对话希夕智能毛梁：配餐机器人靠“端云协同”跑通商业化

21世纪经济报道记者 张赛男 实习生曹亚萍

2026年，具身智能行业的竞争逻辑已彻底改写。

自年初以来，风向变化清晰可见。几乎所有的机器人公司都在拼命寻找落地场景。资本关注的焦点，也正从“机器人能完成什么动作”，转向“你的机器人在哪里干活？为客户创造了什么价值？”这一拷问所有创业者的问题。

这种紧迫感背后，是一个正在回归的行业共识：技术只有进入真实场景、解决实际问题，才能真正转化为生产力。而食品加工，这个最传统、最一线的行业，意外地成为机器人商业化落地的先行者。

在今年的WAIC期间，中国东方航空携手希夕智能、非夕联合打造的“东航健康餐配置工作站”首次公开亮相。从接收餐谱开始，机器人依次完成食材识别、抓取、裁切、装盘和调味等操作，将多道工序串联成一套完整的健康餐制作流程。这不仅是技术的集中展示，更意味着机器人正在从工业制造场景，真正走进航空餐饮、消费零售等日常生活领域。

希夕智能由农牧食品巨头新希望集团旗下智能投资孵化平台、通用机器人“独角兽”非夕科技以及希夕创始团队联合孵化成立，是一家专注于食品加工场景的具身智能机器人企业。近日，21世纪经济报道记者采访了希夕智能CEO毛梁，了解公司在航空配餐领域落地的最新进展。

去年，毛梁也曾接受本报记者采访，彼时，话题围绕的是如何在柔性智造中引入AI技术，以及如何平衡技术与商业化的矛盾。一年过去，希夕智能已将食品柔性AI能力从食材处理加工快速拓展至航空配餐，在更多场景真正践行商业化。这恰是具身智能行业演变的生动注脚。

在毛梁看来，从航班上的飞机餐，到便利店货架上的盒饭和三明治，食品生产长期依赖人工完成大量重复性工作，而低温、潮湿、高强度的环境进一步加剧了用工压力。“招工难、人员流动大、产线换品效率低等问题，在食品制造领域长期存在。”在这样的场景中，用机器人将工人从严峻的工况中释放出来，不是“锦上添花”，而是“刚性需求”。

他透露，希夕的配餐技术已在东航实现批量落地与稳定运行，乘客在飞机上吃到的飞机餐，有可能就出自机械臂之手。目前，配餐业务已占据公司新业务的“半壁江山”，复制性强，客户需求明确。

在技术上，为了让机械臂适应食品加工中的复杂任务，具备像人一样的思考能力，希夕智能采用了端云协同的“快慢脑”架构：云端大脑做深度推理，端侧子脑做快速执行，以解决模型在算力、成本、散热和响应时间上的综合难题。毛梁对此自信地表示：“从当前产业应用阶段来看，这可能是中长期最好的方案。”

在人形机器人商业化前景尚不明朗的当下，希夕智能从一开始就选择了一条被市场认为可能不那么“性感”的食品加工机器人赛道。而今，这条赛道正在逐渐兑现它的商业化价值。

以下为21世纪经济报道记者与毛梁的对话实录。（有删减）

“配餐机器人解决真实痛点，不是假需求”

21世纪：从食品加工到配餐，为什么瞄准了这个场景？

毛梁：我们一直做食品加工，现在也依然在做。配餐是其中非常重要的一环，场景非常大，像便利店盒饭、航空配餐等，市场需求量约为3000亿至5000亿元。但这个行业痛点也很明显：生产长期依赖大量人工，但现在一线劳动力短缺的情况非常严重；而且配餐变化性强，因为消费者口味变化快，产线需要频繁切换，传统自动化设备做不了这种变化，需要更柔性、更智能的设备。我们的技术恰好能解决这些问题，而东航的航空配餐场景与我们的技术能力高度契合，双方很快找到了合作切入点。项目落地之后，也验证了这套方案的可行性，目前已经开始批量复制了。

21世纪：航空配餐具体面临哪些技术挑战？

毛梁：航空场景很典型，配餐面临两个问题。一是变化性，消费者喜欢的东西变得很快，今天火什么明天可能就上线了。另外每个航班目的地不同，飞机餐就完全不一样，一天航班餐食千变万化，可能20分钟就要换一次产线，专用设备没办法应对这样的变化。我们的食品垂类AI模型能做到非常快速地适配，新品上线一天内就能完成模型训练并切换产线。第二个问题是加工品质要求高：要低浪费、摆盘整齐、无错放、无破损，这块靠我们的垂类模型加力控技术来实现。

21世纪：从食品加工到配餐，技术通用性在哪里？

毛梁：配餐是食品加工的一环，从粗加工到切割、整形、油炸、配餐、包装，虽然每个工序的任务不同，但机器人面对的核心问题是一致的，即像人一样理解食材、理解工艺并且完成精准操作。因此，我们打造的是一套面向食品行业的通用能力。对食材的认知能力、末端运动控制、力学感知等核心能力，都建立在同一套食品行业垂类Physical AI上。不同场景需要做的是工艺的适配，这也是我们能快速拓展新场景的重要原因。

21世纪：最大的挑战是什么？

毛梁：识别和力反馈最重要。食品不像标准化工业零部件，不同食材有不同特性，像烤鱼肉一捏就碎，刺身一捏会粘起来，炸猪排要捏了才知道哪块是骨头哪块是肉。这需要机器人具备行业认知，理解食材的物理特性和加工逻辑。而这些能力，并不是简单依靠通用数据训练获得的，需要大量真实食品加工场景中的积累和持续优化。

