机器人“ChatGPT时刻”两到三年将至？奥比中光黄源浩：行业存在一定泡沫，但多数企业仍可存活

本文来源：时代周报 作者：王营

尽管属于机器人的“ChatGPT时刻”还没到来，但作为产业链上游3D视觉感知龙头，奥比中光创始人黄源浩最直观感受到机器人领域的热度。

“我们干企业13年多，从去年下半年开始，第一次被客户追着要货。”黄源浩对时代周报记者表示，自去年下半年开始，上游需求爆发，客户实际提货量普遍超出原订单计划两到三倍，客户甚至愿意提前试用工程样机，市场需求远超行业预期。

机器人“ChatGPT时刻”是行业热议话题。黄源浩认为，乐观者指向2027年，保守者则认为还需要三五年。宇树科技创始人王兴兴在2026年世界机器人大会论坛（WRC）演讲中给出的个人判断是：具身智能达到类似“ChatGPT时刻”的产业临界点，快则可能还需2至3年，慢则可能需要5年甚至10年。

黄源浩对机器人“ChatGPT时刻”的理解是，模型泛化能力达标，投入ROI可核算的临界点。具体而言，10万元的机器人若能实现一半人力功能，两到三年即可回收成本，满足落地要求。

作为上游“卖铲人”，黄源浩深感行业热度。“行业都在担心泡沫，泡沫可能有一些，但距离泡沫破裂、行业落地成熟仍有一段时间。”黄源浩认为，从行业发展来看，机器人是历史最大增量市场，规模远超汽车等行业，且该市场非存量替代关系。

奥比中光创始人、董事长兼CEO黄源浩

数据标准缺失

“所有的智能，都是数据催生出来的。同样的模型，数据规模越大，智能表现越强。”黄源浩解释称，具身智能和大语言模型不一样，大模型依托互联网海量文本数据，而机器人要理解现实世界，需要大量物理交互的真实数据做训练迭代。

但当下行业最大痛点，是数据没有形成统一标准。不同厂商硬件采集的数据，视场角、帧率、精度各不相同，触觉、视觉之间时间同步精度参差不齐，甚至出现丢帧问题。最终导致A机器人采集的数据，无法迁移给B机器人使用。

“有人测算，如果依靠零散方式训练具身基础模型，投入成本可能达到千亿元级别，单一企业很难独立承担。我们应该统一起来，才能跑得比别人快。比如，有人训练基础大模型，有人做增强训练，有人做好落地，这样整个数据生态才能形成。”黄源浩说。

参照人类感知世界的逻辑，一套合格的具身数据，需要记录3D空间信息，叠加时间维度形成4D数据，同时纳入触觉、侧向滑移力等多维度力觉信息，并且实现毫秒级甚至微秒级的多传感器同步。

空间智能的落地也高度依赖高质量数据。机器人不能只看到单一视角，还需要完整还原整个三维空间，实现第一视角、第三视角数据互补。通过第三视角3D数据，能够还原出机器人第一视角画面，即便存在百分之十几到二十的信息损耗，配合少量原生第一视角数据补充，就足以支撑跨本体、跨模型的应用。

黄源浩认为，当越来越多企业使用同一套平台采集数据，平台会形成强大的数据粘性。硬件很容易被替换，但数据资产、数据集生态会构筑更高壁垒。未来模型企业、本体企业可以直接采购平台内标准化数据集，不用全部从零采集；如果脱离这套通用标准，则容易陷入孤军奋战。

在全球竞争维度，黄源浩认为中国具备明显优势。国内拥有完备的工业门类，海量真实作业场景，各式各样的人工操作流程，能够源源不断供给物理世界交互素材，为“数据-模型-本体”飞轮转动提供土壤，这是海外市场难以比拟的产业条件。

“标准化之后，数据甚至可以成为可交易的资产，类似AI领域的Token。”黄源浩认为。

行业需求爆发

从市场一线反馈来看，下游机器人企业对硬件、数采设备的需求正在爆发。黄源浩透露，从去年下半年开始，行业发生明显变化，客户不再是保守的小批量试探，订单需求往往数倍于最初的预期。无论是长三角还是北京的客户，都在迫切索要样品、工程样机，用来开展内部测试。

黄源浩对行业赛道热度感受还体现在玩家端：大量成立时间仅数年甚至数月的机器人企业，创始人都非常年轻，也不断在创新、在迭代；模型、仿真、数据采集、本体制造、行业落地各个环节均涌现大量参与者。

黄源浩认为，商业化落地依然绕不开ROI（投入产出比）考验。现阶段，直接让人形机器人全面替代普通岗位，经济账尚且算不过来。但在防爆、救援等人类不愿涉足的高危、恶劣场景，机器人已经具备落地价值。机器人进入真实场景作业之后，又会持续回流新数据，反哺模型迭代，提升泛化能力，再进一步渗透更多场景。

以机器人落地价值来看，黄源浩认为，机器人“ChatGPT时刻”大约是两三年时间。

即便赛道热度高涨，泡沫风险同样被业内关注。但黄源浩对行业出清逻辑有着不同判断：过往很多科技赛道泡沫破裂之后，大量创业公司倒闭；而这一轮AI机器人浪潮中，深耕场景落地的机器人企业，进可攻通用机器人，退可深耕垂直行业，大多能够存活；反而是一些对新技术接纳迟缓的传统行业企业，可能会逐步被淘汰。

“行业生态中，全国做手的可能几百家，触觉手套的几十家，模型也很多。真正做大脑和眼睛的比较少。芯片能够开发的，没几家，做眼睛的也很少，我们市占率已经比较高。”黄源浩表示，在这一链条之中，奥比中光的定位首先是视觉基石方案提供者。依托自研3D视觉硬件，同时对外开放标准接口，对接市面上各类灵巧手、触觉手套厂商，整合形成一套标准化数据采集方案，实现多模态数据的毫秒级同步。

基于这一逻辑，奥比中光正在从单纯的硬件供应商，逐步转型成为具身智能数据采集硬件平台。生态层面，企业已经和灵心巧手、英伟达、地平线、思特威等模型、芯片及上下游厂商展开合作，联合产业链伙伴共同推进手-眼-脑一体化落地。