下一代机器人：从场景出发，别把“像人”当成唯一答案

文 ｜动点科技

作者｜Steven Li

排版｜Miziko

本文预计阅读时长7分钟

在首届 XIN 峰会的 “下一代机器人”圆桌讨论中，水下机器人企业鳍源科技创始人兼 CEO 张翀与机器人企业 Geek+ 亚太区运营负责人汪旭，围绕机器人在场景化落地、形态选择、认知误区与商业变现等问题展开了深入交流。

从“装备”到具身感知的迭代

与会者普遍认为，机器人的本质正在从“能动的设备”转向具备连续感知和迭代能力的具身智能。张翀指出，过去机器人更像“装备”，而 AI 2.0 带来的最大变化是机器人的感知与持续学习能力，使其能在具体场景中长期累积数据并逐步优化作业方式。以水下机器人为例，它不仅替代高成本的人力进入特殊物理空间，还能把每次作业的数据反哺到产品迭代里。

汪旭则从仓储场景切入，提出当前行业或已进入“3.0”思路——从单纯的移动搬运（1.0）、到能配合人完成搬运（2.0），再到深入箱内、处理多样化货物的更高阶能力（3.0）。他强调，场景驱动和对细分痛点的持续攻克，是机器人商业化的关键路径。

机器人一定要人形吗？

关于是否应把机器人做成人形，双方均持谨慎甚至否定态度。张翀以“适配场景”为准则：自然选择告诉我们，最优形态是能最高效适配物理环境的形态，不必强行模仿人类。水下作业更可能需要的是特殊的游动或爬行机构，而非“像人游泳”的设计。

汪旭补充道：在仓库场景，人形的好处主要在于降低改造成本与便于数据采集，但在平整地面上，轮式平台更高效，所以最优形态往往是“带轮子＋多个作业臂”的组合，而非完全人形。二位的共识是：形态由任务决定，不是以“看起来像人”为目标。

张翀

别把演示效果等同于工业价值

讨论中反复提到一个常见误区：将消费级或示范性的视频表演误认为是工业场景的可复制能力。汪旭指出，工业场景的首要衡量指标是 ROI（投资回报率）；很多“好看”的演示并不代表能在复杂、连续的工业流程中创造价值。张翀也提醒外部预期不要过高——将机器人比作“会像鱼一样完全自主”的想象，往往跳过了从技术原型到场景落地需要经历的多个阶段。

此外，两位嘉宾均强调，真正的技术价值常常体现在“体系化运作”上：比如在一个仓库里协调成千上万台机器人协同工作，远比单台机器人的“炫技”更难也更有价值。

把技术变成可持续生意

从商业角度看，会议聚焦于如何用清晰的价值沟通和合理的价格，推进机器人技术的阶段性落地。张翀提出，创业者必须用“能直接带来成本降低或效率提升”的指标来打动客户，而不是用模糊的技术概念去炫耀。机器人不是单一产品，而是需要数据、软硬件与场景流程共同支撑的系统工程。

汪旭

汪旭补充道，物理世界的具身智能与语言领域的 AI 有巨大差距：语言模型可能“达博士水平”，但机器人在走路、抓握、识别复杂物品等方面可能只相当于幼儿水平。因此，把技术务实地应用到可控、回报明确的小场景（如酒店叠毛巾、医院折床单）会比盲目追逐全场景通用化更有商业前景。

短期展望：不是冲刺，而是长期渗透

谈到 3 个月或半年的短期目标时，张翀表示难以用短时间定义突破：真正的进步依赖于机器人本体、供应链以及客户工作流程的多方协同，更涉及客户从“需要用”到“习惯用”的行为改变。汪旭形象地说，现在可能还差“最后 1000 公里”，但行业的前进方式是“渗透”而非“冲刺”——不断在细分场景里找到可落地的小点，然后放大成功。

小场景先行——落地案例与可复制路径

会议强调的实践路径可以概括为两点：一是识别“固定形态、明确流程”的小场景（比如酒店毛巾、特定型号的床单或单一类型商品的箱内作业），二是把这些小场景做成可复制模块，通过模块化提升产品的可推广性与经济性。这个策略既能降低客户改造成本，也能在短期内证明商业模型。

务实是通往“最后一公里”的必由路

本次论坛的主旨并非高谈阔论机器人将如何改变全部行业，而是回到“场景—产品—商业”的三角关系上来思考发展路径。无论是张翀对水下场景的深耕，还是汪旭对仓储细分问题的聚焦，都指向同一个结论：下一代机器人要先在能明确衡量回报的细分场景里站稳脚跟，随后以数据和场景积累推动更大范围的渗透。对于期待“机器人人工智能即刻普及”的声音，行业内的答案更偏向于：保持耐心、务实落地。

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