流量取舍与赛道定力：机器人企业的春晚选择题

2026 年央视马年春晚，被大众认为是中国机器人产业发展史上的标志性节点。多家企业砸下近亿元级成本争抢登台席位，上百台机器人横跨武术、歌舞、小品、微电影等多品类节目。这样的“机器人盛宴”，也让中国机器人产业成功实现了国民级曝光。

然而与去年机器人登上春晚的“科技狂欢”后几乎一面倒的乐观声音不同，在过去一年多场景、多舞台的机器人表演熏陶下，此时的观众明显更为专业了。大家关注的重点已经从“技术展示” 变成了“场景落地” ，行业内也密集出现了反思的声音——春晚曝光需转化为 “赛道定力” 的工程叙事，行业需警惕 “烟花效应”。

其实在产业角度，春晚从来不是机器人企业的 “必答题”。春晚展示的是机器人“表演”能力的上限，而产业真正关心的是机器人的价值和交付。这也是为什么，春晚之后的机器人行业，往往会出现一种分化——

有的公司继续追逐“更像人、更炫目”， 而另一些公司则选择不跟风，把时间投入到不热闹的工程问题里。“反复彩排可以追求一次性完美，但与在工厂、家庭中应对无数突发状况的场景落地，还是两码事。”上海人工智能研究院首席科学家闫维新在马年春晚后接受采访时直言说道。面对真实世界开放的非结构空间下的无限不确定性，其泛化能力和自主决策能力依旧存在短板。

舞台与现实的双向赋能，机器人企业抢登春晚的底层逻辑

从蛇年到马年，两届春晚的机器人表演有着明显的蜕变，从小幅度歌舞动作到武术的动作升级，背后是硬件模块化、全链路工程化、系统协同化的全面成熟。舞台上的能力体现着中国智造从跟跑到领跑，预示着人形机器人即将从春晚走进千行百业。只是这段路，注定布满荆棘，远比聚光灯下的毫秒级走位更考验耐力与定力。

为什么大家都要抢着上春晚？怕自己的技术没人关注，怕资本转身去投别家，怕在 160 家同行里被淘汰。春晚这国民级舞台，俨然成为了一些企业眼中最耀眼的 “确定性”。机器人企业抢登春晚，本质上是产业初生时的本能选择，像暗夜里的旅人追逐星火，带着惶恐与渴望。然而现实往往比想象中更残酷，春晚机器人的投入产出逻辑是 “营销回报”：企业耗资数千万元研发定制化表演机器人，展现其本体能力，目标是获得国民级曝光、加速 C 端认知和资本背书。但现实中，机器人的商业逻辑是 “ROI（投资回报率）导向”。如何借助春晚的国民级光度，实现舞台与现实的双向赋能，才是这些机器人企业面临的真正考题。

舞台展示的是“瞬时成功”，工程考验的是“长时稳定”

春晚的极致表演，是不计成本的技术绽放，是能力集中在单点上的突破；而真正的产业落地，要回归成本、可靠性、通用性、场景适配的底层逻辑，要在千行百业的真实工况里，把 “能做” 变成 “好用、耐用、用得起”。说到底，春晚只是炫技的放大镜，不是技术的试金石；是融资的加速器，不是生存的护身符。机器人企业要不要抢上春晚？答案藏在企业的赛道的定力里，藏在技术的底色里，藏在落地的能力里。

四次登上春晚舞台的优必选创始人周剑，对此有着最切身的体会：“我们四次登上春晚，最清楚舞台展示与工程化的区别：春晚只需‘一次性成功’，甚至允许提前彩排数百次；而工厂应用要求‘全天候稳定’，任何一次非计划停机都可能造成生产线瘫痪。”

“机器人的终极价值不在于‘在镜头前完成一次完美空翻’，而在于‘在真实世界的非结构化环境中，日复一日地稳定完成任务’。波士顿动力创始人马克・雷伯特表示，波士顿动力的 Atlas 机器人在公开演示后，仍需经历数万小时的可靠性测试，才会考虑商用部署。

“舞台演示的核心是‘视觉效果’，而工程验证的核心是‘数据稳定性’。”陈红洁——国评智检机器人有限公司总经理（国家级机器人检测机构）指出：“关节磨损、软件累积误差、材料疲劳等问题，只有在长期运行中才会暴露 —— 这就是为什么很多舞台明星机器人，一到真实场景就‘水土不服’。”

产业下半场：从“比拼身手”到“决胜大脑”

