从展厅到工厂，人形机器人如何突破规模交付瓶颈？2025年将是关键期。
《科创板日报》11月8日讯（记者黄心怡）第八届进博会期间，宇树科技、优必选、商汤科技等企业的多位专家就具身智能的实际应用发表了见解。
《科创板日报》记者获悉，2026年将被视为人形机器人实现落地的关键之年。目前，人形机器人已在表演、交互、展厅导览等场景中得到初步应用，但要进入工厂并实现“大规模交付”仍面临诸多挑战，距离真正实现产业化仍有较大差距。若未来要进一步进入家庭场景，则还需解决标准规范、安全性、用户隐私等一系列更为复杂的问题。
整体而言，机器人产业正从最初的本体制造，逐步向更加细分和高难度的领域拓展。未来产业发展将持续向产业链上游延伸，朝着更精细、技术含量更高的方向迈进，最终形成完整的人形机器人产业链。
▍明年将是人形机器人落地的关键年
优必选副总裁、研究院院长焦继超表示，2025年将是人形机器人实现落地的关键一年。对于整个行业，尤其是优必选而言，必须找到一个真正可行的应用场景，该场景需要具备可复制性和一定的市场规模。
对于人形机器人，焦继超认为工业场景应该是率先落地，实现全自主地工作。商业场景今年也有一些真正的应用，除了跳舞、表演外，还包括导览、4S店、展厅的讲解等。
“明年全尺寸的人形在这些场景里会有更多的应用。在其他的行业里， 2-3年之后在工业场景才能泛化到一些更复杂的操作。在商业场景类似酒店服务员的角色，因为涉及与人打交道的更复杂场景，这个时间点应该是3-5年。家庭场景则涉及到标准问题和安全问题，进入家庭场景能够作业的人形机器人，至少需要8-10年左右的时间。”
微亿智造联合创始人、首席运营官潘正颐表示，人工智能将在未来的智能制造中起到关键甚至决定性的作用。目前制造企业面临的主要难题是：过度依赖自动化容易导致生产系统过于僵化，难以满足多品种、小批量的柔性需求；而过度依赖人工又容易造成效率低下和产品质量不稳定。具身智能技术与工业机器人的深度结合成为突破这一困境的关键，例如通过机器人调试的智能化以及多工序的柔性切换，实现生产灵活性、效率和质量的同步提升，真正推动人工智能在工业现场的深入应用与价值落地。
商汤科技联合创始人王晓刚指出，目前人形机器人实现规模应用的关键在于能够提供情感价值，例如演出、互动以及展厅导览。他预测，在未来三年内，最先取得突破的将是标准化的应用场景，如工业领域和物流分拣等。
此外，随着自动驾驶技术的不断进步，无人物流车正迎来快速发展的机遇，有望深入解决“最后一公里”末端配送的难题。这些车辆能够自主完成上货、分拣等任务，适用于前置仓、闪购仓等标准化程度高、数量庞大的场景。然而，其大规模应用仍面临关键挑战：如何精准识别和处理数千甚至上万个SKU，这对机器的视觉感知与认知决策能力提出了极高的要求。 在当前技术条件下，无人物流车的推广仍需克服诸多现实障碍。尽管其在提升效率、降低成本方面具有明显优势，但面对复杂多变的仓储环境和多样化的商品形态，系统仍需持续优化。未来，随着人工智能与计算机视觉技术的进一步突破，无人物流车有望在更多场景中实现高效、稳定的运行，为智慧物流的发展注入新的动力。
帕西尼感知科技的创始人兼CEO许晋诚对近端小型人形机器人的应用前景表示乐观。“目前，小型人形机器人在娱乐和教育领域已经具备广泛的落地能力，而进入工厂场景可能将在五年内实现。”
擎朗创始人兼CEO李通指出，当前是中国机器人企业出海的重要机遇。“在这一关键节点上，机器人正逐步进入全球的工厂和日常生活，这为中国机器人企业带来了前所未有的出海窗口期。” 随着全球制造业智能化进程加快，中国机器人企业在技术、成本和服务方面具备明显优势，具备较强的国际竞争力。尤其是在东南亚、欧洲和北美等市场，对自动化设备的需求持续增长，这为国内企业提供了更多拓展海外市场的契机。在此背景下，如何把握机遇、提升品牌影响力和本地化服务能力，将成为决定企业能否成功“走出去”的关键因素。
