贾雅楠
摘 要：以应用牵引推进机器人在真实场景落地是当前机器人产业发展的重要议题。本文以2026世界机器人大会为观察窗口，系统梳理机器人产业在工业制造、仓储物流、商用服务、医疗康养及家庭场景中的差异化落地现状，深入剖析本体能力、数据供给、经济效益及外部保障四方面制约规模化落地的现实瓶颈，进而提出梯度推进场景拓展、依托场景沉淀数据、以场景牵引产业链协同、补齐治理规则与产业人才短板等产业推进路径，以期为推动机器人从实验室走向规模化、产业化应用提供参考。
关键词：机器人；应用牵引；场景落地
8月19日至23日，2026世界机器人大会在北京经开区举办。相比往届，本届大会参展企业更加注重展示机器人在餐食制作、衣物洗护、货物搬运、物流分拣、厂区作业、医疗辅助等各类场景中的“干活”能力。这一转变，标志着机器人产业正加速跨越“实景作业关”。大会期间，央企机器人十大创新成果和十大高价值应用场景发布，“全球机器人应用探索计划”也同步启动。这一系列产业行动表明，应用牵引对机器人产业在各场景落地至关重要。
本文以应用牵引为主线，结合2026世界机器人大会所听所见所感，系统梳理机器人产业在B端与C端场景的差异化落地现状，剖析本体、数据、经济效益及外部保障四类核心挑战，进而提出适配真实场景的产业推进路径与对策建议，以期为推动机器人从实验室走向规模化、产业化应用提供参考。
一、机器人在真实场景的落地现状
当前，机器人产业呈现B端场景优先试点落地，C端场景仍处于探索阶段的明显特征。比如，工业制造、仓储物流、商用服务和公共服务等环境相对可控，已率先开展真机测试；养老、康复等民生场景则主要在机构内部试点，少数项目实现小规模落地；而面向普通家庭的消费级机器人距离规模化落地还有较大距离。
（一）在工业制造、仓储物流典型场景优先落地
工厂、仓库场地布局、作业任务相对固定，现场变数少，是机器人优先落地的场景。
据宇树科技股份有限公司创始人、董事长王兴兴在大会论坛上介绍，早在2024年，宇树科技就开始和汽车工厂合作做一些落地应用，也在自己的工厂里部署机器人，做一些简单的测试和应用。
仓储物流场景也涌现一批试点成果。星海图在本届大会展出了与京东合作打造的全自主机器人前置仓，机器人可实现包括商品抓取、拣选、放置以及打包环节在内的全流程自主作业；此外，据星海图人工智能科技股份有限公司创始人高继扬在大会论坛上介绍，星海图也在海外推进机器人在仓储物流场景落地，和海外合作伙伴共同拓展海外场景，例如，在美国洛杉矶的第三方物流仓储，机器人执行拣选、打包、退货上架等任务；海外落地推进速度有可能快于国内，主要源于海外用工难度大、人员招聘培训成本更高。
（二）在商用服务与公共服务场景广泛试点
展馆、园区、机场等商用场地整体区域固定，但现场常有人往来，时不时会出现突发状况。环境复杂度介于工厂仓库和普通家庭二者之间，适合作为机器人积累人机交互经验的试验场。
智平方创始人、首席执行官郭彦东在大会论坛上提出，机器人应从半结构化的工业场景切入，逐步拓展至公共服务领域。据郭彦东介绍，在北京的机场，智平方机器人已投入实际运行，承担导览等工作。
奇瑞汽车旗下的智警机器人已在22个城市投入应用，大会展会现场通过屏幕同步直播其道路执勤实况。不同城市道路现场的实时画面不断切换，面对真实车流、人流等复杂环境，智警机器人开展交通指挥、文明出行提醒等工作。
擎朗机器人工作人员在展会接受采访时表示，企业业务聚焦酒店、餐厅、商场等商业服务场景，已积累大量存量客户，机器人出货量超过10万台。展会现场，擎朗打造了覆盖咖啡亭、甜品屋、零售店、洗衣房四大场景的“具身社区”，围绕日常消费场景进行应用展示。
（三）在康养机构场景局部试点
养老机构是康养业业态中最为典型的一类主体。虽然养老机构场地固定，但老人行为难以预判，物品摆放相对随意，存在较多不确定因素。面对人口老龄化带来的社会需求，养老机构作为典型的B端场景，适合开展机器人试点，有助于发挥机器人的普惠社会效益。
现阶段，康养机构的机器人主要承担辅助照护、安全监管、康复训练等职能。意大利先进机器人国家能力中心主任Antonio Frisoli在大会论坛上表示，借助外骨骼、遥操作和触觉反馈技术，可以增强人的能力与福祉。比如，中风患者可借助此类机器人重新获得运动能力。
在展会现场，星海图R1机器人展示了叠衣服、桌面整理等家政类作业能力；今年，该系列机器人已在北京市荣华街道智慧康养机器人养老驿站投用，可辅助护理人员分担部分日常工作。
但总体而言，养老场景的机器人仍停留在能力演示和局部试点阶段，尚未形成成熟、可盈利的商业模式。
（四）在家庭场景小范围试点
相较于环境相对可控的B端试点场景，家庭环境更为复杂，物品摆放随意、环境动态多变、用户需求碎片化。
