“智荟中欧·未来产业系列”具身智能专场：当机器人走向产线，行业直面落地“真问题”

2026年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比97%；广义具身智能市场规模预计突破1万亿元。然而在光鲜的数字背后，数据、成本、稳定性等沟坎仍横亘在行业面前——如何跨越从表演、炫技到干活的鸿沟，成为这一火热赛道必须回答的问题。
9月13日，中欧国际工商学院北京校区举办 “智荟中欧·未来产业系列”第三期具身智能专场，邀请到独角兽企业魔法原子、千寻智能和产业龙头京城机电，分别从软硬件全栈研发、具身大模型、工业落地三个视角分享一线实践，直面具身智能从技术验证到规模化应用的核心命题。

京城机电2023年牵头成立北京人形机器人创新中心（北京国地共建具身智能机器人创新中心），旗下天工机器人在第二届世界人形机器人运动会多个项目夺冠。本次活动特邀天工机器人出场互动。

魔法原子CTO陈春玉：从全栈自研到场景落地

作为国内第一代人形机器人科研的亲历者，魔法原子CTO陈春玉系统回顾了人形机器人的演进历程，以及当前具身智能软硬件技术趋势和场景落地现状。他指出，当前机器人正从单点突破走向系统工程，场景需求开始反向引导整机的构型与软硬件能力。成立于2024年的魔法原子，在人形、四足等多种形态机器人上均有布局，致力于关节、整机与模型的全栈自研，并通过“千景共创”计划链接合作伙伴，聚焦九大典型落地场景。

陈春玉认为，工业、商业与消费三大场景对机器人的要求各有侧重：工业场景对可靠性与稳定性要求极高，商业场景更看重交互与作业能力，消费场景则强调交付能力与低成本。近两年，魔法原子通过重新梳理量产体系和供应链，构建标准体系，以保障出货稳定性。今年的目标是从POC验证迈向小批量部署，正在重点攻克公共安防领域的四足机器人应用，同时在商业场景中通过表演型任务持续提升系统稳定性，逐步将机器人能力从演出推向商用服务。

陈春玉强调，模型能力是推动机器人进入下一阶段的关键，将直接决定现场部署的速度与人力投入；但本体能力也需协同突破——目前人形机器人普遍偏重，未来需要更多新材料的应用，确保人机交互场景中的稳定与安全。同时，电子皮肤、渐进式传感器等新型交互技术的进步将有助于提升交互体验。他还提到，在机器人当前的能力阶段下，交付与售后服务对于ROI和人力也构成了巨大挑战。

千寻智能联合创始人高阳：数据驱动的具身大模型之路

千寻智能联合创始人兼首席科学家、清华大学交叉信息研究院助理教授高阳以“重塑物理世界，构建具身通用大脑”为题展开分享。他从著名的“莫拉维克悖论”讲起：对人类简单的事，对机器人却极困难。过去十几年中，本田ASIMO、波士顿动力虽然实现了惊人的运动能力，但行为全靠工程师长时间编程，成本高也难普及。高阳认为，直到“ChatGPT时刻”证明海量数据训练大模型可让智能涌现——同样的方法论用于机器人，或有望催生通用物理智能。具身基础模型一旦突破将是万亿级市场，机器人可以填补全球老龄化带来的巨大体力劳动力缺口。

高阳指出，当前的具身模型的核心卡点是数据不足，无法直接通过Scaling Law（拓展法则）训练，从而解决“任务泛化”的问题——从单一固定程序升级为自适应环境变化的智能操作。千寻智能融合通过互联网视频与真机推理数据，并自研设备采集数十万小时人类干活数据，构建“数据金字塔”，以预训练+强化学习训练具身大模型，实现全栈自研。2026年，其Spirit v1.6具身模型在RoboArena国际评测中登顶全球。此外，还自研“Moz”机器人本体以适配数据采集与落地需求。

高阳判断，具身大模型当前约处于GPT2-GPT3之间的阶段，架构范式已定，但数据量还未达智能涌现；预计2027-2028年进入GPT3阶段，对通用指令具备一定响应能力，再经约两年完成SFT（监督微调）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）后训练。当机器人与物理世界交互产生海量数据，就将进入数据飞轮，甚至“自我繁殖”。他还观察到，在模型水平上，中国领先公司已接近美国；本体能力上，不少中国企业的人形机器人已反超波士顿动力。但当前仍是数据稀缺时代，未来或许可能出现超大规模数据采集，逐步降低对自己本体兼容数据的采集诉求。

京城机电副总经理滕明智：工业具身智能未来已来

京城机电副总经理、配天技术董事长滕明智在演讲中指出，传统制造业投身具身智能绝非追热点，而是刚需。他举例说，由于四川青壮年劳动力严重短缺，泸州老窖、五粮液等已全面转向自动化酿酒生产线；而焊接、喷涂、打磨等工种仍大量依赖手工，恶劣环境和复杂工序已成为工业具身智能最迫切的应用场景。“工业不是试验场，而是主战场——由于工业条件下单一动作模态就能够创造较大价值，工业场景可能是快速落地具身智能的最佳通道。”

