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科博会观察|机器人僧多粥少,务实者得

具身智能产业这几年可谓百花齐放,市场见证了一场场“机器人比人多”的行业盛会,也催生了众多面向大众或小众的细分赛道。 只是,入局的“僧人”越来越多,市场的“热粥”还够分吗? 01. 务实与聚焦 在优山投资创始合伙人、董事长陈十游看来,具身智能产业的落地竞争,早已过了讲概念的阶段,如今更多是细节的比拼。

具身智能产业这几年可谓百花齐放,市场见证了一场场“机器人比人多”的行业盛会,也催生了众多面向大众或小众的细分赛道。

只是,入局的“僧人”越来越多,市场的“热粥”还够分吗?

01. 务实与聚焦

在优山投资创始合伙人、董事长陈十游看来,具身智能产业的落地竞争,早已过了讲概念的阶段,如今更多是细节的比拼。企业既要算清效率与成本的账,也要搭建与之匹配的团队,并理性选择赛道场景,这才是机器人产业扎根的根本。

落地首先要过“成本效率关”。以工厂场景为例,进入工业领域的机器人,其价值在于提升生产效率、帮助企业降本。更为关键的是,它必须满足一个现实的商业指标:投资回报周期。通常,最晚要在24个月内让企业基本收回设备投入。只有满足这一条件,才能真正激发企业的采购意愿,进而实现规模化复制与推广。

场景布局同样需要秉持务实思路。行业观察发现,近两年,工业、汽车等领域的商用机器人已率先崛起;而从今年开始,瞄准家庭服务场景的创业者和资本明显增多。

需要指出的是,家庭场景对机器人的环境理解、泛化能力及小样本学习能力要求极高,其落地难度不容小觑。

此外,另一个务实观点也值得关注:机器人未必非要追求人形形态。尤其在以提效、替代人工为核心的工业场景中,核心目标是降本增效与快速回本。只要能被市场接纳,无需刻意堆砌人形设计。行业的终极考验,终究在于能否获得大众的信任与依赖。

02. 谨慎接纳泡沫期

对于机器人产业的热度与潜在泡沫,多位与会资方代表观点趋同:产业发展既需要务实深耕,也需理性看待并包容阶段性的市场泡沫。

凯联资本硬科技行业合伙人姚宁波提出了“泡沫促产”的行业规律。他表示,光伏、新能源汽车等产业过去的发展路径,正在半导体、机器人领域复刻。行业热度催生资本泡沫,但泡沫出清之后,往往能淬炼出具备全球竞争力的产业实力。“即便从功利角度出发,也应坚持从产业基本面进行投资,并借助行业泡沫带来的价值升值实现退出,从而保障投资者利益。”姚宁波如是说。

启银资本董事长、启智具身智能科技创始人宋炎也认为,依托庞大的人口体量与积极的政策加持,产业转型具备先天优势。在房地产等传统行业增长见顶的背景下,科技已成为核心的突围抓手。

谈及行业泡沫,宋炎分析称,当前机器人产业整体处于风口期,局部存在泡沫是产业成长的必经阶段。未来1至2年,行业将进入去伪存真的洗牌期;3至4年内,有望诞生行业寡头;五年后,具身机器人的产业生态将基本成型。

宋炎表示,早期泡沫、中期震荡、后期成熟,是科技产业客观的发展周期。资本的价值,正是在周期波动中寻找确定性,通过资本运作、资源赋能和人才整合来助力企业成长。现阶段,资本更看重企业的订单、回款、交付等硬核经营指标。对于行业在2028至2030年间从泡沫期迈向成熟期,市场抱有充分信心。

03. 通用攻坚

当资本将目光聚焦于落地与商业模式时,产业端的头部企业与研发团队,则正瞄准行业最真实的痛点进行攻坚破局。

与资方看重落地能力的逻辑不谋而合,北京人形机器人创新中心将产业突围的核心,锁定在提升机器人的通用泛化能力上。

在公司CTO唐剑看来,人类能随手完成的开门、整理物品等简单动作,对机器人而言却是巨大的技术挑战。他解释道,行业普遍存在三大泛化短板:场景适配、任务执行和本体适配。传统机器人多为固定场景、专属本体定制开发,只能完成预设的单一任务,难以适应复杂多元的真实环境。

这与人工智能向AGI(通用人工智能)演进的逻辑一致。补齐通用泛化能力,正是具身智能与人形机器人产业的核心攻关方向。

放眼产业长远发展,可以借鉴个人电脑、智能手机的普及历程:通用智能设备的出现,逐步替代了功能单一的专用设备。未来,具备通用具身智能的人形机器人,也有望逐步替代各类专用机器人,真正走进千家万户,赋能千行百业。

04. 落地样本

被资方列入行业第一梯队的银河通用,也在本届科博会亮相。公司首席战略官赵于莉分享了一个堪称“失败却成功”的路演案例。

2024年公司成立初期,在一次投资人路演中,原本安排了机器人演示抓取高脚杯的动作。但因杯身纤细,且机械关节存在微小缝隙,高脚杯意外滑落,摔成碎片。

按照传统机器人的运行逻辑,预设任务失败便会导致程序停摆。但现场发生的一幕让投资人印象深刻:在没有任何额外指令的情况下,机器人自主识别了散落的玻璃碎片,并将这些形状不规则、通体透明、从未提前录入系统的碎块逐一抓取清理,完成了一场计划外的“收尾工作”。

赵于莉认为,这个意外场景恰恰体现了技术进步的关键。传统机器人依赖定制程序来适配标准化场景,一旦遭遇物品形变、位置偏移或突发干扰等未预设情况,很容易陷入任务停滞。

而真实的商业场景往往远离实验室的理想环境:手持水杯需要精准控制力度,避免捏扁杯身或液体洒出;叠衣物需要适配布料的柔软与形变;货架补货需应对商品摆放的细微差异。这些都无法依靠预设程序全覆盖。

赵于莉表示,机器人能够自主清理玻璃碎片的背后,依托的是企业构建的海量数据与合成仿真技术平台。这套技术底座让机器人能够在无预设的复杂场景中,实现自主感知、独立判断并灵活调整任务目标。

正是这种无需为单一任务反复调整参数的通用能力,使得机器人可以快速适配零售、工业等多元场景需求,为规模化商业落地提供了有力支点。据悉,银河通用在2025年已实现了超过1200台机器人的落地应用,预计2026年这一数据还将进一步增长。

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