21世纪：配餐真需要机器人吗？人来做也不难。

毛梁：动作本身不难，但工作环境是比较严峻的。为了食材的保鲜，食品工厂环境温度通常保持在10℃以下甚至更低，工人穿得里三层外三层，持续工作8到10小时。年轻人不愿意干，国内外招工都难，食品工厂一线工人平均年龄超过50岁。所以这是客户真实的痛点，不是假需求。

21世纪：机器人直接接触食材，需要符合什么标准？

毛梁：跟食材接触的设备都要满足食品安全国家标准，具备防腐蚀能力，能够耐受食品工厂常用清洁剂、消毒剂的反复清洗和消杀。在此基础上，我们对设备的卫生设计也提出了更高要求，例如方便拆洗、清洁，不能有食材残留风险。这些要求在产品设计阶段就已经被充分考虑。

“ROI没问题，场景复制性强”

21世纪：对航空客户来说，投资回报怎么样？

毛梁：ROI没问题，东航项目以及其他几个客户项目落地的实际运行效果已经达到客户预期，这也是我们能签真实商业订单的基础，客户是要追求商业价值的。我们也会持续优化产品，进一步降低部署和运营成本，帮助客户创造更高的商业价值。

21世纪：东航这个案例做到什么程度了？

毛梁：东航的产线已稳定运行，机器人做的飞机餐已经上飞机了。你现在从机场坐飞机，有可能吃到的飞机餐就是我们的机器人做的。这意味着技术不仅是停留在实验室或者Demo，而是真的可以落地产生商业价值。

21世纪：配餐在业务中占比多少？

毛梁：新增业务中，配餐业务占比接近一半，这个场景复制性很强，客户需求大。

21世纪：航空业务之外，公司将如何推进商业化？

毛梁：我们正在推进柔性配餐场景的规模化复制，目前已经有多家客户主动与我们接洽，包括海外客户，相关合作也在推进中。

未来，我们也会持续深耕配重、切割等场景。以配重为例，食品按重量计价，对精度要求非常高；而切割依赖熟练工人的经验，例如潮汕火锅的牛肉切片、快餐的鸡排切割等，目前仍以人工为主，自动化空间很大。

21世纪：To C场景有机会吗？

毛梁：今年WAIC上，我们展示了To C做能量碗、沙拉的机器人，已经有景区、贵宾休息室、酒店等客户在谈。无论是To B还是To C的场景，底层技术能力都是相通的，但To C的场景更为复杂，变化性和泛化性要求更强，我们还在持续打磨产品。

21世纪：技术能复用到其他行业吗？

毛梁：底层控制技术可以复用，但垂类模型不行。我们对肉、蔬菜的认知模型，放到钢铁行业完全不适用。每个场景可能都会有自己的垂类模型。我们对每个行业都保持敬畏心，因为真正进入产业落地，需要深入行业一线，理解行业需求并持续迭代，才能真正对行业产生价值。

“用快慢脑架构解决端侧算力不足”

21世纪：今年具身智能行业最大的变化是什么？

毛梁：今年最大变化是大家都在找落地场景，都在聚焦如何真正给行业创造价值。未来是技术、硬件、工程化的有机结合。客户不关心你用啥技术，他要的是最终成果，这个成果是大脑能力、身体执行能力与客户场景深度融合的综合体现。

21世纪：大模型在端侧落地的主要难点是什么？希夕是怎么解决的？

毛梁：行业普遍遇到的难题是算力、成本和响应时间。你要一个很聪明的模型，算力要求就很高，端侧的散热、体积都会受影响。另外生产场景不可能给你太长时间思考，必须在几百毫秒内做出判断。

我们的方案是端云协同的快慢脑架构：云端大脑做深度推理，端侧子脑做快速执行。就像人开车，好路况靠肌肉记忆本能地开，其实不怎么思考，遇到复杂路况再集中精神思考。我们端侧用尽量小的子脑模型切片，最大不会超过4B，快速实现动作，响应速度控制在毫秒级别，复杂情况再由端云协同处理，做到综合最优，这可能是中长期最好的方案。

21世纪：通过堆大算力芯片能不能解决？

毛梁：端侧没办法无限堆算力，成本、散热、响应时效都要考虑。这已经不只是算法问题了，涉及到半导体甚至材料层面，云端可以靠大算力解决问题，但端侧这样堆砌是行不通的。

21世纪：很多具身智能机器人从双足转向轮式，你怎么看？

毛梁：我认为机器人形态最终还是由应用场景决定。双足机器人具备更强的环境适应潜力，轮式则在稳定性和产业落地方面有优势。不同路线都有各自的应用空间。对于食品行业来说，我们更关注机器人的稳定性、能否高效解决实际生产问题。

21世纪：人形机器人更好拿融资，希夕为什么不做？

毛梁：我们主张实用主义。食品加工场景的任务集中在抓取、识别、加工、装配等等环节，核心需求是机器人有灵活的上肢，而不是腿，大部分场景不需要移动。所以我们的智能单站只有上半身没有下半身。

我们机器人的形态基于客户需求而定，如果客户有需求，我们不排除未来会做人形，但不会为概念去做。我们的产品有单臂、双臂，甚至不像人的双臂，一切为场景服务。