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人形机器人赛道正热得发烫——从科研实验室到工业生产线，从商业展厅到家庭场景，它们的活跃度肉眼可见。而在这样一个百家争鸣的赛道上，乐聚机器人凭借在具身智能领域的技术突破、产品创新和商业化落地三大维度上的表现，成功站到了产业化的前排。

先说技术。乐聚团队主攻的是行业里那些让人头疼的“卡脖子”问题，多项成果堪称行业首创。比如在国内率先提出全身动量控制算法，相关理论已经发表在国际机器人领域的顶级期刊《RAL》上。此外，还牵头工信部“2023年未来产业创新任务揭榜挂帅”，参与了科技部“科技冬奥”、“智能机器人”等多项国家级重点课题。这些积累，为国内具身智能产业的升级提供了坚实的底层支撑。

再说产品。从AELOS、ROBAN到KUA VO（夸父），乐聚的产品线覆盖了科研、工业、商服、家庭等多个场景。值得一提的是，随着国内机器人产业链不断成熟，夸父的国产化率已经从最初的不足10%提升到了90%以上。这款机器人在亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛、时尚周等场合频频亮相，稳定性和一致性表现都相当抢眼。

商业化方面数据更直观。今年1月，乐聚完成了第100台全尺寸人形机器人的交付，成为全球公布交付数量最多、覆盖场景最多的人形机器人企业。而截至目前，这个数字已经翻倍，全年千台级交付的目标基本成局。

工业场景里的真实挑战

具身智能的热度不减，但真正落地工业场景，挑战远比想象中复杂。继去年10月中标国内首个汽车行业人形机器人公开招标项目后，夸父已经进入一汽红旗工厂，实现了多台机器人在多个工位上的长时间连续作业，稳定性表现超出预期。

但要让机器人像“跳舞”一样丝滑操作，没那么简单。从技术角度看，任务的稳定性取决于环境状态、机器人本体状态以及任务本身。要想真正用于工业生产，就必须采集并分析这些多维度数据。目前行业普遍的做法是从简单应用入手，通过“相似场景”的泛化能力打基础，搭配训练场里的大量模拟，只有当机器人在预设标准范围内表现足够稳定，才有资格承担更复杂的任务。

这背后涉及一个关键问题：具身智能设备如何与工业环境中的现有系统安全、高效地协同工作？

以夸父在一汽红旗工厂的部署为例，乐聚团队通过“硬件-控制-感知”三位一体的技术迭代，将机器人的稳定性推到了90%以上。硬件层面，对夸父的手臂、腿部结构及电机进行了全面升级，让它在工厂作业环境中拥有更可靠的“身体”；控制层面，采用了基于融合运控系统的分层决策规划方案——某种意义上，相当于给机器人植入了一颗更聪明的“大脑”；而在感知层面，与北京通研院合作引入了“工业环境语义感知与主动视觉技术”，重点解决低纹理堆叠物体的识别难题，而这正是工厂抓取和搬运任务中的最大痛点。

商业化路径：三步走，不急不躁

关于什么是具身智能的最佳商业化场景，乐聚的思路很清晰：人形机器人的落地路径不是一步到位，而是分阶段推进。

第一阶段是科研与展厅讲解。目前清华、北大、哈工大、上交等高校都在使用夸父作为科研平台，去年以来各地多个展厅也已经有夸父担任讲解员的身影。

第二阶段切入工业场景，目标很务实——解决企业招工难、非标工序自动化难、危险场景安全隐患等长期困扰制造业的“老大难”问题。

第三阶段才真正瞄准通用服务领域。这个场景一旦爆发，整个产业生态都将被带起来。乐聚目前正在与中国移动、海信等企业探索家庭场景的应用，但坦白说，这个周期会长一些，预计在三到五年。最终的目标，是让人形机器人走进千行百业、千家万户。

对于资本市场的狂热，乐聚的态度也颇为冷静：市场热度是行业发展的必经阶段，既是对技术的认可，也是对未来市场的信心。人形机器人技术复杂、产业链长，资金投入固然重要，但更关键的是应用场景的开放。场景开放得越早，技术成熟得越快，整个行业的大爆发也会来得更早。

具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来？

相较纯软件型的智能，具身智能最大的不同在于对硬件的深度依赖。ChatGPT一旦成熟可以迅速铺开，但机器人受限于硬件发展节奏，从实验室到产业化一般需要三到五年的时间，同时还要求软硬件协同演进。有数据显示，当前工业机器人规模虽大，但对GDP的贡献不足2%，根本原因在于功能过于专用。

具身智能与人形机器人的通用性，正在改变这一现状。随着产业化不断成熟、智能程度持续提升，技术会逐步渗透到更多场景。当然，这个过程不会一蹴而就，而是从较简单或垂直的场景开始，一步步深入。五年或十年后回过头看，智能机器人可能已经无处不在。

过去，人形机器人一直缺乏清晰的发展逻辑，直到大模型出现，才真正让它成为通用智能的理想载体。大模型具备了与真实世界交互的能力，而人形形态恰好适配多种场景和任务。二者的深度融合，正把人形机器人推向通用化的方向。下一步，乐聚的核心思路依然明确：以解决客户问题为中心，分阶段推进人形机器人的产业化进程。