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　　今年以来，人形机器人产业持续升温。从工业制造、物流仓储到商业服务，具身智能正加速走出实验室，迈向规模化应用。与此同时，机器人价格不断下探，越来越多企业公布量产计划，人形机器人正从“技术验证”迈向“产业落地”，“机器人何时真正走进工厂、走进家庭”也成为行业持续关注的话题。

　　热度之下，行业究竟发展到了哪一步？距离真正普及还有多远？近日，中科慧灵CEO杨平、迪洛斯智能董事长汤浩与新华财经副总编辑陈冉共同走进新网银行《AI构造力》直播间，围绕具身智能的发展现状、产业挑战及未来趋势展开深入交流，共同探讨机器人产业从技术突破走向规模化应用的关键路径。

　　新网银行打造《AI构造力》直播栏目，聚焦人工智能技术创新与产业应用，邀请科技企业、高校专家及财经媒体共同探讨AI发展趋势，持续搭建跨界交流平台。

陈冉、杨平、汤浩(从左至右)在新网银行直播间。

　　从舞台到工厂：那些真正“干活”的机器人

　　在新网银行直播间，嘉宾们坦言：相比于广泛应用在工厂车间的工业机器人，人形机器人还停留在晚会舞台表演、景区导览，或是科技展上的挥手问好等场景中，距离大规模进入工厂还有一段不小的距离。

　　“表演成分过重”，这是汤浩对当下行业直白判断。但鲜为人知的是，在洛阳一家央企的制鞋车间里，机器人已经悄悄接过了工人手里枯燥的活计。譬如，中科慧灵的轮臂机器人可以在制鞋厂里负责鞋边端上料，还有涂胶和系鞋带的工序。这些工作重复又精细，工人常年弯腰操作，很容易落下职业病，而且胶水味道很重。现在，机器人每天准时上岗，不用休息，也不会因为重复劳动感到疲惫。“这是我们拿到的真实订单，也是具身智能真正的价值所在。” 杨平分享道。

　　显然，比起光鲜的文艺舞台，危险和恶劣的工业场景，才是具身机器人最先站稳脚跟的地方。矿山深处的巡检、高炉旁的测温、防洪堤坝的排查，这些人类不愿去、不能去的地方，成了轮臂、四足机器人等产品落地的主战场。

　　汤浩算了一笔账：传统工业机械臂需要提前编程，部署一套下来动辄几十万，而且只能干一件事；但具身机器人更小巧灵活，部署成本低，只要经过训练，就能快速迁移到不同的工序上。

　　“我们和传统工业机器人不是替代关系，而是互补关系。” 杨平在新网银行直播间解释道：“工业机器人是‘专机’，适合大批量标准化生产；而具身机器人是‘通用工’，能应对小批量、多品种的柔性生产，还有那些非结构化的危险场景。”

　　伴随着柔性生产线的流行，以及全社会越来越重视工人们的健康权益，机器换人的背后不是取代人，而是让过去需要牺牲工人们健康的部分工种，逐渐让位于更具灵活性的人形机器人，这背后恰恰是社会的进步。在嘉宾看来，当下完全没有必要担忧机器人取代人类的工作岗位，更应该看到科技进步给人们工作生活带来的福祉。

中科慧灵机器人乐队演奏表演

　　热闹背后的冷思考

　　2025年，国内人形机器人的出货量约1.2万台；2026 年，这个数字预计会涨到 8-10 万台。汤浩把今年称作“从1到10的小爆发年”，但他也清醒地知道，爆发的背后，藏着不少隐忧。如果满分是100分的话，杨平愿意给当下的行业现状打10分，尚且属于刚刚起步的阶段，汤浩的打分甚至还更低一些。

　　首当其冲的是数据难题。大语言模型可以靠互联网上的海量文本训练，但具身智能需要的是和物理世界交互的高质量数据——机器人怎么拿起一张纸、怎么叠好一个鞋盒、怎么避开地上的障碍物，这些数据都得一点点采集。“现在本体企业和用户侧，连数据该怎么积累、怎么用都还没完全搞明白。” 在杨平看来，这是制约行业发展的最大瓶颈。

　　尽管如此，业内普遍认为，行业已经迈过概念验证阶段，正进入围绕真实场景打磨产品能力的新阶段。

　　需求挖掘难，是另一个拦路虎。很多企业拿着机器人到处找场景，却不知道工厂真正需要什么。“不是把机器人做出来就万事大吉了，要能把产业的真实需求，拆解成机器人能执行的工作流和任务流，这才是最难的。” 汤浩说，迪洛斯智能今年从泛化的大模型应用全面转向具身智能，核心就是要做 “场景翻译官”，把客户的需求转化成技术语言。