下一代機器人：從場景出發，別把“像人”當成唯一答案

文 ｜動點科技

作者｜Steven Li

排版｜Miziko

本文預計閱讀時長7分鐘

在首屆 XIN 峰會的 “下一代機器人”圓桌討論中，水下機器人企業鰭源科技創始人兼 CEO 張翀與機器人企業 Geek+ 亞太區運營負責人汪旭，圍繞機器人在場景化落地、形態選擇、認知誤區與商業變現等問題展開了深入交流。

從“裝備”到具身感知的迭代

與會者普遍認為，機器人的本質正在從“能動的設備”轉向具備連續感知和迭代能力的具身智能。張翀指出，過去機器人更像“裝備”，而 AI 2.0 帶來的最大變化是機器人的感知與持續學習能力，使其能在具體場景中長期累積數據并逐步優化作業方式。以水下機器人為例，它不僅替代高成本的人力進入特殊物理空間，還能把每次作業的數據反哺到產品迭代里。

汪旭則從倉儲場景切入，提出當前行業或已進入“3.0”思路——從單純的移動搬運（1.0）、到能配合人完成搬運（2.0），再到深入箱內、處理多樣化貨物的更高階能力（3.0）。他強調，場景驅動和對細分痛點的持續攻克，是機器人商業化的關鍵路徑。

機器人一定要人形嗎？

關于是否應把機器人做成人形，雙方均持謹慎甚至否定態度。張翀以“適配場景”為準則：自然選擇告訴我們，最優形態是能最高效適配物理環境的形態，不必強行模仿人類。水下作業更可能需要的是特殊的游動或爬行機構，而非“像人游泳”的設計。

汪旭補充道：在倉庫場景，人形的好處主要在于降低改造成本與便于數據采集，但在平整地面上，輪式平臺更高效，所以最優形態往往是“帶輪子＋多個作業臂”的組合，而非完全人形。二位的共識是：形態由任務決定，不是以“看起來像人”為目標。

張翀

別把演示效果等同于工業價值

討論中反復提到一個常見誤區：將消費級或示范性的視頻表演誤認為是工業場景的可復制能力。汪旭指出，工業場景的首要衡量指標是 ROI（投資回報率）；很多“好看”的演示并不代表能在復雜、連續的工業流程中創造價值。張翀也提醒外部預期不要過高——將機器人比作“會像魚一樣完全自主”的想象，往往跳過了從技術原型到場景落地需要經歷的多個階段。

此外，兩位嘉賓均強調，真正的技術價值常常體現在“體系化運作”上：比如在一個倉庫里協調成千上萬臺機器人協同工作，遠比單臺機器人的“炫技”更難也更有價值。

把技術變成可持續生意

從商業角度看，會議聚焦于如何用清晰的價值溝通和合理的價格，推進機器人技術的階段性落地。張翀提出，創業者必須用“能直接帶來成本降低或效率提升”的指標來打動客戶，而不是用模糊的技術概念去炫耀。機器人不是單一產品，而是需要數據、軟硬件與場景流程共同支撐的系統工程。

汪旭

汪旭補充道，物理世界的具身智能與語言領域的 AI 有巨大差距：語言模型可能“達博士水平”，但機器人在走路、抓握、識別復雜物品等方面可能只相當于幼兒水平。因此，把技術務實地應用到可控、回報明確的小場景（如酒店疊毛巾、醫院折床單）會比盲目追逐全場景通用化更有商業前景。

短期展望：不是沖刺，而是長期滲透

談到 3 個月或半年的短期目標時，張翀表示難以用短時間定義突破：真正的進步依賴于機器人本體、供應鏈以及客戶工作流程的多方協同，更涉及客戶從“需要用”到“習慣用”的行為改變。汪旭形象地說，現在可能還差“最后 1000 公里”，但行業的前進方式是“滲透”而非“沖刺”——不斷在細分場景里找到可落地的小點，然后放大成功。

小場景先行——落地案例與可復制路徑

會議強調的實踐路徑可以概括為兩點：一是識別“固定形態、明確流程”的小場景（比如酒店毛巾、特定型號的床單或單一類型商品的箱內作業），二是把這些小場景做成可復制模塊，通過模塊化提升產品的可推廣性與經濟性。這個策略既能降低客戶改造成本，也能在短期內證明商業模型。

務實是通往“最后一公里”的必由路

本次論壇的主旨并非高談闊論機器人將如何改變全部行業，而是回到“場景—產品—商業”的三角關系上來思考發展路徑。無論是張翀對水下場景的深耕，還是汪旭對倉儲細分問題的聚焦，都指向同一個結論：下一代機器人要先在能明確衡量回報的細分場景里站穩腳跟，隨后以數據和場景積累推動更大范圍的滲透。對于期待“機器人人工智能即刻普及”的聲音，行業內的答案更偏向于：保持耐心、務實落地。

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