不上春晚的押注：把机器人带入工程与大脑的深水区

每年春晚，机器人登台都会引发一次集体兴奋。

这种兴奋并不难理解。从宇树机器人在春晚大规模破圈开始，到今年魔法原子的歌舞、松延动力和喜剧演员合演小品等，当明星背书、大众目光和舞台聚光灯都落在机器人身上，所有人都能如此直观地感受到：机器人正在从想象走向现实。

但问题在于，春晚展示的从来不是机器人产业的真实问题。在这一片喧嚣的“盛世繁华”之下，中国机器人行业正经历着前所未有的集体焦虑。它展示的是瞬时、短暂的能力上限，而产业真正关心的，是机器人真正能创造什么长期价值。投资人曾反问：“第一次看（机器人在台上跳舞）可能觉得很新奇，但普通消费者有没有要看机器人跳舞的持续需求呢？”

舞台上的机器人可以在几分钟里做到极致，但产业现场的机器人必须在几个月、几年里保持稳定。春晚的逻辑是“惊艳一次”，工程的逻辑是“稳定、可靠重复一万次”。

每一次春晚之后，行业都会迎来一次隐性的分野。一类公司继续追逐更拟人、更炫目、更适合传播的动作瞬间；另一类公司则选择沉淀，把资源投入到更慢、更累、更难在镜头面前炫技的工程深水区。

这不是传播策略的优劣之争，而是对产业本质理解的分歧。

春晚路演：卡位赛的短期红利与陷阱

春晚之所以会成为机器人公司的集体战场，是因为它正在演变为一场超级路演。

这条链路清晰得近乎残酷：曝光带来客户认知，认知催生订单，订单支撑现金流，现金流撬动融资，融资反哺研发。投资人李方指出，缺乏订单或市场排名靠后的公司，在2026年或将难以获得融资，甚至最终面临淘汰。在这种生存压力下，行业竞争被压缩成一场卡位赛，春晚就成为了最昂贵也最直接的卡位方式。登台的公司豪掷千万甚至过亿，本质上是在争夺一个“被记住的位置”；没登台的公司也想尽办法，焦虑地转战地方卫视，或举办一场“热热闹闹”的大型机器人晚会，试图复制同样的叙事。

但问题在于，春晚并不会缩短工程的周期，也不会直接提升工程能力。“人形机器人上春晚，本质上是价格竞标，而非外界想象的技术竞标。2026年春晚有太多机器人公司想表演，最后变成了春晚曾报价5亿，提供独家买断表演的机会。说白了，谁出得起钱谁就上。”某位具身智能公司相关人士透露。

然而，观众的审美阈值正在迅速爬升，连“新奇感“这一情绪价值都开始摇摇欲坠。工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员、经济学家盘和林观察到，随着公众对AI与机器人认知的普及，若节目设计未能突破既往动作、缺乏更具新意的交互能力，“春晚机器人”这一标签将面临加速稀释的风险。“AI教父”杨立昆在达沃斯论坛上则更直接。他说，现在机器人的常识连猫都不如。舞台上的功夫很多是预编程的结果，而进入开放世界之后，机器人并不真正理解现实。

当表演本身不再构成稀缺资源，依靠炫技建立的叙事优势便会快速衰减。一位行业人士的提醒值得警惕：“动作再丝滑，脱离预设脚本全白搭。资本催熟的技术秀，不如踏踏实实做量产、做场景。”

这让人想起另一批机器人企业，如它石智航的选择。其他企业争相登上春晚频繁亮相，这家公司却选择了“脚踏实地”。CEO陈亦伦过去曾表示，它石的追求是做真正可大规模部署、可靠高效的“有用”机器人。

