17日,智元合作伙伴大會在上海召開。在會上,智元討論了具身智能產業XYZ曲線、推出四款本體產品、六款AI模型、七大部署態解決方案以及AIMA全棧生態技術體系等內容,所有的議題直指——機器人到底該怎樣進入應用階段。

“2026年是部署態元年,具身智能正式從‘開發態’到‘部署態’,從‘能動’走向‘會干’。當機器人能自主干活、獨立創造價值,它就成為物理AI世界真正的生產力。”智元創始人、董事長兼CEO鄧泰華總結說。

當下的機器人行業,正在迎來一個全新階段。

2026 機器人行業的“部署態”轉折點

進入2026年,機器人行業的新趨勢已經顯現。無論是春節前智元“機器人奇妙夜”演示的各類演出,還是春晚出現在各種節目的機器人,都確認了機器人的應用場景數量顯著增加。代表著機器人不再只是像之前“跳個舞”,而是擁有在不同場景真實工作的潛力。

但理想和現實,總歸還是會有差距。尤其是最近幾年,機器人行業每一年都喊“機器人元年到了”,機器人到底在什么時候能大規模應用?

鄧泰華認為,就在今年。

此次大會上,智元提出了機器人產業發展的XYZ曲線“三段論”。



具體來說,在2022年-2025年,行業處于開發嘗鮮期。產品主要用于科研、文娛商演場景,機器人“看”的意義要大于“用”的價值。

在2026-2030年,由于上一階段市場已經飽和,所以行業開始要求機器人不僅能動起來,還要像人一樣能干活。這時候機器人開始向生產力工具躍變,機器人廠商需要考慮量產、交互智能、工作效益等規?;笜恕T谶@段時間里,機器人的工作能力將持續提升至接近人類水平。

在更長期(2030年之后),機器人就到了部署普及期。機器人在制造、物流、服務等重點領域的生產力全面超越人類,學習效率和進化速度極度領先,群體智能開始涌現,釋放萬億級市場潛力。



通過鄧泰華的報告,不難看出部署態是未來機器人行業發展最重要的方向。同時,智元還給了部署態明確的定義——人形機器人必須是能在真實產業場景中穩定、連續、規?;⑸虡I化落地干活的成熟狀態。

在這層要求下,機器人公司的量產能力只是基礎中的基礎。衡量一家機器人公司的實力,還得看標準化解決方案能力、機器人7*24小時無人干預穩定作業能力、解決方案具有快速復制和規?;桓赌芰Α?/p>

“更低的人工依賴、更高的穩定性、更強的泛化性、更可量化的收益,這些都是能把機器人的能力翻譯成業務結果的。誰能最先達成這些結果,誰就能真正贏得部署態時代?!敝窃摵蟿撌既恕⒖偛眉鍯TO彭志輝總結說。

為了讓機器人早日進入部署態,本次智元一口氣發布了四款硬件新品,覆蓋了人形機器人、輪式機器人、靈巧手、四足機器人四個品類:

其中,全尺寸人形機器人遠征A3,特性是行業最高推重比,配合雙電池包熱插拔能實現連續工作8-10小時,主打一個“力工人設”。靈犀X3是一款半尺寸人形機器人,主打的是在服務場景為用戶提供智能、擬人化、有趣味、安全易用的使用體驗。用于工業場景,精靈G2 Air是一款輪足機器人,特性是擁有更大負載力控,更適合工業搬運和拆碼垛場景。最后是機器狗酷拓D2,功能就相對比較均衡,能實現在物流搬運、工業巡檢、安防應急、消防救援、特種作業等行業已經用起來的場景進行規?;涞?。



干活光有“肉體”還不夠,解決復雜問題還得看“腦子”聰不聰明。

本次大會上,智元一并發布了運動智能、交互智能、作業智能三大板塊共計六個AI模型。幾乎相當于重新做了機器人的一整套“大小腦”系統。

運動智能這邊,年內將上線兩個基座模型。其一是支持感控融合的全身運控模型,目標是優化自適應運動控制,讓機器人能夠在各種場景下“站得穩”。其二是生成式運控模型,機器人現在可以根據用戶語音或視覺指令就能生成對應動作。簡單來說,就是以前教機器人一個動作還得寫代碼,現在只需要像人類“學舞蹈”一樣了。

交互智能這邊,指的是業內首個端到端具身多模態交互大模型WITA Omni 1.0。該模型是智元在已經商用的WITA大模型基礎上進行的迭代。該模型能保留對話情感、語境、音調、環境等信息,實現自然擬人的情感交互表達,支持中途插話、打斷、糾正。換句話說,就是機器人現在的“交流欲望”更強了,這點是跟市面上所有ChatBot不同的地方。