与会嘉宾普遍认为，当前人形机器人在家庭场景的应用仍以实验室演示和小范围试点为主，尚不具备大规模C端商业化落地的条件。
正如全国政协常委、致公党中央专职副主席、全国妇联副主席、中国电子学会理事长徐晓兰在大会上所言，家庭等场景落地尚需时日，“目前具身智能相关技术尚未成熟，安全保护、标准体系及运维服务有待健全，难以很好适应医院、家庭等复杂应用场景”。
二、迈向真实场景的多重现实制约
在以应用为牵引推进产业发展的过程中，机器人产业仍面临多方面短板，制约着规模化落地。
（一）机器人本体的力控与柔顺操作能力仍存短板
当前，机器人在机械关节、灵巧手等方面仍存在不足，力控与柔顺抓取能力不够，难以适配现实工况中的精细操作。
德国国家工程院院士、德国纽伦堡工业大学教授Wolfram Burgard在大会论坛上指出，机器人进入家庭和开放环境，必须超越文本与视觉模型，形成融合语言、视觉、触觉和力觉的多模态基础模型；在开展精细操作时，抓取器需具备完备的力反馈感知能力，使机器人能够像人类一样通过触觉感知真实世界中的触碰压力与操作力度，即使在无法目视手部动作的情况下，也能准确理解和执行操作任务。
帕西尼创始人兼首席执行官许晋诚在大会论坛上表示，物理AI要形成“感知—规划—执行”的闭环，触觉是不可缺少的底层模态，因为它能够稳定获取三维力矩、纹理、形状等物理属性，补足视觉易受光照和环境变化影响的局限，并让物理经验规模化生产和泛化；触觉能力应从芯片、电子皮肤、关节和足底传感器延伸到全身力触觉套件和多模态数据采集系统，以高精度、同步和稳定的数据支撑模型训练、机器人平衡与精细操作；同时通过标准化、量产和开放生态，把触觉基础设施提供给本体、场景和产业伙伴，共同推动具身智能形成可持续的新型生产力。
（二）高质量数据欠缺，模型泛化能力有限
在固定且经过充分调试的场景中，机器人可以取得不错的效果；但环境和物品稍有变动，任务成功率便会大幅下降。其原因之一在于可用于训练真实场景的高质量数据欠缺，家庭及杂乱作业现场等属于典型的非结构化环境。
京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏表示，具身智能实现规模化复制的核心制约在于高质量真实场景数据不足、模型泛化能力不够。他提到，行业公认要训练出具备良好泛化能力、可规模化复制的机器人大脑，所需数据量达千万小时级别，而现在行业实际可用于训练的数据仅约十万小时量级。
王兴兴也在大会上直言，当前通用机器人面临的最大瓶颈是泛化能力不足。具体而言，现有AI模型在固定场景和特定任务下成功率可接近100%，但操作对象或所处环境稍微发生变化，成功率便会显著下降。
（三）经济效益与商业模式的适配挑战
机器人规模化落地的障碍，既来自硬件带来的成本压力，也源于业务逻辑与商业模式的不匹配。如果全周期投入过高，或是简单沿用现有的业务流程、将机器人作为人力替代品，都难以形成正向的商业价值闭环。
曾光提出，衡量机器人价值通常看四类收益——质量、效率、安全、柔性；同时也要核算四类代价——采购、集成、运维、停机。只有可持续收益大于全生命周期成本，机器人才能真正创造可持续价值。
明略科技集团创始人、首席执行官、首席技术官吴明辉也表示，如果要机器人真正进入餐饮、零售等生产系统，还必须重构岗位分工、流程和组织，并配套前沿部署工程师、维修运维体系以及开放互联平台；应用目标应是放大人的价值、提升组织上限，而不是以裁员为主要目的。
（四）法律制度和人才供给等方面保障不足
当前，机器人进入真实场景，仍面临法律权责界定、安全标准、风险分担机制、跨学科复合型人才供给等外部保障短板，制度建设进度滞后于技术产品迭代速度。
清华大学公共管理学院教授、清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正在大会论坛上表示，机器人进入工作、社会和家庭后，普惠不能只看能力提升，还要把安全、治理和伦理贯穿研发、设计、产品准入、应用管理和社会影响评估全过程。技术红线不应只由工程指标决定，还应来自社会共识，并通过标准、评测、法律、政策和企业责任共同落实；真正的普惠应服务每个人的能力、福利和权利，尤其保护弱势群体，使人机关系从单纯替代转向以需求为牵引、以人为中心的共生协作。
部分机器人企业还反映了人才短缺的问题。奇瑞汽车执行副总裁、墨甲机器人总经理张贵兵在大会现场接受采访时表示，目前全社会熟悉机器人的人才不足，不只是尖端开发人才，未来所需的应用型人才更是缺乏。
宁波未来时代机器人工作人员接受采访时也提到，企业招人难度不小，当下整个行业融资活跃，各家企业都在争抢人才。
