拆解具身智能落地难题：智元机器人出牌，今年推7个场景商业化

针对具身智能落地难题，智元机器人采取措施推出商业化场景应用，今年，智元机器人将在7个场景进行商业化推广，以解决智能技术在实践中的难题，这一举措标志着智能技术逐步融入日常生活，为智能机器人的发展开辟了新的道路。

作者：朱成呈

具身智能的热度仍在高涨。

8月21日，智元机器人在上海举办首届合作伙伴大会。董事长兼CEO邓泰华提出，“生态共建是具身智能产业规模化的核心驱动力”，并将其确立为公司核心战略。

他认为，2025年或将成为产业进入商用拐点的关键节点，继手机和汽车之后，具身智能机器人有望成为“下一代海量智能终端”。

目前，具身智能领域正加速演进：从软硬件解耦到人形机器人迭代，再到与大模型的深度融合，技术创新层出不穷，应用边界不断拓展，覆盖工业制造、医疗康复、教育娱乐、交通出行乃至公共安全等多个场景。

中国高工机器人产业研究所（GGII）预测，2025年全球人形机器人市场销量有望达到1.24万台，市场规模63.39亿元。到2030年，全球人形机器人市场销量将接近34万台，市场规模将超过640亿元；到2035年，全球人形机器人市场销量将超过500万台，市场规模将超过4000亿元。

但热度之下，仍存隐忧。研发投入高企、落地周期漫长，成为横亘在所有人形机器人企业面前的现实挑战。如何在“烧钱”的研发和可持续的市场回报之间找到平衡，决定了整个产业能否走出实验室，真正迈向规模化。

“具身智能仍处于高速发展阶段，很多场景看似可行，实际操作中却困难重重，尤其在面对非标准化、易变形的目标物时，当前技术还难以胜任。”智元机器人通用业务部总裁王闯在现场表示。

据时代周报记者了解，与特斯拉强调的“全栈自研”、Agility Robotics的“量产先行”路径不同，智元将选择一条“生态共建”的第三道路：通过开源、被集成和资本赋能，与产业链伙伴协同分工，以合作来对冲风险，加速商业化落地。

今年推动七个场景商业化

在商业化探索上，业界普遍认为，人形机器人面临的首要挑战是硬件成本高企与场景适配性不足。

“让机器人硬件率先进入各个赛道，在真实环境中收集用户数据，进而解决机器人的智能问题，对应的是从遥操作向半自主、再向自主的方向发展。”国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊表示。

他以新能源汽车产业对比称，该产业实现商用化大约经历了25年，人形机器人能否将这25年的发展过程压缩至5到10年，这是当前的重要课题。而实现这一目标的方式，是凝聚共识、开源开放，极致地整合各方资源。

与之对应，智元机器人并未“单打独斗”，而是通过合资、战略投资、联合研发等方式，与上下游龙头企业共同构建生态网络。目前，其合作伙伴已覆盖材料、零部件、制造与应用环节，包括富临精工（300432.SZ）、软通动力(301236.SZ、德马科技(688360.SH)、大丰实业（603081.SH）等。

软通动力集团副总裁、软通天擎营销副总裁李永辉对时代周报记者坦言，选择智元的原因在于其产品稳定性和开放性。“我们最看重的第一点就是稳定可靠。比如智元远征A2可以实现24小时连续运行，这让我们在政务、展厅、酒店等场景的落地上充满信心。”

李永辉进一步表示，软通动力服务对象包括全球500强企业，与智元机器人合资设立的软通天擎，可将智元的硬件能力与软通的行业经验深度结合，从而服务最终客户。

聚焦物流领域，德马科技CTO王凯则强调：“我们看重的不仅是智元在机器人本体上的研发能力，更重要的是其在具身智能、大模型和数据采集上的积累。物流场景需要的不是一个机械执行者，而是一个能够自主决策的智能体。”

为此，德马科技与智元共建数据采集工厂，借助其在全球数百个物流场景中的经验，向智元提供精准的场景定义，以便后者能够开发出更符合行业需求的解决方案。

“客户常以为机器人已经无所不能，但我们必须如实告诉他们今年能做到什么、明年大概能达到什么水平。”王闯表示，正因如此，智元今年聚焦在讲解接待、文娱表演、料箱转运、科研教育、物流分拣、数据采集训练、机器狗/商业清洁七个具备落地把握的重点场景上，推动商业化进展。

机器人技术不能闭门造车

当前，面向交互生成的非具身智能大模型发展已在特定任务上取得出色成果，但是人形机器人需要能够同时处理视觉-语言-动作等多模态信息输入的具身大模型。具身大模型仍面临来自数据稀缺、泛化性低、分层控制、实时反馈等方面的挑战。

民生证券研报指出，为了突破数据困境，行业内存在两种思路，其一，以英伟达、银河通用为代表的企业试图通过仿真数据的方式，生成数据用于机器人训练；其二，以智元机器人为代表的企业建立大规模数据采集厂以收集高质量的真实场景数据，再寻求合适的比例将真实数据与仿真数据混合，以实现较优的训练效果。

智元机器人合伙人兼具身业务部总裁姚卯青向时代周报记者表示，机器人技术不能闭门造车，必须扎根行业，产生实际应用价值。

“智元希望从下游场景出发，吸引更多合作伙伴共同参与，让具身智能技术在早期得到试用与迭代。通过这种方式，企业和开发者能够积累真实行业数据，发现痛点，并进一步优化机器人设计，使其更加贴合实际应用。”他进一步解释。

在数据与模型层面，智元发布了行业首个面向真实世界机器人操控的统一世界模型平台——Genie Envisioner（GE）。GE平台基于约3000小时的真实机器人操控视频数据，建立了从语言指令到视觉空间的直接映射，保留了机器人与环境交互的完整时空信息。

姚卯青指出，GE是在现有视频生成模型基础上，通过真实机器人作业数据进行二次训练形成的“真机训练”模型。针对特定任务，还需在此基础上进行第三阶段微调，以实现落地应用。

值得注意的是， GE也开源全部代码、预训练模型和评测工具。

作为打造通用机器人平台的初创公司，智元或难以独立覆盖所有行业应用。无论标准硬件、应用开发还是算法基座，追求标准化和可复用成为重要目标，行业伙伴也可以借此快速接入。

“工业和行业应用项目资源消耗巨大，从开发到交付再到售后，每个环节都需要大量投入。与合作伙伴联合，不仅弥补了资源与人才不足，也能借助他们多年的行业经验，实现优势互补。”姚卯青说，智元将通过封装标准硬件和AI基座，让合作伙伴能在实际场景中快速落地应用，推动技术从实验室走向商业化。