环球问策｜光象科技张涛：具身智能并非泡沫，工业场景将走向人机设备协同模式

来源：环球网

【环球网科技报道 记者 秦耳】从春晚的表演，到马拉松赛场上的竞技。在AI叙事的当下，具身智能加持下的机器人，怕是除AI大模型外最火热的赛道。然而，自2024年宇树机器人首登春晚引发全民热潮，时至当下两年有余，其间虽有机器人马拉松等出圈热度，但行业似乎依然以“展示”“娱乐”等模式维持行业热度，没有真实效用的落地场景。

这也让包括资本市场在内的相关领域出现了对于机器人发展的“看空”声音。这部分声音认为，机器人领域当下的发展远没有达到其宣传方便人类生活、生产的效果，市场目前依然以“大号玩具”的目光对待这个行业。在此背景下，光象科技创始人兼CEO张涛在近日光象科技开放日活动中，结合自身技术路线与数据布局，深度剖析行业现状，并分享了以数据驱动技术迭代、扎根真实工业场景的破局思路。

“今天具身智能行业还不成熟，任何人都可能说出希望机器人帮自己做什么，但并不知道具体该怎么实现。所以，我们从一开始就反复强调让机器人能够真正成为生产力，面向真实场景干活。”张涛讲到。

在他看来，虽然机器人概念最早被大众所认知但机器人真正的快速发展也是在近几年具身智能技术飞跃带动而来。但相较于大模型，千万算力砸出来的性能提升。当前具身机器人依然在探索能力的上限，随着技术框架的成熟，相关落地应用也会涌现而出。

这也可以解释，当前业内对于“机器人运动能力与肢体灵活之争”。他认为，具身智能是本体、运控、通用模型等多项能力的集合，单一维度的优劣无法定义整体技术成熟度。机器人长跑、灵活运动等技术探索并非没有价值，其沉淀的驱动、散热、可靠性等能力，能够为产业发展提供技术积累。但行业最终目标是让机器人成为生产力工具，因此光象科技更聚焦产线实际需求，优先攻克工作范围、续航、感知精度、运行可靠性与成本控制等核心问题。

“具身智能的本质是机器人需要在某一个环境中完成某一类任务。从技术维度看，我们认为今天最好的选择方式是在一个点上做突破，而不是多点开花。ToB的工业场景是当下具身智能机器人更合适的落地场景。”张涛认为，工业场景环境标准化程度高，更适合机器人先突破复杂操作能力。基于这一判断，光象科技优先切入工业领域，选择单点突破、稳步拓展。

据悉，光象科技近日正式推出行业首款工业级自进化具身智能机器人 Phi-Bot X1。针对高精度、多工位、高节拍的现代化工业生产场景，Phi-Bot X1 搭载企业自研物理原生智能模型，凝练出一机多能、快速上岗、自我学习三大核心优势，可在真实生产车间自主完成感知、决策、操作全流程工作，并在持续作业中不断优化升级。硬件上拥有超高定位精度、全向移动能力与 27 个自由度，搭配多重感知设备和快速换电设计，兼顾作业精度、灵活性与人机安全，部署无需大幅改造产线。它可完成质检、上料、分拣等多项工序，部署周期大幅缩短，在汽车制造等场景中作业效率、稳定性表现突出，展会演示中长时间连续作业零失误。

依托算法、数据、平台三位一体技术体系，Phi-Bot X1 能在作业中自主学习、持续优化性能。作为清华相关学院孵化企业，光象科技已与多家头部车企开展合作。未来这款机器人将逐步拓展至 3C 电子、泛工业等领域。

在谈到光象与业内同质企业的差异性，张涛表示，光象科技的核心优势。一方面，公司在强化学习算法、平台体系以及数据、算法层面构建起技术壁垒，具备行业领先能力；另一方面，团队拥有深厚工业背景，对汽车制造场景有着深刻理解。不同于业内先造产品再适配场景的模式，光象科技以实际需求为原点定制方案，机器人完成集成后仅用一个月，便顺利落地汽车制造真实工位、跑通全流程，目前也是唯一在头部车企实现商业化落地的具身智能企业。

更进一步，针对当前业内流传着“专用工业机器人将取代具身智能”“具身智能是行业泡沫” 的声音，张涛并不认同。他表示，双方技术路线和应用方向差异明显，并不存在直接竞争关系。未来工业场景将形成自动化设备、具身智能机器人、人工三者协同的格局。

传统工业自动化设备擅长固定轨迹、高精度重复作业，而具身智能机器人的核心优势在于灵活性、鲁棒性与场景泛化能力，二者技术路线、应用场景截然不同。如今部分人形机器人被用于搬箱子等简单工作，并未发挥出具身智能的真正价值，也让外界产生误解。

对此，张涛坦言，光象科技希望推动行业回归本质，让具身机器人承接适配自身能力的复杂工作。他认为，唯有摒弃噱头、锚定生产力属性，行业才能一步步夯实根基，实现真正的良性发展。