万台机器人下线，对话智元总裁彭志辉：灵巧手硬件仍是瓶颈，规模化带来物理AI进化

每经记者：朱成祥 每经编辑：董兴生

3月30日，智元机器人在上海张江数采中心举行第10000台机器人下线仪式。

智元机器人联合创始人、总裁、CTO彭志辉表示，机器人不同于消费电子。对机器人而言，任何一点微小的故障都会在实际运行中被无限放大，可能造成人员受伤、环境破坏，后果非常严重。

因此，在彭志辉看来，批量交付意味着公司建立了一套可复制、可验证的工业级质量体系。

彭志辉 图片来源：主办方供图

规模化带来物理AI的进化

关于10000台机器人本体的制造难度，彭志辉认为，规模化本身就是最难的技术问题之一。

他表示，本体制造能力的跃升，在于从结构设计开始就要考虑量产设计，核心零部件需要能够批量供应，包括自研关节、灵巧手等。此外，整机装配需要完成系统级进化，包括测试体系、质量体系等，需要质量与一致性的平衡及产业链的协同。

在彭志辉看来，智元能够率先下线1万台机器人，说明本体制造能力已经完成从“手工作坊”到“工业级标准”的整体跃升。这也带动了产业链升级，比如减速器、传感器、电池、线束等。

此外，规模化带来的更是物理AI（人工智能）的进化。彭志辉表示，随着1万台机器人的下线，身体和大脑开始同步进化。因为每一台机器人下线后，都会成为数字AI与物理世界的通用接口。这些机器人会被部署到汽车制造产线、3C电子制造车间，开始真正在真实场景里运行运转，持续收集数据。

所以，当1万台机器人真正在真实场景里工作时，所提供的是真实环境高价值的数据，不再是在开发阶段模拟器里运行，而是拥有了一手真实环境的数据，这些都是真实的物理反馈，这些数据会帮助公司更好地训练基座模型，让模型更加泛化、更加实用。

彭志辉提到，这就是“数据飞轮”价值，机器人会越用越聪明，但前提是要把它用起来，在真实场景里用起来。场景的泛化能力更强，反过来会推动公司部署更多的场景拓展，1万台是让“智元飞轮”彻底转起来非常重要的关键节点。

大脑、本体的瓶颈还有哪些？

尽管已有1万台机器人本体下线，但当下本体还有哪些瓶颈需要解决？

彭志辉表示，灵巧手硬件目前还是很大的瓶颈，需要非常高自由度、高负载，有很强的感知能力。比如触觉做得非常好，同时又要低成本。这几点在工程上是矛盾的，现在硬件方案还没有收敛，智元也在尝试不同的技术路径、新的结构设计方案、新的传感器选型，试图在性能和成本之间找到平衡。

图片来源：主办方供图

关于人形机器人“大脑”的发展，彭志辉认为，机器人大脑的进化是主旋律，为什么这几年人形机器人会这么火？并不是因为本体有突飞猛进的黑科技，而是因为AI和大模型的发展。“但早期在大脑这块更多是用类似ACT（Action Chunking with Transformers）这样的技术，它能解决序列生成的问题，但本质上还是偏动作预测。”

“现在学术界、工业界主流的趋势全面转向了VLA（视觉语言动作），基于大模型的VLA技术。这不仅是换个模型架构的问题，而是让我们真正开始尝试去延续大语言模型所谓的Scaling law（规模定律），堆规模、堆数据、堆算力，希望让机器人的通用智能涌现出来。这是大范式的转变。”彭志辉说。

同时，技术正持续迭代，未来的世界模型也会发挥很重要的作用，能让机器人像人类一样做反事实推演。彭志辉解释，人类做一件事情的时候会先在脑海里推演动作带来的后果，再动态调整自己的策略，而不只是看到什么就做什么，这是从感知到反应，从认知到规划的根本性跨越，当然还需要技术的不断迭代和演进。

智元已下线万台机器人，那么下一个里程碑会是什么？

在彭志辉看来，如果说1万台是规模化的起点，那么下一个目标是真正大规模部署落地。让机器人从工业场景走向商业闭环，从单一场景走向真正的通用智能。