下一代机器人：从场景出发，别把“像人”当成唯一答案

在首届 XIN 峰会的 “下一代机器人”圆桌评论中，水下机器人企业鳍源科技创始人兼 CEO 张翀与机器人企业 Geek+ 亚太区运营负责人汪旭，环绕机器人在场景化落地、形状挑选、认知误区与商业变现等问题展开了深化交流。

从“配备”到具身感知的迭代

与会者普遍认为，机器人的实质正在从“能动的设备”转向具有接连感知和迭代才能的具身智能。张翀指出，曩昔机器人更像“配备”，而 AI 2.0 带来的最大改动是机器人的感知与继续学习才能，使其能在详细场景中长时间累积数据并逐渐优化作业方法。以水下机器人为例，它不只代替高本钱的人力进入特别物理空间，还能把每次作业的数据反哺到产品迭代里。

汪旭则从仓储场景切入，提出当时职业或已进入“3.0”思路——从单纯的移动转移（1.0）、到能合作人完结转移（2.0），再到深化箱内、处理多样化货品的更高阶才能（3.0）。他着重，场景驱动和对细分痛点的继续霸占，是机器人商业化的要害途径。

机器人一定要人形吗？

关于是否应把机器人做成人形，两边均持慎重乃至否定情绪。张翀以“适配场景”为原则：自然挑选告知咱们，最优形状是能最高效适配物理环境的形状，不用强行仿照人类。水下作业更或许需求的是特别的游动或匍匐组织，而非“像人游水”的规划。

汪旭弥补道：在库房场景，人形的优点首要在于下降改造本钱与便于数据收集，但在平坦地面上，轮式渠道更高效，所以最优形状往往是“带轮子＋多个作业臂”的组合，而非彻底人形。二位的一致是：形状由使命决议，不是以“看起来像人”为方针。

别把演示作用等同于工业价值

评论中重复说到一个常见误区：将消费级或示范性的视频扮演误认为是工业场景的可仿制才能。汪旭指出，工业场景的首要衡量方针是 ROI（出资报答率）；许多“美观”的演示并不代表能在杂乱、接连的工业流程中发明价值。张翀也提示外部预期不要过高——将机器人比作“会像鱼相同彻底自主”的幻想，往往跳过了从技能原型到场景落地需求阅历的多个阶段。

此外，两位嘉宾均着重，真实的技能价值常常体现在“体系化运作”上：比方在一个库房里和谐不计其数台机器人协同作业，远比单台机器人的“炫技”更难也更有价值。

把技能变成可继续生意

从商业视点看，会议聚集于怎么用明晰的价值交流和合理的价格，推进机器人技能的阶段性落地。张翀提出，创业者必须用“能直接带来本钱下降或功率提高”的方针来感动客户，而不是用含糊的技能概念去夸耀。机器人不是单一产品，而是需求数据、软硬件与场景流程一起支撑的系统工程。

汪旭弥补道，物理国际的具身智能与言语范畴的 AI 有巨大距离：言语模型或许“达博士水平”，但机器人在走路、抓握、辨认杂乱物品等方面或许只相当于幼儿水平。因而，把技能务实地应用到可控、报答清晰的小场景（如酒店叠毛巾、医院折床布）会比盲目追逐全场景通用化更有商业远景。

短期展望：不是冲刺，而是长时间浸透

谈到 3 个月或半年的短期方针时，张翀表明难以用短时间界说打破：真实的行进依赖于机器人本体、供应链以及客户作业流程的多方协同，更触及客户从“需求用”到“习惯用”的行为改动。汪旭形象地说，现在或许还差“最终 1000 公里”，但职业的行进方法是“浸透”而非“冲刺”——不断在细分场景里找到可落地的小点，然后扩大成功。

小场景先行——落地事例与可仿制途径

会议着重的实践途径能够归纳为两点：一是辨认“固定形状、清晰流程”的小场景（比方酒店毛巾、特定类型的床布或单一类型产品的箱内作业），二是把这些小场景做成可仿制模块，经过模块化提高产品的可推广性与经济性。这个战略既能下降客户改造本钱，也能在短期内证明商业模型。

务实是通往“最终一公里”的必由路

本次论坛的宗旨并非高谈阔论机器人将怎么改动悉数职业，而是回到“场景—产品—商业”的三角联系上来考虑开展途径。无论是张翀对水下场景的深耕，仍是汪旭对仓储细分问题的聚集，都指向同一个定论：下一代机器人要先在能清晰衡量报答的细分场景里站稳脚跟，随后以数据和场景堆集推进更大规模的浸透。关于等待“机器人人工智能立刻遍及”的声响，职业界的答案更倾向于：坚持耐性、务实落地。