机器人下半场：从本体竞赛到大脑深水区

过去几年，机器人行业最显性的进步集中在“本体”：更高自由度、更强扭矩、更像人的形态。但随着硬件趋同、供应链成熟，本体正从竞争壁垒降维为入场门槛。

真正的壁垒开始向上迁移。

杨立昆在达沃斯论坛上的那句话之所以刺痛行业，是因为一旦进入开放、动态的真实世界，机器人并不真正理解自己在做什么。表演性进步的繁荣表象下，是实用性落地的长期缺位。

行业里已经出现了一些更冷静的样本：它们不急于登台，而是把资源投入到大脑能力的构建。比如通过以人为中心的数据采集新范式，完成复杂精细的操作。当数据采集自然融入真实操作过程，通过全量记录视觉、触觉与手部动作信息，建立机器人对真实世界的经验底座。数据量达到临界点后，泛化的能力会自然涌现。

线束便是一个典型的精细落地场景。线束在制造业中无处不在，如果机器人不能解决线束装配，就谈不上进入工业深水区。这是一道被称为工业自动化的“哥德巴赫猜想”的难题——柔性、精细、长程、复杂。传统机器人擅长处理刚体，如抓取杯子等已趋向成熟，但柔性操作涉及亚毫米级精度、双手协同、力触控制、不规则表面，是行业公认的难题。

它石的价值并不只在于成功攻克线束难题，而在于验证了一条行业正在回归的路线：机器人真正的Scaling Law，不在舞台动作数量的增加，而在大脑对真实世界理解能力的提升。当大脑足够强，机器人才能跨场景迁移，从表演场走进交付现场。

交付为王：系统能力决定产业终局

公众判断机器人最直观的标准往往是“像不像人”。但产业判断机器人只有一个标准：有没有一套稳定完整的系统。

一个系统必须可解释、可复现、可控。它必须在异常发生时仍然有边界，而不是在脱离脚本后瞬间崩溃。这也是为什么，机器人最大的鸿沟不在于“会不会跳舞”，而在于“能不能工作”。跳舞是一种表演性智能，目标是引人惊叹；工作是一种工程性智能，目标是系统可靠。二者之间隔着的，是一整套可解释、可复现、可控制的交付能力。

“无论是知名度还是技术水平，一家机器人公司在业内的排名，拼的从来不是单点炫技，而是技术、品牌、工程、商务、交付、服务的‘六边形’综合能力。”李方指出。

这条判断标准正在重塑资本与市场的筛选逻辑。当硬件趋同、表演脱敏，能够定义产业终局的，不再是那些最擅长制造叙事高潮的公司，而是那些能够解决工程问题、把能力沉淀为系统、在长周期里保持交付稳定的公司。

它石智航正在沿着这条路径构建自己的护城河。

2026年1月，它石发起具身数据“星火计划”，围绕推进具身数据标准、建设垂类具身智能语料库等方向与多家合作伙伴展开深度合作，通过开放、共享、共赢的具身智能数据新生态，推动实现“亿小时级别”的数据流通规模，点燃产业发展的星星之火。

2月，它石对外发布了线束装配“升级版”视频：复杂线束多机协同作业，系统性展示了大脑对柔性物体的精细控制、复杂操作以及长时稳定能力。陈亦伦曾在国际会议上指出：“中国是物理智能必须直面的、最复杂也最具挑战性的‘终极试验场’。任何能在中国跑通的具身智能解决方案，都将天然具备走向全球的强大普适性与规模化潜力。”

当大脑足够强，机器人才能跨场景迁移，才能从单次走向泛化，从工业走向生活。

春晚让公众看见机器人行业，这是它的意义。但行业最终不会只记住谁跳得更整齐，而会记住谁能交付，谁能规模化，谁能把能力沉淀成系统。

热潮总会退去。灯光熄灭后，留下的只有两类公司。一类擅长制造情绪叙事，另一类擅长解决工程问题。而工程问题的终点，最终都会回到大脑。机器人行业真正的比赛，始终在舞台之外那些不被镜头记录、却需要重复一万次的日常里。