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◎记者 窦世平 刘暄配资论坛官网登录入口
当下，人形机器人正加速演进并持续迭代升级，突破实验室环境限制，大量向现实场景渗透，展现出规模化应用的巨大潜力。
在近日召开的2025世界机器人大会上，上海证券报记者采访多位企业高管、行业专家及投资人士获悉，受技术进步、政策驱动、资本热潮等多重因素影响，具身智能商业化步伐显著加快，目前产业发展正处于应用场景探索阶段，硬件成本呈现下降趋势，模型能力有待进一步提升。业内人士预计，2026年或为量产交付元年。
应用场景愈发多元
拉弓射箭的矫健身姿、激情热舞的灵动韵律、精密零件的准确加工、串糖葫芦的娴熟技艺、足球比赛中的灵活协作……从传统的农业生产到精密的工业制造，从专业的导览迎宾到温馨的生活陪伴，2025世界机器人大会全方位展示了业内在各类应用场景中的积极探索。
多位行业人士认为，技术革新须扎根应用场景，让机器人走出实验室，深入多场景解决问题，让具身智能有“温度”。
走近越疆科技的展台，机器人DOBOT Atom左手持扳手将机械臂轴承旋紧至0.1毫米公差内，右手同步将不同规格的零件分拣至六宫格料箱；“接打爆米花”高动态任务中，DOBOT Atom除了能够在狭窄的操作台之间灵活转身，平稳精准地将爆米花倒入盒中递给观众，还能快速回应观众挥手、比心、鼓掌等互动需求。据介绍，这是一款能达到毫米级精度的机器人，同时还具备双脑协同决策功能。
在本次大会上，机器人已成为“全能打工人”。银河通用推出的首款轮式人形机器人GALBOT G1，实现在无人药店环境下对商品的拣选；在星海图展台，随着一声“请收拾床铺”的指令，R1 Lite机器人立即进入工作状态；优必选带来的全球首款自主换电人形机器人Walker S2，凭借其52个自由度的工业级“巧手”，能够在3分钟内完成自主换电。
“越来越多企业不再展示‘炫技’的单机性能，而是主动构建仿真的工业、接待、医疗等场景，强调产品在真实任务中的可用性和替代性。”首程控股董事会办公室总经理康雨表示，这反映出市场对具身智能的期望已不局限于技术，而是聚焦应用效率与替代价值。
商业化积极信号已现
“今年人形机器人零部件太卷了，丝杠等核心零部件降价了很多。”多位与会产业链人士向记者反映了这一现象。
硬件成本的下降，意味着供应链的成熟，也侧面印证了具身智能产业商业化步伐的加快。业内人士表示，目前，具身智能硬件的成熟速度快于模型的成熟速度，硬件需要等算法成熟，才能真正实现商业化落地。宇树科技CEO王兴兴也认为，低成本的硬件是行业未来实现商业化的必然趋势。
政策也在持续发力。2025年首次将“具身智能”写入政府工作报告，明确列入未来产业重点发展方向；7月底召开的国务院常务会议提出，深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用。在本次大会上，北京亦庄发布《北京经济技术开发区关于推动具身智能机器人创新发展的若干措施》，提出从未定型产品首试首用、首台（套）奖励，到标杆场景建设，分阶段提供全链条支持，加快推广应用机器人产品。
在中国人民大学重阳金融研究院研究员刘英看来，推动具身智能商业化是落实“人工智能+”行动的具体举措，预计随着商业化的进展不断加快，更多的支持政策还在路上。
“本届大会的‘带娃率’很高，这意味着市场的关注度和容忍度在提升。”康雨向记者分享了一个有趣的大会观察。康雨表示，很多家长带着孩子来看展，这说明即使当前的机器人还不够智能，但只要它们有趣、可爱，公众的接受度就会提高，这为未来零售端、B2C场景的拓展打下了基础。
2026年或为量产元年
“这次参加大会的感受是人形机器人的商业化进展明显加快了。”一名参会的投资人士告诉记者，业内预计2026年将成为量产元年，未来将重点关注头部企业在量产落地方面的实际进展和产业链上游零部件及下游应用方面的投资机会。
多家头部企业在大会期间透露了量产交付进展。优必选科技首席品牌官谭旻介绍，今年计划交付500台工业人形机器人投入到智能制造产业；面向科研教育的天工行者已收获逾百台订单，预计今年将交付超300台；星动纪元的星动Q5机器人目前已经获得数十台订单，预计今年会交付100台；智平方的AlphaBot（爱宝）系列今年已收到近500个订单，目前已在东风柳汽、晶能微电子等工厂投入使用。
松延动力创始人姜哲源介绍，当前公司的核心工作聚焦于量产交付，其中教育行业是订单量最大的领域，覆盖K12、职业教育、高等教育及科研机构等多个细分场景，且不同场景需求差异显著。银河通用机器人创始人兼CTO王鹤则透露，公司的机器人已经在北京10家无人药店上岗，到年底将扩展至100家。
尽管众多头部机器人本体企业场景验证和量产交付开展得如火如荼，但也有业内观点认为，目前机器人产品存在同质化现象，应用场景相对有限。对此，自变量机器人创始人王潜称，这并不是硬件的问题，而是因为机器人大模型的智能化水平没有达到。
国际先进技术应用推进中心（深圳）主任姚颂表示，具身智能的发展路径好比自动驾驶，从早期对L4级全自动化的高度期盼，到现实落地时更多集中于L2级场景，行业逐步走向务实。他认为，当下多数机器人仍处在L1阶段，向更高等级演进需聚焦真实、迫切且具备商业可行性的场景。
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