最前線｜2025年全年營收超64億，海康機器人表示將繼續推進AI融合與具身智能布局

作者 | 喬鈺杰

編輯 | 袁斯來

當前，制造業正站在從“自動化”向“智能化”跨越的關鍵節點。

2026年是海康機器人成立十周年。作為工業智能化領域的創新者與實踐者，海康機器人近年持續推進機器視覺、移動機器人與柔性制造技術的深度融合，構建起“眼、腳、手”一體化的全棧技術能力，形成了以機器視覺、關節機器人和移動機器人為核心的三大業務體系。

2025年全年，海康機器人營收突破64.52億元，其中機器視覺類產品累計出貨量超 1000 萬臺，移動機器人累計下線突破 18 萬臺。基于完善的硬件產品線，其自研工業軟件授權用戶超60萬人次，全球服務客戶超2萬家。

2026年4月22日至24日，「海康機器人·智造大會2026」在杭州桐廬舉辦。海康機器人首席執行官賈永華提出“具身智造”的概念。他表示，傳統自動化體系正面臨靈活性不足的問題，難以適應需求碎片化與用工結構變化。“具身智造”需要通過兩種能力來應對：一是具備多任務能力的高柔性設備，二是可快速復制的場景化應用能力，從而推動制造體系從“人適應機器”向“機器適應環境”轉變。

大會期間，海康機器人除展示了機器視覺、關節機器人、移動機器人在制造、流通等行業場景的應用落地情況外，還并發布了超過35款新品，覆蓋標準視覺（2D與2.5D計算光學）、高精度3D視覺以及AI智能視覺等方向，重點針對復雜場景成像、高精度測量及AI落地難等工程問題。

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面向未來，海康機器人也在積極推進AI融合與具身智能布局。

在接受36氪專訪時，海康機器人副總裁張文聰介紹，公司自2016年起系統性推進AI技術在產品中的落地，目前已在多個產品線中實現規模化應用，并成為提升產品性能與工程效率的重要手段。

早在2019年，海康機器人用于調度移動機器人的RCS（機器人控制系統）就開始在路徑規劃和任務調度中引入強化學習與運籌優化方法，突破調度規模上限；到2021年初，已在一汽豐田單廠實現超1000臺機器人跨地圖協同運行。“接下來，公司也會探索AI進一步向工業深水區滲透的路徑，包括更復雜場景下的質檢能力。”張文聰表示。

在被問及具身智能在工業的應用，張文聰表示，“具身智能”并不代表產品都要做成擬人形態，“海康機器人現階段把端到端的眼、手的協同做好，廣義看也是朝向具身智能的很大進步，比如說機器視覺和關節機器人配合的視控一體應用就會有很大的提升。”

面向更長周期，張文聰表示，工業場景中，在高度標準化、高節拍的環節上，專用設備仍具效率優勢；但在節拍要求相對寬松的場景中，具身智能具備“一機多能”的潛力。整體上，具身智能與現有自動化方案將更多形成互補關系，而非直接替代。

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以下是36氪與海康機器人副總裁張文聰的交流內容，略經編輯：

問：機器視覺、移動機器人和機械臂，這三個板塊的營收占比如何？

張文聰：目前來看，我們的營收還是主要來自機器視覺和移動機器人這兩大板塊，機械臂這一塊占比還不算大。主要原因是我們切入機械臂相對比較晚，雖然已經做了大概5年，但整個產品線還在持續豐富的過程中,目前整體營收規模還在爬坡階段。

問：目前AI在我們的產品中有哪些實際應用？

張文聰：AI現在已經比較深入地用在我們的產品里面了，尤其是在機器視覺這一塊。像讀碼、OCR識別這些場景，我們都已經用深度學習做了比較多的升級，以前很多識別算法是需要現場訓練的，現在基本上可以做到“開箱即用”，大多數場景下不需要再做二次訓練，效果也比較穩定。

另外一個重點方向是工業質檢，我們這幾年也在持續投入。從早期的小模型，到現在逐步引入大模型。以我們和一家國內大型醫療用品生產企業的合作舉例，他們希望為生產的一次性醫療手套引入一套全自動、高精度、可追溯的質量檢測系統。而手套屬于柔性物體，容易變形，而且顏色類型非常多，這類缺陷檢測其實難度很高。

我們在2021年最早用傳統的CNN模型來做時，每上一條產線基本都要重新采樣、重新訓練，擴展起來比較慢。后來在23、24年切換到大模型方案之后，同一個車間內的多條產線可以快速復制，原來可能需要上萬張樣本，現在一兩百張就夠了。現在這套系統能穩定檢出0.8毫米以上的缺陷，對污漬、破損等重要缺陷的檢出率超過99.995%，一條線一天能檢30萬只，整個部署和交付效率提升非常明顯。

問：整體來看，目前AI 類產品在工業場景的落地情況如何？

張文聰：AI在工業場景的落地仍然偏慢，核心原因在于成本與交付周期。一方面，工業質檢等應用場景復雜，系統開發周期長，導致整體解決方案成本較高；另一方面，終端客戶在評估投入產出比時，如果回報周期過長，往往會延遲或放棄部署。

針對這一問題，公司一方面持續提升算法能力，降低開發和部署成本；另一方面通過引入大模型、優化工程化能力，縮短交付周期，減少對樣本數據和人工調試的依賴。整體目標是推動AI能力“普惠化”，讓更多行業能夠以可接受的成本使用智能化方案。

問：您如何看待人形機器人在工業場景的落地價值？

張文聰：我覺得是有價值的，但前提是要把“通用性”真正做出來。如果一臺人形機器人能夠一機多用，既能搬運、又能做簡單質檢，甚至還能做上下料，那在一些節拍要求沒那么高的場景里，它的價值就很明顯了，可以成為“多能工”。

但如果高度標準化、節拍很快的產線上，還是“專機”效率更高、成本更可控，所以兩者更像是互補關系，而不是替代關系。從現在來看，人形在工業里的落地還比較早期，尤其工業對穩定性要求很高，目前很多能力還需要持續迭代。

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問：海康機器人強調的“眼腳手”協同和VLA模型是什么關系？

張文聰：VLA（Vision-Language-Action）模型是一種理想的端到端范式，目標是通過單一大模型實現從感知到決策再到執行的全流程閉環。但從當前技術成熟度來看，這條路還在比較早期的階段，真正落地還有不少挑戰。

相比之下，我們提出的“眼腳手”協同更偏工程化路徑：通過視覺（眼）、操作（手）、移動（腳）等模塊的協同，實現具體任務的自動化。在實際落地中，我們更多是用多個小模型組合來解決問題，而不是完全依賴一個大模型。當然，VLA這個方向我們也在做，而且有專門的團隊在投入。整體來看，我們的理解是：短期靠“小模型組合”實現落地，長期再往端到端的大模型演進，兩條路線是并行的、互補的關系。

問：軟硬一體布局為公司帶來了哪些核心優勢？

張文聰：軟硬件一體化是公司核心戰略之一。一方面，單純做硬件容易陷入同質化競爭，缺乏差異化壁壘；另一方面，僅做軟件在商業模式和客戶粘性上也存在挑戰。軟硬件協同，可以實現相互促進：硬件帶動軟件銷售，軟件提升硬件附加值。

以機器視覺為例，我們的自研軟件平臺可以以模塊化方式開放給客戶進行二次開發，從而形成生態粘性。同時，軟件還能幫助客戶降低開發成本、提升效率，規避知識產權風險。整體來看也構建了更高的技術與商業壁壘。