如果说春晚上各家机器人纷纷展现的本体能力，是产业初生的上半场竞争，那在更看重场景落地、更看重系统化能力的下半场，则是机器人“脑力”的比拼。

“大众评价机器人是‘感性的、直观的’，看外形、看表演；而产业评价机器人是‘理性的、系统的’，看感知精度、决策速度、控制稳定性、系统兼容性和成本效益比这五大核心指标。”中国工程院院士、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任王耀南在《机器人技术与产业发展报告》中指出：“我们中心检测过很多‘网红人形机器人’，发现它们的系统化能力严重不足 —— 感知范围有限、决策响应慢、控制精度低，与工业级产品相比差距达百倍以上。”说直白一点，“跳舞”只是本体能力的展现，而机器人的“大脑”，才能“解决最重要的实际问题、应用场景落地、提供系统化解决方案” 。

在机器人产业下半场的竞逐中，具身智能的核心战场早已脱离 “动作复刻” 的表层探索，转向对物理世界本质规律的理解与适配。当行业普遍意识到，真正的智能不在于复刻人类的外在行为，而在于构建能自主感知环境、精准响应物理交互的底层能力。我们会看到越来越多的本土企业正基于中国市场的复杂场景优势，走出差异化的技术路径。

“我们不做 VLA 的延伸，而是构建能理解物理世界的独立模型，空间感知、力交互这些核心物理量，才是具身智能的底层逻辑。”它石智航创始人兼CEO，陈亦伦博士表示：“我们很明确自己要做什么，所以我们会按照正确的方式一直跑下去。”以其推出的“新一代具身大模型 TARS-AWE 2.0”为例，基于海量真实场景数据训练，该模型通过空间感知预训练构建物理世界认知体系，使机器人不仅能执行动作，更能理解动作与空间的关联逻辑，为跨场景适配提供支撑。通俗一点来讲，这套模型它不是在教机器人模仿人类动作，而是在建立一套对空间、时间、力、物体交互的认知。就像人从小就知道 “东西会往下掉”“用力太大会捏坏”“距离多远能碰到”，让机器人真正懂得物理世界的时间与空间变化。这也是为什么在产业下半场 ， 拼落地、拼可靠性、拼复杂场景时，坚定走世界模型路线，才叫真正踩中了行业的长期正确发展方向。

在更多的技术细节层面，任务处理上，模型采用流式长记忆机制关联隐式特征，具备长程任务理解能力，这也是其能够完成刺绣、线束装配等复杂工序的关键；而全身端到端学习架构则实现了从传感器输入到全身运动轨迹输出的直接映射，最大化发挥机器人全身自由度优势，使操作灵活度逼近人类水平，同时从技术本源上降低了跨设备迁移的适配难度。

2025 年 12 月，它石智航展示了全球首个完成手工刺绣的机器人，复杂、精密的刺绣流程通过对针的精细控制，完成了流畅的拉线、下针、穿刺动作，充分展现了其在柔性材料操控与极限操作精度上的突破性能力。26年2月，它石又发布了复杂线束及多机协同视频，一镜到底展现其大脑在复杂、精细、长程操作上的能力。更具行业意义的是，该技术真正解决了用工难题、实现工业场景落地 —— 成功破解线束制造这一工业自动化领域的经典难题。

工厂老板买机器人，不关心它能不能后空翻，只关心它能不能替代一个工人、能不能在 3D 岗位（危险、肮脏、枯燥）不出差错地干满 8 小时、多久能收回投入成本；家庭选择服务机器人，不在乎它是否能复刻舞台表现，只在意它能否稳妥照顾老人、精准完成家务；产业端接纳智能设备，更看重它的稳定性、复现性，而非一次性的舞台高光。

那些选择把时间、资金和精力投入到核心零部件研发、AI 算法优化、场景适配打磨的团队，短期或许没有春晚舞台的鲜花与掌声，没有流量堆砌的瞬时热度，但他们扎根在生产线的油污里、家庭的烟火气中、服务场景的细微痛点里，用每一次稳定运行、每一笔清晰的投入产出账、每一个被解决的真实需求，筑牢产业的根基。这种 “不逐虚火、回归本质” 的坚守，恰恰是行业穿越周期的底气。在行业普遍追逐表层效果、跟风做技术延伸的当下，它石智航坚持扎根世界模型的技术路线，显得尤为稀缺且极具前瞻性，也恰恰切中了机器人产业下半场比拼脑力、决胜场景落地的核心竞争逻辑。

2026 年，正是机器人产业从 “技术验证” 迈向 “价值兑现” 的关键转折点。当聚光灯的光芒褪去，真正的行业领袖，终将以实干者的姿态，带领产业跳出 “表演陷阱”，在工业制造的精密装配中、在家庭服务的贴心陪伴里、在民生场景的刚需解决中，释放技术的真正力量。他们不是舞台瞬间最耀眼的星，却是照亮产业前行之路的光。

*本文图片均来源于网络