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人形机器人正在从一个概念走向真实世界——科研实验室、工业生产线、商业展厅，甚至家庭场景里，它们的出现频率越来越高。这个赛道吸引了大量资本和关注，而其中有一家公司，在技术、产品和商业化三个维度上都走在了前面，就是乐聚机器人。
那么，它凭什么能成为产业化领跑者？核心就看三点。
首先是技术。乐聚团队率先提出了全身动量控制算法，这项基础理论直接发表在了国际机器人顶刊《RAL》上，业内公认含金量很高。同时，他们还牵头了工信部的“未来产业创新任务揭榜挂帅”，参与了科技部的“科技冬奥”、“智能机器人”等国家重点研发计划。说白了，这是国家层面都认可的硬核团队。
其次是产品。从AELOS、ROBAN到全尺寸的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。特别值得一提的是，KUA VO的国产化率已经从最初的不到10%，提升到了90%以上——这意味着我们自己的产业链正在支撑起这个产业。而且，这些机器人已经出现在亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛、时尚周等国际活动中，稳定性、一致性、可靠性的表现得到了广泛认可。
第三是商业化。今年1月，乐聚完成了第100台全尺寸人形机器人的交付，当时已经是全球范围内公开交付数量最多、场景最多的人形机器人企业。而现在，这个数字又翻了一倍，预计今年可以实现千台级交付。从100到1000，不是简单的复制，而是产业化能力的真正兑现。
在工业领域，乐聚的落地速度也很快。去年10月，他们拿下了国内汽车行业首个公开招标的人形机器人项目，“夸父”已经进入一汽红旗工厂，实现了高稳定的多机、长时间连续作业。这里有个技术细节值得展开：工业场景对机器人的一致性和稳定性要求极其苛刻。乐聚用了“硬件-控制-感知”三位一体的迭代方案——硬件上强化手臂、腿部和电机，适配工厂环境；运控上采用分层决策规划，让机器人有了“聪明大脑”；感知上联合北京通研院引入语义感知和主动视觉技术，解决了低纹理堆叠物体的识别难题。最终，机器人的稳定性提升到了90%。
很多人关心终极商业化场景，乐聚的规划也很清晰：第一阶段，面向科研和展厅讲解——清华、北大、哈工大、上交都在用“夸父”做科研平台；第二阶段，进入工业场景，解决招工难、非标工序自动化、危险场景安全等现实问题；第三阶段，瞄准通用服务领域。他们也在和中国移动、海信等企业探索家庭场景，但时间线可能在三到五年之后。目标很明确：让人形机器人服务于千行百业、千家万户。
至于资本和市场热度，乐聚的看法是：市场狂热是行业发展的必经阶段，但相比资金，他们更看重应用场景的开放。开放场景越早，技术成熟越快，整个行业的大爆发也就离得更近。
最后聊一个很多人关心的问题：具身智能会不会迎来“ChatGPT时刻”？
答案可能没那么简单。ChatGPT是纯软件，一旦成熟可以迅速推广。但机器人受限于硬件发展的节奏，从实验室到产业化通常需要3到5年，还要依赖软硬件的协同演进。有数据显示，工业机器人虽然规模庞大，但对GDP的贡献不足2%，关键在于功能专用。而具身智能和人形机器人的真正价值在于通用性——它能推动机器人在更多场景中落地。这个过程不会一蹴而就，但等到五年或十年后再回头看，很可能智能机器人已经无处不在。
大模型的爆发，尤其是DeepSeek这样的进展，给人形机器人产业带来了新的逻辑支撑。过去人形机器人缺乏清晰的发展窗口，直到大模型出现，才让它成为通用智能的理想载体。二者的深度融合，将持续推动这个产业向前演进。而乐聚下一步的战略也很清晰：继续以“解决客户问题”为核心，分阶段推动产业化进程。
以下为融中财经对话乐聚机器人的实录：
贵司处于AI产业链的哪些关键环节？市场格局如何？具备哪些技术/产品优势？
当前国内人形机器人市场呈现“百家争鸣”态势。乐聚作为产业化领跑者，在技术突破、产品创新、商业化落地三方面有显著优势。技术方面，率先提出全身动量控制算法，发表于《RAL》顶刊，并牵头工信部揭榜挂帅项目，参与科技部多项国家重点研发计划。产品方面，AELOS、ROBAN、KUA VO等覆盖科研、工业、商服、家庭等场景，KUA VO国产化率从不足10%提升至90%以上，在亚冬会、乒乓球亚洲杯等国际活动中表现出色。商业化方面，今年1月完成第100台全尺寸交付，现交付量翻倍，预计今年实现千台级交付。
在工业领域对具身智能的应用有哪些创新尝试？如何让机器人操作交互像跳舞一样“丝滑”？
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”已在一汽红旗工厂实现高稳定的多机、长时间连续作业。任务稳定性依赖场景状态、机器人状态和任务本身。行业从简单应用入手，通过“相似场景”泛化能力打基础，在训练场中模拟训练，直至表现足够稳定才能胜任复杂任务。
如何确保具身智能设备在工业环境中与现有系统安全、高效协同？
工业场景对一致性和稳定性要求严苛。团队通过“硬件-控制-感知”技术迭代，将机器人稳定性提升至90%。硬件上升级手臂、腿部结构、电机；运控上采用基于融合运控系统的分层决策规划；感知上联合北京通研院引入工业环境语义感知与主动视觉技术，提升低纹理堆叠物体识别能力，解决工厂抓取、搬运的最大痛点。
医疗机器人/AI陪护是伪命题吗？具身智能的最佳商业化场景在哪里？
商业化路径分三个阶段：第一阶段面向科研与展厅讲解，清华、北大、哈工大、上交等高校用“夸父”做科研平台；第二阶段进入工业场景，解决招工难、用工荒、非标工序自动化难、危险场景安全隐患等痛点；第三阶段瞄准通用服务领域，这个场景的爆发将带来整个产业生态的爆发。目前正与中国移动、海信等企业探索家庭场景，预计还需三到五年。
对资本选择会考虑哪些问题？最新融资计划是怎样的？
市场狂热是必经阶段。相比资金投入，更希望得到应用场景的支持。开放场景越早，技术越早成熟，行业将更早迎来大爆发。
具身智能是否会迎来“ChatGPT时刻”？
具身智能与纯软件的区别在于对硬件的依赖。ChatGPT作为软件可迅速推广，而机器人受限于硬件发展节奏，从实验室到产业化通常需3到5年，依赖软硬件协同演进。工业机器人规模庞大，但对GDP贡献不足2%，关键原因在于功能专用。具身智能凭借通用性，能推动机器人落地更多场景，过程从简单或垂直场景开始，逐步深入。五年或十年后回顾，智能机器人将无处不在。
大模型发展，特别是DeepSeek爆火后，对公司发展有哪些新想法？近三年战略路径？
过去人形机器人缺乏清晰发展逻辑，大模型出现后成为通用智能的理想载体。大模型具备与真实世界交互的能力，人形形态适配多种场景和任务。二者深度融合将持续推动人形机器人向通用方向演进。下一步将继续以“解决客户问题”为核心，分阶段推动产业化进程。