拉萨达孜约茶品茶上课工作室话题人工智能创建指南

近期，关于人形机器人的讨论热度不减，从实验室的技术展示到工厂车间的实际应用，再到资本市场的热烈追捧，这个赛道显然已经进入了加速跑阶段。在这个百舸争流的赛场上，有一家企业凭借清晰的技术路径和务实的商业化策略，逐渐从一众玩家中脱颖而出，那就是乐聚机器人。

在当前的“百家争鸣”格局下，乐聚的核心竞争力可以概括为三个维度：技术突破、产品创新和商业化落地。这三个方面并非孤立，而是环环相扣，共同构筑了其作为产业化领跑者的基石。

先说技术层面

乐聚团队挑的都是“卡脖子”的硬骨头，而且啃得很漂亮。比如，他们率先提出了全身动量控制算法，这项基础理论已经发表在国际机器人顶级期刊《RAL》上，这是行业内为数不多的从理论源头进行创新的案例。此外，他们还牵头了工信部“2023年未来产业创新任务揭榜挂帅”项目，并深度参与了科技部“科技冬奥”、“智能机器人”等国家重点研发计划。这些国家级课题的背书，意味着其技术实力已经得到了“国家队”的认可。

产品创新上，看点在于“国产化”与“场景化”

从早期的AELOS到后来的ROBAN，再到现在的全尺寸人形机器人KUA VO（夸父），产品线覆盖了科研、工业、商服、家庭等多个场景。一个很值得关注的数据是，得益于国内日益成熟的供应链体系，“夸佛”的国产化率已经从最初不足10%飙升至90%以上。这意味着什么？意味着成本可控、供应链安全，也为大规模量产铺平了道路。这款机器人在亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛等国际场合的亮相，也从侧面验证了它的稳定性和可靠性。

商业化是验证技术价值的最终标尺，而乐聚的成绩单相当亮眼

今年1月，他们完成了第100台全尺寸人形机器人的交付，这已经是当时全球披露的、交付数量最多的单一企业。现在，这个数字又翻了一倍，预计今年将冲击千台级交付。人形机器人领域能实现这种交付节奏，确实不多见。

谈完成绩，再看落地。工业场景被认为是人形机器人商业化的“第一站”，乐聚在这里做了什么？

以他们中标的一汽红旗工厂项目为例。在真实的产线环境中，机器人要面对的是严苛的连续作业挑战。要解决这个问题，不能只靠单一技术，而是一个系统工程。乐聚的做法是硬件-控制-感知三管齐下：硬件上，针对性地升级了“夸父”的手臂、腿部和电机结构，让它拥有一个适应工厂环境的“强健体魄”；运动控制上，采用了基于融合运控系统的分层决策规划方案，相当于给机器人装了一个“聪明的大脑”；感知上，与北京通研院合作引入工业环境语义感知与主动视觉技术，专门解决低纹理堆叠物体的识别难题——这正是工厂抓取和搬运任务中最普遍的痛点。通过这一系列组合拳，机器人的作业稳定性被提升到了90%以上。

那么，在乐聚看来，具身智能的最佳商业化场景在哪里？

他们对人形机器人的商业化路径有着非常清晰的“三步走”规划：

第一阶段

瞄准科研教育和展厅讲解。现在清华、北大、哈工大、上交等顶尖学府都采购了“夸父”作为科研平台，用它来进行前沿算法的验证。同时，它也在各地展厅担任讲解员，这个场景已经跑通了。

第二阶段

进入工业场景。这是解决制造业“招工难、用工荒”以及“非标工序自动化难”等老问题的关键一步。正如一汽红旗的案例所示，这个场景已经进入了实战阶段。

第三阶段

才是大家最期待的通用服务领域。他们坦言，这个场景的爆发会带来整个产业生态的爆发，但时间会更远一些，可能在三到五年。目前，他们正在与中国移动、海信等伙伴探索家庭场景应用。

关于资本，乐聚的态度也很有意思

在人形机器人技术复杂、产业链长的背景下，巨额资金投入是必须的。但他们认为，相比于资金，更渴望得到的是“应用场景”的支持。开放场景越早，技术成熟越快，整个行业的大爆发才会早日到来。这个观点，倒是切中了目前行业发展的一大关键——从“实验室”到“生产线”，缺少的不是技术，而是“跑起来”的机会。

最后，聊聊大模型带来的冲击与融合

过去很长一段时间，人形机器人都缺乏一个清晰的发展逻辑，直到大模型的出现，才让它真正成为通用智能的理想载体。大模型赋予了机器人理解世界、与真实世界交互的能力，而人形形态则提供了最适配多种任务的物理基础。二者的深度融合，将是人形机器人向通用方向演进的核心动力。

具身智能与纯软件智能最大的不同，在于它对硬件的深度依赖。大模型可以一夜之间迭代，但机器人的硬件从实验室到量产，通常需要3到5年。这就像软件和硬件的“协同进化”，急不来。工业机器人发展了这么多年，对GDP的贡献尚不足2%，关键就在于功能太专一。而具身智能与人形机器人的出现，凭借其通用性，将能推动机器人渗透到更多场景。当然，这个过程不会一蹴而就，它会从简单的垂直场景开始，逐步深入。可以预见，当五年或十年后我们再回顾时，智能机器人或许已经无处不在，而我们正在经历的，就是这场变革的开端。