作業智能則是決定機器人能不能干活的關鍵。在之前的一段時間里,智元先后發布了融合大小腦的GO-2模型、動作世界模型GE-2,并開源了AGIBOT WORLD 2026數據集和Genie Sim 3.0仿真平臺。

在今年3季度,智元即將推出GO-3模型,這是一個融合ViLLA架構和世界模型架構。簡單來說,就是讓機器人既能“端到端”又能“深思熟慮”。根據智元的預期,GO-3模型將在成功率、泛化性及長程任務處理上實現大幅度突破,從而拉高整個行業在作業智能方面的模型上限。



“智元的產品策略是全棧,我們對全棧的具象化解讀是‘一體三智’。一個穩定可靠、高上限低成本的本體,這是具身智能的物理載體。三個智能分別是:運動智能——這是基礎智能,是物理載體的執行器;另外兩個智能分別是交互智能和作業智能——這是兩個高階智能,分別對應到兩方面生產力價值:交互智能作為情緒價值入口,提供服務生產力;作業智能作為勞動價值引擎,提供勞動生產力。”

智元的整體產品布局,正如鄧泰華的總結。在大會現場的展示區,光錐智能看到智元為每一款機器人都安排了應用“舞臺”。在場的所有機器人都在安靜地執行物流分揀、流水線上下料、貨架零售等任務,整個運行過程非常穩定且流暢。

從這些演示中看到,智元已經為機器人進入部署態做好了全面準備。“我們的邏輯從最早的兩年賣機器人,要變成交付結果”,彭志輝說。

七大生產力場景 機器人穩扎穩打上崗

從2025年起,就有不少落地的探索,機器人進入工廠打工、入駐景區導覽。

雖然這些應用實際上基本還是以演示和試點為主,但好消息是機器人廠商和行業客戶對機器人的理解變得務實了不少。例如2025年初,不少行業用戶還需要機器人廠商做一個打工場景的Demo。在2026年,用戶開口問的就是工作細節——連續工作時長、規模應用成本、ROI周期等問題。

用戶對機器人理解的變化,彭志輝總結說,“具身智能真正的分水嶺,不只是AI模型進入到物理世界這么簡單,而是我們的產品開始要進入真實的工作流”。這意味著,智元已經率先進入“部署態”了。

而為了證明這一點,智元直接給出一份行業應用的“參考答案”。

在本次大會上,智元給出了機器人七大生產力解決方案,覆蓋了三大應用方向,讓機器人真正走出實驗室,進入產線做“正式員工”。其中,工業制造領域包含3C精密零件上下料、工業搬運拆碼垛、物流分揀;商業服務涵蓋門店導覽導購、連鎖餐飲導引、零售服務站;特種作業涵蓋安防巡檢、工商業清潔。



選擇這些場景的原因,是智元看到了機器人能解決制造業和服務業共同的痛點。

上述場景的共性在于:重復性高、環境可控、人工成本持續上升、精度與穩定性要求嚴格。而機器人的解決方案又高度強調標準化,在硬件本體+AI大模型+作業數據+運維體系的協同下,用戶無需從零定制開發,只需按標準流程部署即可。由于工作任務相對比較固定,機器人工作可以在不同工廠、不同區域快速推廣。有了規模之后,ROI自然也可以通過實際效率提升、人工成本對比、能耗降低等指標計算出精確的回報周期,讓用戶敢于大規模采購。

換句話說,機器人不再是過去“能動不能干”的階段,而是用標準化方案讓機器人成為真正的生產力工具。

那么,機器人到底在工廠干的怎么樣?4月14日,智元在龍旗科技南昌平板制造工廠直播“盯著”機器人干了8個小時。



直播中,智元精靈G2機器人做的是20秒節拍的3C生產線。工作流程包含流水線取料、高精度放置、治具對接、成品回流的閉環操作,對標真人員工的一個崗位。在8個小時里,機器人整體作業成功率達到99.5%以上,每小時可完成310件產品,一臺機器人能頂兩班人工。完成這樣的適配,從項目啟動到正式并線,僅用了4個月。龍旗機器人業務部總經理李龍還在直播中表示,機器人其實可以24小時不停干活,“只是直播8小時”。

而在服務業里,海底撈給出了一份經營增長報告。

去年年底,海底撈通過智元牽頭發起建立的機器人租賃平臺“擎天租”,成為了001號訂單用戶。嘗試使用機器人的理由,海底撈信息科技部副部長楊炫之曾分享說,機器人能與客戶友好互動、一起跳舞,為顧客帶來更多體驗。在幾個月的合作之后,通過在超過30家門店的落地,海底撈確認到機器人能帶來15%的客流量提升,能對標1個人類員工的工作收益。

