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機器人要開始“自己拿主意”了

本報記者 許願 付奇
2026年08月23日08:30 | 來源:新華日報222
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“這個大概能穩定工作多久?”“平時出錯率高嗎?”在2026世界機器人大會展館,比起“跑多快”“參數多少”等技術問題,來自市場端關於可靠性、穩定性的考問成為現場高頻提問。

走訪本屆大會可以發現,行業的關注點已經發生明顯轉向——“落地”成為核心關鍵詞,不再單純追逐炫酷的技術演示,而是聚焦機器人能否在真實場景把活干完、干好、干久。

宇樹科技創始人王興興道出整個行業的現實焦慮:“過去幾年,機器人逐步走進工廠干活,但至今未能大規模推廣,核心原因是作業效率不及人工,泛化能力不足。”破解這兩大痛點,正是當下具身智能產業突圍的主攻方向。

整零相互拉動,“協同短板”仍待補齊

展會上,一台3米高的載人機甲 GD01格外吸睛,這款由浙江企業宇樹科技帶來的量產版載人變形機甲,為文旅展示和特種作業打開新的想象空間。

“這次展會,我們搭建了集中展示區,每天定時開展群舞、格斗及遙操作等多形式演示。”宇樹科技市場經理劉佳瑞介紹,通過多類型機器人協同、全自主AI集群表演、新一代動態運動能力展示,直觀呈現行業演進:機器人正從單體智能邁向群體智能,從基礎運動控制走向自主協同。

行業演進的根基是核心零部件。以往“藏”在參數表裡的靈巧手、力傳感器、關節模組、芯片等零部件“配角”,今年紛紛站上“C位”,大量首發新品聚焦核心部件。2026年上半年中國人形機器人出貨量超4萬台,全球佔比提升至97%。整機量產倒逼零部件在性能、一致性、成本上迭代升級﹔零部件技術成熟,又反過來壓低整機價格。當前國內核心零部件國產化率已突破75%,整機和零部件正加速互相拉動發展。

零部件賽道上,江蘇穩居國內第一梯隊。中科硅紀展台上,全球首個行業級靈巧手開啟24小時不間斷工作直播,M6循環抓取平台連續自主識別,並抓取牛奶、礦泉水、藥盒等物件。

“你看!盡管已經直播十幾個小時,設備也沒發熱。”中科硅紀COO姚秀軍指著監控屏幕介紹,設備運行溫度穩定在30℃上下,溫控系統保障長時間連續作業,而這種真實工況下的持久穩定性,正是零部件落地產線最難跨越的門檻。

蘇州綠的諧波展位前同樣人頭攢動,其諧波減速器國內市場佔有率突破60%,今年產能目標為100萬台,年底計劃沖刺150萬台。“場館裡採用諧波方案的整機廠,基本都是我們的客戶。”現場工作人員說。

江蘇的零部件家底遠不止展會所見:南京埃斯頓是國內唯一實現伺服、控制器、減速器、機器人整機全產業鏈自研的工業機器人龍頭企業,蘇州匯川是伺服電機、驅動控制領域頭部企業,常州恆立液壓從液壓件拓展至機器人執行器、絲杠,無錫貝斯特掌握精密絲杠、導軌制造能力。綠的諧波的減速器、坤維科技的六維力傳感器、鼎智科技與富興電機的電機、南京工藝的絲杠、鈞舵機器人的靈巧手等技術,達到國內乃至世界領先水平……全國機器人產業鏈的諸多關鍵環節,都繞不開江蘇供給。

省工信廳副廳長張星披露:今年上半年,江蘇具身智能機器人產業規模達597.8億元,同比增長28.3%﹔核心產業營收29.7億元,同比增長44.2%。人形機器人去年出貨2000台,今年上半年已出貨超6000台﹔產業鏈企業擴容至334家,覆蓋整機、關節模組、減速器等全鏈條,關節模組出貨量超過全國一半。

然而,亮眼數據背后,短板同樣不容忽視。行星滾柱絲杠、高端六維力傳感器國產化率尚不足30%,不少關鍵環節仍依賴進口。與此同時,江蘇本地整機牽引能力偏弱,不少本土零部件需要送往外地開展場景驗証,迭代周期拉長,陷入“有零件、沒場景”的發展困境。國內雖已具備從芯片、部組件到整機的人形機器人全鏈條制造能力,但零部件發展強弱分化,成為產業規模化落地的現實阻礙,也是江蘇下一步重點攻堅方向。

“大小腦”全面升級,從“聽指令”到“會判斷”

本屆大會上,人形機器人環境感知、規劃決策、運動控制持續迭代,復雜環境適應性不斷增強。行業對待大模型的邏輯發生重要轉變:不再單純比拼參數跑分,轉而考問模型能否真正適配真實物理任務。

一位連續5年參會的投資人感慨行業變化:往年機器人演示大多是預設動作,按鍵觸發就重復執行,少數可以識別有限物體,本質是“你讓我做什麼,我就做什麼”。而今年展台上的機器人,“開始有了點‘自己拿主意’的意思”。

雲跡科技的展廳裡,搭建了一整套24小時運轉的場景——酒店、洗衣店、便利店、咖啡檔口,多台機器人在同一個空間裡運轉。背后的“人機共生世界價值模型”把任務拆解為4層:看懂場景、規劃任務、調度資源、執行動作。真正的難點不在於執行,而在於中間環節的判斷抉擇。

雲跡科技高級產品總監王子實舉了個例子,同樣是“客人要一瓶水”,派最近的機器人送過去和通知順路的服務員順手捎上,都能完成。可如果機器人電量不足或者正在執行更緊急的任務,強行調度它,整體效率反而更差。系統得自己掂量:當下誰最合適?哪種方案對整體價值最優?進而選出整體價值最優解。

