世界机器人大会上，机器人何时大面积迎来规模化量产的产业临界点，备受行业关注。在这一产业普及拐点到来前，机器人“大脑”智能水平仍待跃升，场景数据匮乏、核心零部件配套薄弱、专业人才缺口较大等多重短板，成为行业攻坚突破的重点难点。

机器人大脑呼唤智能跃升

“小量一号，把客厅沙发上的衣服整理一下。”“小量二号，把餐桌上的可乐递给我。” 当工作人员向两台机器人分别发出指令，只见它们分别动了起来，开始递送饮料、叠衣服。

整理柔软衣物、取外卖、收拾桌面、浇花、铲猫砂、自行充电……自变量机器人展区，机器人正有条不紊地完成家务劳动，有时还会拿起宠物玩具，与机器狗完成互动嬉戏。展区另一侧，一双由WALL-B模型驱动的灵巧手则拆开快递，取出风扇并拧开开关，为观众送去徐徐凉风。

“在普通人心里，做家务或许是最简单的一步，但这恰恰是大量具身智能公司努力攀登的终极目标。”自变量机器人公司工作人员龙婧向记者道出了机器人进家庭的痛点——不同家庭的户型、家具、光照条件和物品摆放千差万别，家庭任务涉及的步骤也各不相同，无法通过预设规则或模型训练来穷尽全部场景。

为解决生活中层出不穷、千变万化的问题，自变量团队正在为机器人打造一套名为WALL-B的“大脑”，让机器人具备跨本体、跨任务、跨场景执行操作的能力，如同人类接受了更好的“通识教育”，无需太多“技能培训”就能迅速上手新的工作。

机器人“大脑”的攻坚，已经不止于单体智能，更考验“一脑多机”的协同能力。

一只夹爪拿着黄瓜，另一只夹爪则手持削皮刀，熟练地刮下薄薄的瓜皮。在原力灵机展区，不一会儿，机器人就削出了半筐去皮黄瓜。

展区另一边，机器人正在接受另一个考验：传送带上源源不断地汇入大小、形态不一的快递包裹，而机器人要从这一批批包裹中精准识别形态、抓取每一件并将其面单朝上，送进主输送线，全程要不卡顿、不堆积、不遗漏。同一展区的另一侧，两台机器人则在共同完成用积木搭建长城的任务。

案板上的黄瓜、桌面上的精密积木、传送带上的包裹，三个规则截然不同的场景，需要共用同一个“大脑”。“单个任务做得好，不代表模型真的理解了世界。如果换一个场景就要重新训练，那不叫基础模型，只是功能模块的拼凑。”原力灵机工作人员张心晨说，目前研发团队正通过通用具身基础模型DM0.5，逼近这一目标。

在技术领域，象征着人工智能超越人类的临界点被称为“奇点”。尽管行业技术迭代迅猛，但离真正迎来“奇点”时刻，仍有较长攻坚之路。

在小米机器人事业部总经理向迪昀看来，尽管目前具身模型发展迅速，但受限于智能能力，他对“机器人何时进家庭”这一问题的判断较为谨慎，直言“未来一两年不太容易看到”。他认为，如果AI驱动下的机器人大脑短期内没有质的跃升，机器人进家庭可能需要3年、5年甚至10年。

零部件短板协同破局成关键

如果说“大脑”是机器人的灵魂，那么“关节”和“肌肉”便是它走向现实应用的物质基础。

“从实验室到真实场景的瓶颈，不只在于算法和模型，更在于核心零部件。”京东工业自动化业务负责人冯天霖说。

当前，具身智能、工业机器人产业迎来爆发式窗口期，但一个核心痛点始终困扰着行业：样机很惊艳，批量难落地。对此冯天霖认为，从产业角度看，现阶段很多机器人在使用寿命、运行性能、综合成本、作业安全性等核心维度上，尚未达到大规模商业化、全场景普及的行业标准。而充当机器人“关节、神经、肌肉”等核心部位的关键零部件，正成为制约产业从实验室样机走向规模化商用的关键瓶颈之一。

冯天霖提出，当前机器人零部件行业普遍存在技术分散、标准不一、场景脱节、验证缺失、成本居高不下的问题，单一企业单打独斗，很难突破系统性产业难题。

无界动力创始人兼CEO张玉峰对此颇有感触。“中国的供应链实力雄厚，但机器人产业链尚未完全成熟。”他认为，不同于汽车行业等成熟产业，具身智能和人形机器人的供应链环节尚未形成充分共识。

以关节模组为例，对于跑步、跳跃这类大动作场景，企业倾向用行星减速器——便宜、性价比高、爆发力强。但一旦涉及精细操作，行星减速器的精度跟谐波减速器相比就差了一个数量级，基本没人用。究竟是用更强的算法去补行星减速器的短板，还是用贵一些但精度更高的谐波减速器来减轻算法压力，这两条路线仍未形成定论。

在世界机器人大会上，京东工业、舍弗勒、青岛云路、苏州源控、翼菲智能、厦门宏发、大寰股份、双元科技、上海君屹等产业链头部企业共同成立“机器人零部件产业发展联盟”。据悉，联盟将以真实的产业场景反向定义下一代机器人零部件的性能指标、寿命标准、安全规范，并通过联合研发、规模化降本等方式，推动破解机器人供应链痛点。

产教融合弥合人才培养“断层”

机器人产业要想行稳致远，真正落地千行百业，离不开源源不断的人才“生力军”。

记者在大会上了解到，具身智能虽已成为热门方向，人才培养却面临一个尴尬事实：学生在课堂上掌握算法理论，但进入实验室后往往缺少可实操验证、可跑通完整业务流程的机器人实训设备。在一些高校，机器人教学场景中设备分散、软件割裂、数据不足、真实项目难落地等痛点，也在制约具身智能人才的规模化培养。

“我们在与不少学校交流时发现，人工智能人才的阶梯式培养目前存在明显‘断层’。”视源股份机器人事业群总裁龚子钰告诉记者，他们调研发现，在人才金字塔的塔尖，研究型高校主攻算法研究和大模型开发，这类人才培养在国内已渐成体系；而金字塔基座，负责机器人操作、运维、检修等落地应用的一线技能型人才，缺口仍极为突出。

为什么出现人才断层？龚子钰说，主要在于教学场景中存在理论、实操的断层。传统实验室里，设备各自独立，视觉系统、机械臂、传送带这样的设备往往互不连通，学生无法在一套设备上把机器人从“看见”到“动手”的完整过程走一遍。

大会期间，龚子钰及其团队带来了面向高校的两套机器人教育实训解决方案，他们正探索解决相应痛点。以其中一套轮式双臂机器人为例，它将视觉感知、自然语言理解、运动规划与双臂执行统一在同一框架下，无需大量预设程序和预先标定，学生通过口语指令，机器人就能自主完成寻货、取货、转运、交付全流程，完整复刻在商超场景中“接单—寻货—取货—送货”的真实业务场景，让教学从“看演示”走向“真操作”。