機器人公司僅做機器人，可能不夠了。

“未來有競爭力的人形機器人公司，需要硬件能力、模型能力、數(shù)據(jù)能力和訓(xùn)練場能力四位一體?！痹?月11日于濟寧召開的2026機器人企業(yè)家尼山峰會上，國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學(xué)家江磊在接受經(jīng)濟觀察報等媒體采訪時表示。

在近期對國內(nèi)機器人公司的調(diào)研過程中，江磊發(fā)現(xiàn)頭部機器人企業(yè)紛紛布局上述四項能力，這已經(jīng)成為行業(yè)主流選擇。

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比如，宇樹科技在其招股說明書中表示，擬募資約20億元投入智能機器人模型研發(fā)項目，接近募資比例的50%。宇樹科技指出，當(dāng)前高性能通用機器人行業(yè)正處于商業(yè)化突破與技術(shù)迭代加速的關(guān)鍵階段，算力支撐薄弱、高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏導(dǎo)致模型智能化程度不足，成為制約行業(yè)發(fā)展的重要瓶頸。

當(dāng)前機器人行業(yè)的一大問題在于難以進入真實場景替代人工，只能進行跳舞、表演等，在舞臺場景中應(yīng)用。

“跳舞、表演方面的成功，證明了國內(nèi)在機器人控制系統(tǒng)方面已經(jīng)有了很大突破，但行業(yè)依然面臨‘智能’方面的挑戰(zhàn)?！苯诒硎?。

機器人跳舞、表演都是按照事先輸入的程序完成固定動作，且舞臺不能受外界干擾。但如果讓機器人“進廠干活”，尤其是替代人工完成各類繁雜重復(fù)性工作，就需要實時調(diào)試、調(diào)整程序。

行業(yè)的解決辦法是發(fā)展具身智能。具身智能是指將AI（人工智能）與機器人深度結(jié)合，讓機器人能夠自主行動、自主作業(yè)，真正實現(xiàn)落地“干活”。

模型是具身智能的“大腦”。江磊表示，當(dāng)前無論是“世界模型”，還是其他模型，訓(xùn)練方式仍以視覺訓(xùn)練、文本訓(xùn)練等為主，真正完備的“世界模型”需要依托觸覺、聽覺等多維度數(shù)據(jù)支撐。

此前具身智能大多通過視覺訓(xùn)練、文本訓(xùn)練等方式獲得“智能”，業(yè)內(nèi)目前正逐步探索通過觸覺路徑。江磊表示，0.0階段的機器人是具備感知能力的機器人，1.0階段會增加觸覺感知能力，2.0階段才能真正實現(xiàn)自主決策。

“最近很多做自動駕駛的人投入到具身智能領(lǐng)域，正是看中了大模型未來發(fā)展需要更多維度的數(shù)據(jù)。汽車可感知的數(shù)據(jù)場景有限，感知成本更高，而人形機器人適配三維空間，可采集的數(shù)據(jù)場景更豐富，感知成本更低?！苯诒硎?。

江磊表示，當(dāng)前國內(nèi)布局具身智能的企業(yè)能夠獲得的數(shù)據(jù)量過少，行業(yè)急需更多的開源數(shù)據(jù)支撐模型訓(xùn)練。

這些數(shù)據(jù)需要來自真實場景。江磊所在的國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心，已在全國布局多個具身智能訓(xùn)練場，以幫助具身智能企業(yè)獲取更多的數(shù)據(jù)。

機器人若能進入真實世界“打工”，將獲得更多真實數(shù)據(jù)。但出于商業(yè)考量，目前機器人推廣速度較慢，真正“進廠打工”的案例僅為個例。

江磊表示，當(dāng)前機器人已經(jīng)完成“從0到1”的技術(shù)突破，但難以解決“從1到10”的規(guī)模化落地，面臨中試、標(biāo)準(zhǔn)體系、企業(yè)管理等方面的問題。他認為，當(dāng)前機器人規(guī)?；涞氐囊淮髥栴}，是企業(yè)難以精準(zhǔn)適配、跟進真實應(yīng)用場景。

“機器人企業(yè)希望客戶改良場景，客戶認為機器人需要適應(yīng)場景，兩者訴求難以協(xié)調(diào)。”江磊舉例。

“機器人產(chǎn)業(yè)的硬件創(chuàng)新突破，更需要國家層面統(tǒng)籌解決共性問題；在場景上的落地應(yīng)用，更需要地方開放適配場景?！敝袊娮有畔a(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院產(chǎn)業(yè)政策研究所所長王昊向記者表示。

在近期調(diào)研過程中，王昊發(fā)現(xiàn)配送機器人很難進校園。比如配送機器人可以實現(xiàn)從校園門口或固定點位，將外賣配送至宿舍樓下的服務(wù)功能，但一些學(xué)校受管理制度約束，暫不支持該類設(shè)備入校。

王昊建議，各地推進機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，需要結(jié)合自身資源稟賦、場景特色，培育差異化競爭優(yōu)勢。比如，山東作為工業(yè)大省、化工大省，在工廠巡檢機器人領(lǐng)域具備無可替代的優(yōu)勢，可以根據(jù)自身的優(yōu)勢場景，瞄準(zhǔn)機器人細分賽道進行深度布局。

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