北京企業銀河通用展台,全新人形機器人Galbot ET1與春晚同款“小蓋”同台展演,實現物品抓取、舞蹈、對話等多元互動。即使面對大量從未訓練過的動作,機器人也可以流暢實時復現,展現零樣本泛化運動智能。

“這款機器人的核心突破,在於其背后銀河首發的全自研物理世界原生智能體——AstraBrain-Agent。這是專為人形機器人實時多模態交互與運動控制打造的智能體架構,讓機器人能夠實時觀察周圍環境,理解人類的語言指令,並動態思考、規劃自身行為和動作序列。不同於傳統預設流程,AstraBrain-Agent讓機器人真正擁有了在物理世界中持續學習、持續進化的能力。”現場負責人說。

資本的流向印証產業趨勢:今年上半年,具身智能賽道融資規模達1041億元,較去年全年總額近乎翻倍,超過半數資金投向軟件“大腦”,其中VLA模型佔42%、世界模型佔27%。真金白銀的投入,說明產業瓶頸早已不是硬件軀體的制造,而是能否“長出”會處理真實工作的智能大腦。

本屆大會期間,業內人士再次提出,具身智能之中,軟件並非硬件的附加品,二者需要圍繞任務、環境、物理交互一體化設計。傳統機器人軟硬件可以分割,但具身機器人必須深度耦合﹔最高層級的任務執行,高度依賴高精度高靈敏度傳感識別,需要把真實環境完整納入系統,AI技術正在快速補齊這一短板。

江蘇企業也積極布局智能“大腦”與運動“小腦”。蘇州阿帕奇是一家具身智能控制器“大小腦”研發和解決方案的提供商。展會現場,企業負責人介紹了搭載該控制器的具身智能機器人,通過“大腦精准決策+小腦高效執行”的協同架構,實現高級感知決策與身體協同控制,模仿人腦運行邏輯,兼顧智能思考和高精度運動。

在省內,“大腦”層面,優理奇推出融合觸覺的預訓練多模態大模型,魔法原子發布“原子萬象大模型”,天奇股份建成國內首個對標汽車制造工況的具身智能機器人實訓基地﹔“小腦”運動控制賽道,埃斯頓、魔法原子、蔚藍科技、億嘉和等企業手握核心技術,構建江蘇軟硬件協同發展的基礎。

場景牽引+開放合作,降低規模化門檻

用戶通過小程序隨機下單,機器人自主識別商品、規劃路徑、抓取揀選、撐袋打包,完成從接單到交付的完整閉環——這是展會上星海圖與京東合作打造的全球首個支持在線下單、全自動閉環履約的機器人前置倉,1︰1復刻真實商用前置倉作業流程。

“我們今年重點圍繞電商零售、工業制造、快遞物流、商業服務四大場景輸出解決方案。”星海圖負責人介紹,企業同步開拓海外市場,已經在美國洛杉磯第三方物流倉投入機器人,完成揀選、打包、退貨上架等工作。“海外落地推進速度超出預期,當地用工招聘、培訓成本高,機器人具備更強經濟優勢。”

從現場展示看,如今企業在設計機器人時,更加明確地圍繞具體應用場景進行規劃、定義產品。

鹿明機器人從蘇州運來一條產線,剛剛發布的第二代重載輪臂式機器人MOS2正在料箱旁,連續完成識別、雙臂抓取、搬運和放置任務,MOS2的雙臂負載能力達到50公斤。蘇州知行展台內設置了重物搬運區,自研輪式人形機器人“撼岳”一直在平穩地完成重載箱體轉運。公司董事長白國超介紹,這款機器人雙臂垂直作業范圍可達2.2米,支持雙臂協同避障,集成自研的全套末端抓取設備,可完成物流分揀、電力巡檢、商業服務等作業。

立足真實工作場景,讓機器人“看得更清”“摸得更准”是另一個應用方向。

留形科技的新一代空間記憶模組Odin1 Lite,能幫機器人快速完成三維掃描,實現避障、導航和運動規劃。覽沃科技展出業內首款360度混合固態激光雷達,讓機器人在復雜環境中也能看清四面八方。晶智感、清工開物等企業把電子皮膚、觸覺傳感器擺到台前——接觸、受力、摩擦和滑移,任何一個細節沒感知到,任務就可能中斷。機器人不再是“盲抓”,而是知道手裡東西的軟硬、輕重、會不會滑。

從展會看,行業共識愈發清晰:邊界明確的任務,只要投入足夠的后訓練資源,單點能力已越來越容易實現。更難的是進入更多場景后,能否減少數據採集和現場適配。

破解這一難題的思路正是開放抱團,共同下壓交付成本,推動技術從“可以跑”走向“可復制”。科沃斯帶來全棧開源具身智能機器人“八界”,實現從底層硬件到上層應用可編程﹔北京人形機器人創新中心發布輕量化開源底座“天工 Omni”。模型、數據集、硬件接口逐步對外開放,企業不必全部從零起步,技術能力跨場景流動迭代,產業共生遠勝於企業單打獨斗。

江蘇早已布局場景培育,截至去年年底,省內已建成3家具身智能機器人創新中心、4家數據採集訓練中心。“江蘇具身智能整體處於全國第一陣營,但仍處在從實驗室走向試點應用的起步階段,距離大規模商用尚需時日。”省工信廳裝備工業一處處長楊鬆林表示,江蘇發展具身智能有三大優勢:一是建立跨部門工作專班,搭建省級創新中心、專家智庫,落地一批重點項目﹔二是完整完備的全產業鏈,實現具身機器人一站式配套供給﹔三是全國規模最大的制造業底盤,海量工業與服務業場景,為機器人迭代打磨提供寶貴試驗場。

(責編:王震、李楠樺)
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