按照海底撈的預期,機器人應用還將進一步為用戶提供“情緒價值”以外的任務。在大會現場,海底撈將機器人應用進程分成了“3期計劃”。在第一階段,機器人負責給用戶唱歌、跳舞、帶路;在第二階段,機器人能幫用戶取號、叫號;在第三階段,機器人能識別已經排到號的用戶,并敦促抓緊進店吃飯。從“禮賓”到促進交易,機器人即將實現幫海底撈“賺錢”了。



當技術和應用驗證準備就緒,規模就成了機器人行業下一步發展最重要的方向。在本次大會上,鄧泰華提出了兩個商業策略——“Robot as a Service(RaaS,機器人即服務)”和蜂巢計劃。

RaaS的核心邏輯非常容易理解:以服務的形式讓用戶先用上機器人,而不是要用戶買回去再研究,從而系統性降低機器人使用門檻。蜂巢計劃的目標,是打造全球首個物理AI數據網絡,預計2026年內實現千萬小時級數據產能。換句話說,就是將規模化的數據轉化成具身智能“聰明程度”的燃料。

如果用汽車自動駕駛行業類比,智元就像是擁有大量真實用戶且能完成數據閉環的玩家。更多機器人上線帶來更多數據,更多數據優化模型,模型優化反哺更多機器人落地,最終形成正向循環?!帮w輪一旦轉起來,它就將產生指數級的網絡效應”,彭志輝說。

萬事俱備,智元只待機器人大規模落地的“東風”。

機器人時代 智元需要與生態共舞

機器人距離大規模應用,大概不會等太久。

今年4月,整個機器人行業已經被按下了“加速鍵”。根據IT桔子數據顯示,4月10日-16日一周,全國共發生142起融資事件,已披露總金額達171.6億人民幣。其中,機器人行業披露的總額最多,達到了達100.3億人民幣。細分賽道看到,這些融資并不只集中在機器人本體企業,而是分布在大小腦算法、訓練數據、靈巧手、垂直應用場景、周邊服務等一整個產業鏈上。

“資本市場已經不太會為Demo買單了,只有真實的商業落地才能支撐持續研發?!?/strong>

正如彭志輝所說。資本對機器人產業鏈的全面催化,顯示出行業已經形成了“概念驗證”走向“規模商用”的共識。

而對于一個預計體量超萬億的產業來說,產業鏈共榮也是行業能夠成長的關鍵。

從PC時代的Wintel聯盟,再到智能手機時代的安卓與iOS生態,回顧過去50年來全球科技的浪潮,似乎都在講著同樣的故事——人類歷史上任何一個科技代際的變遷,從來不取決于某幾家領先公司的產品,而是要靠生態來共同推進。

在具身智能時代,智元也認識到僅靠自身力量不足以撬動整個行業躍遷,于是選擇了主動開放生態,將整個機器人行業的入局門檻“砍了一大刀”?!拔磥淼木呱碇悄芸隙ú皇强课覀冎窃患要毩⑼瓿?,今天的行業競爭核心也不再是只是單點產品,而是能否構建完整開放、可復制,可放大的生態技術體系。”彭志輝說。

針對生態建設,智元在本次大會上提出了AIMA(AI Machine Architecture)全棧生態技術體系,并提出了“1+3+X”架構。

其中包含,原生適配具身智能的開源操作系統(靈渠OS);為具身智能提供動作內容創造,支持0樣本或少樣本動作學習的平臺(靈創平臺);為機器人定義性格的智能體平臺(靈心平臺);以及降低機器人技術門檻的一站式開發平臺(Genie Studio)。除此之外,智元還宣布啟動元苼生態計劃,承諾未來五年投入不低于20億元,用于培育開發者社區和商業落地。



不過,合作伙伴愿意加入生態的所有前提,還得是智元本身的實力過硬。

數據是最好的佐證。營收層面看,智元增長曲線已經“起飛”,2023年為30萬元,2024年為6000多萬元,2025年智元已經突破十億元。銷量和市場影響力層面,根據Omdia《通用具身機器人市場雷達》報告顯示,智元在2025年以超5100臺的出貨量,對應39%市場份額,拿下全球出貨量與份額雙第一。



這份量產成績的意義,鄧泰華介紹說:“量產數字的背后是端到端的組織能力。包括產品工程化的設計、采購供應鏈體系的建設、高質量一致性生產體系的建設,以及從市場計劃到生產備貨,再到采購備貨和生產物流的銜接。這種端到端的能力,有一個流程斷點就很難實現整體量產?!?/p>

面向下一階段,或許智元的成長還能進一步加速。目前,智元已經在塞爾維亞、意大利、德國、新加坡、馬來西亞組建了團隊,試圖構建橫跨歐、亞、美的研發—生產—銷售—服務全鏈條的本土化體系。畢竟,完成了標準化、平臺化的機器人,誕生之初的目的就是適應每一個市場。這樣,機器人才能更快、更大規模進入真實場景應用。

在2026年,具身智能不再只是一個技術方向,而更接近一種新的生產力基礎設施。

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