对于技术现状，滕明智判断“已初步跨过可用门槛”——工业具身大模型初具规模，仿真平台与虚实训练有机融合，核心零部件实现有效突破，“技术不再是绝对瓶颈，落地速度才是关键”。但他同时强调，工业场景对硬件稳定性要求极高，且容错率极低；至于运行效率，必须接近熟练工人的70%以上才有投放价值。

在实践层面，配天技术自研绎零操作系统，推出了首个工业具身焊接智能体“绎焊”系统——工人只需指明焊缝，机器人即可自动完成工艺编程、路径规划与焊接控制。该成果已应用于中船澄西焊接等场景，大幅压缩人机交互成本。滕明智表示，工业具身智能已率先具备在单一场景形成商业闭环的能力，有望实现快速迭代发展。

圆桌论坛：具身智能规模化落地的前景与挑战

随后的圆桌论坛围绕“具身智能规模化落地的前景与挑战”，展开深度对话。华山资本合伙人刘明豫（中欧FMBA2015级）主持圆桌，从技术验证、现场部署、客户复购到生态协作，嘉宾们直面行业痛点，并就现场观众提出的问题进行了坦诚回应。

从“技术验证”到“场景适配”，陈春玉表示：“更多的时候是从实际场景出发，反推适用形态。”魔法原子曾将人形机器人放入3C工厂做上下料，但实际运行中发现，人形机器人在稳定性和续航上仍有不足，而平稳工区对双足机器人并非刚需，最终切换为轮式机器人。陈春玉坦言，当前产品与技术成熟度的匹配是较大挑战。为此，魔法原子组建了解决方案团队，以更好地对接客户的实际需求。他强调，“机器人即服务”是一个长期目标，而要走向规模化发展，整个行业仍需持续降低硬件与模型使用成本，降低使用门槛。

高阳认为，任务的复杂度、节拍快慢和容错率的高低共同决定了落地的优先级；而真实部署转化为竞争优势的核心在于数据闭环。面对观众提出的“具身模型的不确定性”问题，高阳也给出了系统性思路：一是基础模型仍需不断进步，降低幻觉比例；二是人为限定合法的运动轨迹，做规则兜底；三是让模型具备自我表达不确定性的能力，主动引入人工接管；最后，将这些问题数据回流模型，实现持续迭代。他特别强调，机器人进入场景的“失效时刻”，恰恰为模型训练提供了珍贵的“错题本”和“难题本”，但要提前定义好“失败”的标准，以及人类介入的界面要足够简单，降低工人兜底的门槛。

滕明智从工业客户视角直指规模化落地的核心矛盾——成本。工业具身智能开发投入高，而客户对投资回报周期的预期却在不断压缩。但他提醒，智能化系统能有效降低后期运维成本，从而支撑企业投资回收。对于进入工业具身智能场景所需的准备，滕明智提出三点：一是既往积累的生产过程数据，二是具体工艺流程即行业know-how级积累，三是真正的意愿——“具身智能的落地，不是别人想推给你一个产品或服务，而是你真实地需要一个产品或服务，这能有效加速项目融合。”他同时指出，规模化并非“一刀切”：“国内产业层级参差不齐。一些先进企业、紧迫感强的领域，如3C、造船、军工，已具备加速落地条件。但汽车整线等高度自动化场景，需求更多在于物流和柔性生产。”

最后，刘明豫引导嘉宾给出具身智能规模化的指标，高阳的答案是“模型驱动的机器人数量”：“今天很多机器人的落地仍是程序驱动，本质上与传统工业臂无异。如果由模型驱动的机器人数量大幅爆发，那才是真正的规模化。”陈春玉则看重“客户复购率”和“机器人对大模型的调用量”两个指标：“只有复购了，规模才能真正跑起来。”滕明智则从社会化视角给出答案：“让具身智能成为每一个人的习惯，就像手机已经成为我们的习惯一样，当在工业场景、生活场景，如果每个人都习惯了机器人的存在，这样的时代就来了。”

此次活动吸引了两百多位观众报名，其中约23%为具身智能研发/软硬件供应链企业，约40%有场景应用需求，约21%有投资意向——这也侧面印证了具身智能的热度，以及“智荟中欧·未来产业系列”作为“产研用投”交流平台的核心价值。在活动反馈问卷中，不少观众表示，三位嘉宾分享“有点有面”，不仅提供专业研判，更敢于直面问题与挑战，使大家对技术格局、应用场景、行业发展周期等有了全面认识。有观众对于“传统行业实干家进入前沿领域探索”深表敬佩，还有的校友表示“中欧紧跟时代，坚定了大家对具身智能产业发展前景的信心。”

现场观众与嘉宾和天工机器人互动

10月，“智荟中欧·未来产业系列”第四期将聚焦量子科技方向，继续邀请学界、产业界与投资界嘉宾展开深度探讨，助力校友和行业从业者持续把握未来产业趋势。