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AI
摘
要 《新华每日电讯》报道，2026 年具身智能迈入部署成长期，重心从动作演示转向实景稳定作业。产业需攻克可靠性、数据闭环、安全等难题，现阶段主打人机协同，规模化落地仍需硬核指标验证。

新华社北京10月29日电  10月29日,《新华每日电讯》发表题为《真实场景“上岗”后 机器人还要过几关》的报道。

仿真超市的货架前，人形机器人根据订单识别商品、拣选、扫码、装箱；另一侧的质检赛场，它们要拧开瓶盖、放置试管、操作离心机，物料和故障点位还会随机变化……刚刚结束的2026全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛，把一系列真实产业难题搬进赛场。比赛看的不只是动作是否流畅，更是环境一变，机器人还能不能把任务做完。

赛场上的“压力测试”，映照着具身智能产业正在经历的一次转向。近日，新华社中国经济信息社与中国信通院上海工创中心在上海联合发布《2026具身智能产业创新报告》。报告提出，2026年具身智能开始由开发演示走向真实场景常态化运行，进入部署成长期。判断行业进展的尺子，也正从发布了多少产品、下线了多少台，转向有多少机器人真正进入工厂、仓库和商店，持续完成任务并交付结果。

从展示动作到完成任务

过去几年，人形机器人跑得更快、动作更灵巧，频频吸引眼球。但一段精彩演示，并不等于一套可复制的生产方案。10月12日至16日在上海举行的第二十六届中国国际工业博览会上，机器人展区的提问明显变得具体：精度多高、负载多大、部署需要多久、连续运行是否稳定。

智元在工博会上以“工业部署态”为主线，将精灵G2系列机器人放进光模块插拔、缸盖气门装配、汽车安全带金属壳上下料、料箱搬运码垛四类模拟工位。从亚毫米级精密操作到50公斤峰值重载搬运，展台呈现的是机器人的能力边界，要证明这些能力可以规模化复制，还要看产线上的长期运行数据。

报告记录了智元在龙旗科技南昌工厂的一段测试：8台精灵G2在6天测试中累计作业超过64小时，完成64828次作业，综合作业成功率为99.99%。这组略显枯燥的数据，反而更接近产业真正关心的问题：机器人能否稳定运行，人工介入多少，综合成本是否划算。

报告将产业演进概括为“XYZ”三条曲线。2022年至2025年的X曲线是开发尝鲜期，重点解决机器人能否稳定运动、能否量产等问题；2026年至2030年的Y曲线是部署成长期，机器人需要从完成动作转向稳定完成任务；此后才可能进入以通用能力提升和智能涌现为特征的Z曲线。

所谓部署态，不是把样机搬到生产现场，而是机器人能够在真实环境中常态化运行、持续交付结果。这背后至少包括整机可靠性、量产一致性、模型泛化能力、数据闭环和运维保障等一整套系统能力。中国信通院上海工创中心首席专家郑忠斌表示，演示呈现的是最优表现，部署要求的却是最不利情况下仍满足产线标准，当前最迫切的门槛在于可靠性工程化和可验收，以及通过真实部署形成持续进化的闭环。

场景选择也因此更加务实。当前，具身智能首先进入搬运、分拣、巡检、上下料等边界清晰、结果可量化的任务领域，再逐步向柔性装配、商业服务以及家庭等复杂环境拓展。报告测算，若单个动作的成功率为99%，则十个动作连续完成的总体成功率将降至约90%。对工业生产而言，这意味着机器人必须从短链条、高确定性任务起步，在运行中逐步延长任务链。

从单点技能到边干边学

机器人进入真实场景，难点不只在机械本体，更在于让运动、作业和交互三类能力协同起来。

报告将这一目标概括为“三智一体”。早期机器人往往分别训练移动、抓取和对话等模块，单项能力可以做得亮眼，但模块之间的信息损耗和误差累积，会在复杂任务中被放大。新的技术路线试图用统一模型贯通感知、决策和执行，让机器人既能理解任务，也能根据环境变化调整动作。

按照报告提出的能力分级，当前机器人本体和交互能力发展较快，已处于L3向L4过渡阶段；运动智能大体处于L3水平；直接决定劳动价值的作业智能仍略低于L3。面对陌生物体、光照变化和人员干扰时，机器人能否稳定完成任务，仍需更多真实场景检验。