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机器人ToB规模化提速 数据短板是核心卡点

2026-04-20 07:19 来源:经济参考报
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机器人ToB规模化提速 数据短板是核心卡点

2026年04月20日 07:19 来源:经济参考报 □记者 李保金
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从仓储环节的拆码垛自主决策,到车厂流利架分拣、工程螺栓保护软套剥离,再到药店场景的货架识别、精准抓药打包……近来,机器人正加速向ToB(面向企业)领域渗透,并逐渐成为驱动产业增长的核心力量。

不过,业内人士指出,机器人的通用能力才是实现大规模商业化落地的关键所在。当前,大模型的算力与算法发展已日趋成熟,真正制约机器人场景泛化能力的核心卡点,仍是数据短板。对此,业界期盼政策能从开放应用场景、补贴数据建设、降低企业落地风险、打通市场准入等多个维度提供有力支撑,推动机器人更快走进真实生产生活场景。

ToB规模化部署提速

随着技术与产业链的持续发展,机器人商业化落地进程不断提速,ToB场景的规模化部署正成为产业增长的核心驱动力。

近日,优必选(09880.HK)在其2025年度业绩报告中披露,全年总营收达20.01亿元,同比增长53.3%。公司持续聚焦工业制造场景的规模化落地,推动WalkerS系列机器人的“打工”模式迈入群体智能新阶段。截至2025年底,优必选全尺寸具身智能人形机器人已实现年化产能超6000台,产品覆盖汽车制造、智能制造、智慧物流、具身智能数据中心等重点领域。

此前,拟在科创板上市的宇树科技公开披露的数据显示,公司产品覆盖科研教育、商业消费与行业应用等众多现实场景,2025年度不含双臂轮式的类人形态纯人形机器人的发货量已超5500台。

聚焦通用机器人产品研发的银河通用,其具身智能产品也已在多领域实现规模化落地:在工业制造领域,斩获宁德时代、德国博世、丰田汽车等国内外龙头客户的深度合作订单,累计订单量达数千台;在即时零售与智慧仓储领域,实现百台级机器人7×24小时自主运营的规模部署;在文旅和医疗康养领域也有多场景的应用落地。

银河通用在发展初期选择零售、工业、康养这三大场景,背后有着清晰的判断逻辑——优先从ToB场景切入,再逐步走向ToC。“具身智能发展初期,技术、成本与稳定性尚处快速演进阶段,ToB场景凭借需求明确易闭环、规模部署能反哺模型迭代、商业回报路径清晰等优势,成为现阶段的优先选择。”银河通用机器人首席战略官赵于莉在接受《经济参考报》记者专访时表示。

作为灵巧手领域的行业头部企业,灵心巧手正持续推动具身智能核心部件迭代升级,不断拓展机器人的应用范围、能力上限与商业化落地空间。公司已布局腱绳、连杆、直驱三大驱动方案,旗下Linker Hand系列产品构建起覆盖11至42自由度的完整产品矩阵,可精准适配消费、工业及科研等全场景应用需求。

宇树科技方面称,在更为广泛的行业级应用中,高性能通用机器人尚未形成完整的商业成熟应用,在消费级应用中,高昂的价格和有限的功能使其大规模商用面临巨大考验。目前,人形机器人正处于突破技术拐点、构建横跨消费级与行业级应用体系的关键时期,未来具备在家庭服务、教育娱乐、商业服务、医疗保健、工业生产等多个行业落地应用的潜力,有望带动广阔的消费级与行业级市场实现跨越式发展。

数据短板制约泛化能力

如何让机器人在各场景中大规模商用落地,正成为行业技术攻关与生态构建的核心目标。业内认为,机器人的通用能力是商业化落地的关键,当前大模型的算力与算法发展已相当迅速,真正的卡点在于数据短板。行业内逐渐形成共识:谁能建立起高效的数据生产和利用体系,谁就更有可能率先跨过规模化门槛。

“从技术上来说,当前具身智能规模化应用的核心瓶颈,并不主要在算力或单一算法能力上,而在于数据体系的建设能力。”赵于莉表示。

她认为,具身智能和传统AI的一个本质区别在于,它需要的是高质量、强关联、覆盖真实物理世界的操作数据,而这类数据获取成本非常高,且难以标准化。如果没有足够规模和多样性的训练数据,模型很难具备真正的泛化能力,需要在不同场景之间反复调试,难以实现规模复制。

“除数据之外,具身智能的规模化还涉及工程化能力、系统稳定性、供应链成熟度以及场景适配能力等多个因素。但如果从‘最核心的底层约束’来看,数据是决定模型是否能够跨场景复制的关键。”赵于莉称。

宇树科技方面也认为,当前高性能通用机器人行业正处于商业化突破与技术迭代加速的关键阶段,算力支撑薄弱、高质量数据缺乏导致模型智能化程度不足,成为制约行业发展的重要瓶颈。

灵心巧手联合创始人左家平则认为,“现阶段机器人大多只能在产线上完成有限的重复性操作,远达不到全场景通用的水平。究其原因,核心在于真实世界的操作数据积累不足,比如拿一瓶水、一个生鸡蛋或一块豆腐,算法和算力可以指令机器人完成‘拿’的动作,却无法精准控制指尖施力大小。”

“这种力度的把控,无法通过虚拟仿真或视频数据训练实现,必须依靠真实场景下的海量操作数据进行采集、验证与迭代优化。这正是行业当前面临的重要卡点——‘虚实拟合’。”左家平强调说。

为此,包括灵心巧手、银河通用、宇树科技在内的众多机器人产业链企业,均已瞄准数据这一核心卡点,积极布局真实场景下的数据采集、虚实拟合与模型迭代等关键业务,试图通过打通“数据采集-训练优化-场景落地”的闭环,突破机器人通用能力不足瓶颈。

业界期盼更多政策护航场景落地

为推动机器人快速落地真实场景,业界期盼政策从开放应用场景、补贴数据建设、降低企业风险、打通市场准入等维度提供支撑。

事实上,国家层面已持续为机器人产业发展提供了顶层设计与方向指引。《人形机器人创新发展指导意见》《“机器人+”应用行动实施方案》以及“十五五”规划纲要等,从战略高度为机器人产业的技术突破、规模化落地和产业链升级提供了核心支撑。

与此同时,业内也提出了进一步优化的政策建议:一方面,呼吁扩大场景开放范围,推动央企、国企等重点主体率先开放产线、园区等真实应用场景,建立“容错试错”机制,为机器人积累实操数据创造有利条件;另一方面,建议出台针对性补贴政策,例如在数据采集、虚实拟合、场景验证等关键环节给予补贴支持。

“当前,机器人产品的市场开放度仍显不足,无论是地方市场、大型国企还是重点产业领域,机器人企业大多处于主动推介的状态,而非需求方主动找上门寻求合作。”左家平认为,推动机器人真正融入各类场景,核心在于激发场景方的内生需求,辅以国家层面政策引导。

对此,左家平建议,针对机器人智能化应用推出场景示范项目与专项补贴政策,以此推动机器人替代传统场景中危险、重复、枯燥的人工环节,真正实现从“企业推”到“市场要”的转变。

此外,也有业内人士建议,针对医疗、养老等应用场景,尽快健全机器人产品的准入标准,并搭建对应的保险体系,切实降低企业的商业化落地风险。

(责任编辑:刘芃)