李通指出，在人工智能时代，中国所积累的制造优势和应用场景优势正逐步转化为海外拓展的优势。作为硬件人工智能的重要载体，机器人在制造业、物流行业，以及医疗和服务业等领域，中国的企业都能够提供具备国际竞争力的解决方案。
▍人形机器人大规模交付仍存在难点
一目科技的创始人兼CEO李智强在接受《科创板日报》采访时表示，具身智能的关键在于“类人”，这就需要具备感知、决策和执行的一整套闭环控制系统，才能实现类似人类的具身智能。其中，感知能力尤为关键且不可或缺。一目科技此前推出了全球最薄的可商用仿生视触觉传感器，目前已有上百家企业与其达成销售合作或产生合作意向。
他认为，在视触觉传感器这一新兴领域，中国企业的机遇十分广阔。然而，仍需在参数性能和量产能力方面进一步提升，目前能够实现10万、百万量级规模生产的企业仍然较为稀少。
在谈及产业趋势时，李智强指出，机器人产业正逐步向更加细分和更具挑战性的方向深入发展。“今年的显著趋势是机械手的自由度不断提升，灵活性持续增强。未来，行业将向产业链上游延伸，朝着更加精细化、技术含量更高的方向迈进，最终构建起完整的人形机器人产业链。”
在李智强看来，目前人形机器人实现大规模交付仍面临诸多挑战，距离真正实现产业化还有一定差距。
工业领域的操作虽然不算复杂，但往往涉及大量重复性工作，对精度要求较高，许多传统工业机械臂已经能够胜任。这些场景并不是人形机器人的最佳应用领域。一目科技则更倾向于探索非重复性、非标准化且需要精细操作的应用场景。
对于具身智能技术落地的具体路径，潘正颐强调，在硬件本体层面，工业机器人本体技术已相对成熟，当前核心在于整合上下游生态资源，如联动末端执行器等领域厂商，实现不同应用场景下机器人的灵活任务切换与高效适配；在软件算法层面，无论是感知、运动及最后的执行算法，关键在于通过算法数据将人类积累的工艺经验进行沉淀、复制与转换，推动机器人从“执行工具”跨越成为能自主学习和灵活适应的“智能伙伴”，这也是区分真正的人工智能与传统自动化技术的关键。
乐聚智能董事长冷晓琨预测，明年在工业领域可能出现采购和交付数量超过一万台的人形机器人企业。预计在未来五年内，相关技术有望突破“基本可用”的阶段。
但要真正成为产品进入我们的生活，可能需要十多年的历程，涉及的标准、安全、隐私等一系列问题，比技术问题要复杂得多。
▍世界模型更被看好
当前，世界模型与VLA模型代表了具身智能领域两种并行且互补的技术路径，一目科技创始人兼CEO李智强表示，目前尚无法确定哪一种路线最终会占据主导地位。“在中短期内，VLA模型仍将以补充角色存在，但从长远来看，世界模型更有可能成为主流方向，但这一发展依赖于大量数据的训练支持。” 从技术演进的角度看，世界模型强调对环境的全面理解和模拟，具备更强的通用性和适应性，这使其在长期发展中更具潜力。然而，当前VLA模型凭借其在特定任务上的高效表现，依然具有不可替代的价值。两者的协同发展或许才是推动具身智能进步的关键。
宇树科技的创始人王兴兴更倾向于采用视频生成技术来构建世界模型。他提到，目前基于VLARL的模型在泛化能力方面仍存在一定的局限性，因此他个人更偏向于利用视频生成技术来打造世界模型。
但他也表示，世界模型在发展过程中仍面临诸多挑战。目前，中小型机器人公司难以有效运行这一模型，主要原因在于视频生成模型对算力的需求极高，需要大量高性能计算卡支持。相比之下，大型AI企业和互联网公司由于拥有更丰富的资源和更强的算力支撑，因此在视频模型的研发与应用上更具优势，成功概率也更高。
