从“演示者”到“工作者” 智平方张鹏谈机器人“真上岗”逻辑

中经记者 吴静 卢志坤 北京报道

8月19日至23日，2026世界机器人大会在北京亦庄举行。展会现场，智平方的展台前围满了观众。一台轮式双臂机器人正有条不紊地制作咖啡、调制鸡尾酒、制作冰淇淋；不远处的WRC官方特许文创商店里，同样的机器人正在向观众售卖文创产品。这不是几分钟的预设演示，而是在真实人流、真实订单和真实服务需求中的持续工作。

“展台上的几分钟是展示，真实场景里的持续工作才是真正的生产力。”WRC期间，智平方联合创始人张鹏在接受《中国经营报》在内的媒体记者采访时如此定义“上岗”。

这家成立于2023年4月的AGI原生机器人企业，正在把城市变成“更大的展厅”。

从“能演示”到“真上岗”，差在哪儿？

过去，机器人参加展会往往是几分钟的Demo：完成一个预设动作，证明“我能做到”。但真正的工作并非如此——订单会变化，物体会移动，环境会干扰，任务不会完全按照脚本执行。

怎么评价一家企业真正实现了工业场景落地？张鹏给出了两个标准：“第一，得是商业化的合同合作；第二，它产生的价值是可以让工厂评估ROI的——投入的价值和产出的价值是可评估的。”

据他透露，智平方的机器人目前已进入半导体显示、生物医药、汽车制造等领域，并且“已经投入生产，是工厂的生产环节，不是测试阶段，是正式使用的阶段”。记者了解到，此前，智平方已与面板巨头惠科签下5亿元、3年千台的订单，被摩根士丹利认定为全球生产力型机器人最大单一订单。

机器人一旦进入真实世界，面对的就是持续变化的环境。同样一杯咖啡，杯子换了位置怎么办？同样一块PCB板，型号变了怎么办？

今年，智平方推出并开源了原创类脑架构具身模型NeuroVLA，将人脑“皮层—小脑—脊髓”的协同机制引入机器人控制系统。皮层负责语义理解和任务规划，小脑负责高频运动协调与动态修正，脊髓负责毫秒级动作执行与安全反射。机器人不再只有一个“大脑”处理所有事情，而是开始拥有不同层次、不同速度的智能协同。

“VLA和世界模型不是路径选择的问题，而是在整个技术路径上选择什么样的模式去增强系统化能力的问题。”张鹏在回答关于技术路线的问题时表示，“我们2023年最早开始做端到端，2024年引入快慢双系统，2026年推出了NeuroVLA。核心是让系统越来越像人一样能思考能动。”

与此同时，智平方与北京大学联合实验室展示的自研臂视触觉技术，让机器人不仅能“看”，还能通过触觉“摸出形状、掂出轻重、触出材质”。

在落地场景的选择上，张鹏的判断非常清晰：“工业和公共服务这两个方向，我认为会率先形成商业闭环。家庭是一个非常开放性的场景，落地难度更高，但让机器人进入家庭，是我们也是整个行业的终极目标。”

在工业端，智平方已在汽车制造、半导体显示等领域完成部署；在公共服务端，其“爱宝智魔方”已在全国十余个省市常态化运营。WRC期间，智平方还与三元食品、中亿具身签署战略合作，将机器人从消费场景（如机器人店员调制乳饮）推进到工厂场景（如生产车间物料分拣、搬运等）。

客户买的是能进化的机器人

如何说服客户买单？张鹏用一个类比解释了这个问题：“就像你买手机，每个系统版本都会推送新功能。特斯拉的自动驾驶也是一个典型的付费进化项目——你付费以后，它的功能可以进化。”

他强调，企业要告诉客户的是现在买的不是一台固定的设备，而是一款能够进化、能够实现更多价值的机器人。“如果只按一个岗位的效率来评估，可能不划算；但当它胜任越来越多岗位、做得越来越好的时候，ROI就完全不一样了。”

本届WRC展会上，轮式机器人的比例明显增加。张鹏认为这并非偶然，代表大家越来越关注让机器人产生真正的生产力，去执行真正的任务。据他解释：“轮式在当下是最稳定的形态，不会随意翻倒，可以放心地去执行任务。双足以后也会解决这些问题，当然，不同选择对应不同需求。”

当被问及具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来，张鹏的回答务实而克制：“没有人能准确判断它的具体时间点。但我相信这个时间也不会特别久。”

他认为，当这个时刻到来的时候，也就意味着，机器人在任何场景下，无论是在家里还是在工厂，可能只需要付出非常低的成本，很短的时间就能让它直接被使用。“这或许是一个很好的判断标准。”

从展台到工厂，从演示到上岗，智平方正在推动机器人完成这场跨越。正如张鹏所说：“机器人不是炫技型产品，而是一个均衡的产品——要有稳定可靠的本体，要有泛化性强、能实时反应的大脑，更要围绕真实场景去驱动整个系统。”

（编辑：卢志坤 审核：童海华 校对：颜京宁）