睿尔曼机器人工作人员在展馆接受采访时也表示，不仅自身难以招到匹配的技术人员，生态合作伙伴也面临同样的问题。还经常出现公司协助合作伙伴解决问题的技术人员被合作方留用的情况。
三、以应用牵引破解落地难题的路径建议
（一）分场景梯度推进，审慎对待家庭C端
遵循产业落地客观规律，采取梯度推进策略，分场景开展试点验证。当前，机器人尚不能直接进入高度不确定的复杂场景，应优先选择环境边界相对清晰、工况条件可控的工业、商业服务等B端场景进行试点验证。B端场景任务目标明确，有助于保障作业指标与安全，能够检验机器人的可靠性。在完成安全与效率检测后，可逐步向外拓展新场景，降低早期落地风险。
多位与会嘉宾还表示，对家庭这类环境复杂且注重隐私安全的C端消费场景应保持审慎，不宜过早追求大规模入户普及，应待技术、安全、商业模式等条件完备后再考虑规模化推广。
墨奇智能联合创始人、首席技术官黄青虬在论坛上表示，家庭属于对泛化能力要求极高的非结构化场景，并不适合作为研发起点；酒店、公寓等商业服务B端场景环境相对可控，可以作为机器人能力积累的训练场，优先在这类场景开展试点作业，再去攻克难度更高的场景。
郭彦东也提出，机器人应以半结构化工业服务为切入点，再逐步进入公共服务领域，而家庭服务对于机器人智能化水平要求更高。
（二）依托场景落地沉淀真实数据，驱动本体与模型迭代
将真实业务场景作为数据生产基地，让机器人在实际工况中作业，沉淀真实交互数据。以现实世界数据弥补仿真数据与真实物理世界之间的差距，形成“场景落地—真机采集—反哺本体调试与模型迭代”的闭环，持续提升机器人的操作、感知与泛化能力。
对此，曹鹏在大会上表示，京东将依托零售、物流、健康、家政和工业等超级供应链场景，建设覆盖采集、存储、标注、训练、评测、仿真的数据基础设施，目标在两年内采集超过1000万小时人类真实场景数据和100万小时机器人本体数据；再通过仿真评测、人机动作对齐和数据交易平台，把原始记录转化为可训练、可流通的高质量资产。
（三）以场景牵引带动产业链协同与产品开发
坚持以真实场景中的需求为牵引，从具体业务场景痛点出发，确定整机、零部件、算法的研发方向，带动上下游产业链协同联动。围绕场景实际需求开展场景化、定制化产品开发，同步推进业务流程改造，使本体、零部件、大模型等适配真实业务需求，实现技术供给与产业需求匹配。
正如徐晓兰在大会上所呼吁的：“要凝聚行业各界力量开展应用探索计划，联合国际组织、科研院所及企业面向全球征集应用场景需求，遴选具有潜力的应用场景开展机器人的免费试用与二次开发，以应用为牵引驱动产品迭代优化，推动产需深度共融、双向赋能，助推各领域应用加速落地，助力具身智能加速跨越‘实景作业关’，加快赋能千行百业。”
（四）完善外部保障体系，补齐治理规则与产业人才短板
机器人走向真实应用场景，离不开外部制度环境与人才队伍的协同支撑。当前，权责划分、安全监管、隐私保护等治理规则仍有待健全，跨学科复合型产业人才供给存在明显缺口，亟须构建技术、标准、政策、人才协同发力的支撑体系。
北京大学法学院教授、北京大学人工智能研究院AI安全与治理中心主任张平在大会论坛上表示，当机器人由工具变为伙伴后，隐私、知识产权、决策权和控制权将产生一系列结构性冲突，不能依赖单一法律或政策，应按陪伴、医疗、家庭和企业等场景建立分层规则，并形成技术、立法、政策、标准、社会共治和企业自律相结合的治理体系。所有具身智能产品都应具备及时终止和止损能力，同时明确用户、厂商和远程控制主体的责任；自动化可优先替代高危、繁重和人类不愿从事的工作，但关键决策应始终由人掌握，并保障个人的生存权、人格与自我价值。
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊在大会论坛上指出，现阶段人形机器人智能水平总体仍低于人类，风险可以通过可管理、可追溯和可监管的技术体系控制，但随着产品快速进入公共空间，必须尽快建立身份认证、黑匣子追溯、隐私与安全攻防套件以及覆盖零部件和整机的本质安全标准。数据驱动的原生模型应从源头使用善意、高质量的数据，并通过开源权重和社区监督提高透明度；治理可采取分阶段思路，产业早期以适度宽松的政策鼓励创新，规模扩大后再以更严格的法治和标准进行约束。
张贵兵在大会现场接受采访时提出，人才培养的进度要跑在机器人普及的前面，不能让机器人等人才；建议鼓励更多学校尤其是职业类院校开设机器人相关专业。部分与会企业也反馈，希望学校能够培养既懂专业知识又懂工程技术的复合型人才；现场还有工程师建议，完善机器人相关从业人员的职称评定，出台安家落户等配套政策，以帮助企业吸引人才。
（作者单位：《新经济导刊》杂志社）