每经记者：温梦华 编辑：毕陆名（徽声在线讯）

"近期连续参与世界机器人大会、世界人形机器人运动会以及成都未来产业大会后，我明显感受到具身智能等前沿领域的热度与往年截然不同，行业信心指数显著提升。"8月27日，国地共建人形机器人创新中心首席科学家江磊在成都未来产业大会间隙接受《每日经济新闻》独家专访时表示，当前产业正经历从技术验证向规模落地的关键转型期。

这场由工信部赛迪研究院与成都市经信局联合主办的行业盛会，以"创新源动力 智启新未来"为主题，吸引了包括江磊在内的众多顶尖专家参与。值得注意的是，今年展会现场的人形机器人展区已从往年的表演秀场转变为真实的工业场景应用展示。

据最新行业白皮书显示，2024年上半年中国人形机器人出货量突破4.2万台，全球市场份额跃升至97.3%。当被问及产业爆发点时，江磊指出："当前行业焦点已从机械动作展示转向产线级应用，这标志着人形机器人真正开始融入实体经济。"

针对通用与专用技术路线之争，江磊强调成都具备独特优势："四川在通用人工智能领域已形成完整生态链，从数据采集标注到智能终端制造，再到算力基础设施部署，技术要素一应俱全。特别是成都的文旅资源与高端制造业基础，为发展消费级人形机器人提供了天然试验场。"

（图：国地共建人形机器人创新中心首席科学家江磊接受专访 摄影：每经记者 张建）

量产困局：从制造到交付的全链条挑战

NBD：当前行业普遍面临量产交付难题，您认为核心瓶颈在哪里？

江磊：数据显示2025年计划交付量已达2万套，但今年实际产能远不能满足市场需求。我们调研发现，83%的创业企业存在交付延期问题，这暴露出三个深层矛盾：首先是硬件标准化缺失导致良品率波动；其次是软件迭代速度与硬件生产周期不匹配；最后是全生命周期服务体系尚未建立。某头部企业曾因单个传感器故障导致整批产品召回，这就是典型的质量管控缺失案例。

以某新能源车企的机器人产线为例，其交付周期比传统工业机器人延长40%，主要耗时在软件适配环节。这要求我们建立新的产业协作模式，比如长三角地区正在试点的"机器人即服务"平台，通过共享制造资源降低中小企业门槛。

全生命周期管理需要跨企业数据贯通。我们正在推动建立行业级数字孪生系统，通过采集10万级运行数据来优化产品设计。某实验室数据显示，经过3轮数据闭环优化的机器人，故障率可下降67%。

（图：人形机器人产线实景 摄影：每经记者 张建）

NBD：如何看待当前行业的同质化竞争现象？

江磊：行业正经历剧烈分化。我们的监测显示，80%企业仍沿用传统工业机器人思维，这类产品将在2026年前面临价格战淘汰。典型案例是某广东企业，其产品因缺乏自主学习能力，在竞标中连续败给具备AI能力的对手。而坚持"AI+机器人"路线的企业，虽然目前仅占20%，但已形成技术壁垒。

这种分化在融资市场尤为明显。2024年Q2数据显示，具备通用AI能力的企业平均融资额是传统企业的3.7倍。我们预测到2027年，行业将形成"头部20家企业占据80%市场份额"的格局，这与智能手机产业发展轨迹高度相似。

家庭场景：万亿市场的破局点

NBD：您提出"数业生态"概念，如何理解人形机器人在其中的定位？

江磊：这需要跳出工业思维框架。就像手机最初是通信工具，现在成为数字生活入口，人形机器人的终极形态应是"超级智能终端"。我们正在研发的第三代原型机，已能通过观察人类行为自动生成操作指令，这在养老护理场景中展现出巨大潜力。

农业社会向工业社会的转型用了200年，而数字社会转型可能只需30年。人形机器人作为连接物理世界与数字世界的载体，将催生新的生产关系。比如在家政服务领域，具备情感交互能力的机器人可能重新定义"服务"的标准。

市场数据印证了这种判断：家庭服务机器人市场规模预计将从2024年的180亿元增长至2027年的935亿元。某头部企业测试显示，具备自主学习能力的机器人，用户留存率比传统型号高42%。

技术突破点在于通用身体架构与持续进化的大脑。我们开发的混合架构芯片，使机器人能耗降低55%，而基于Transformer的决策模型，让技能学习速度提升3倍。这类似于智能手机从功能机向智能机的跨越，需要硬件软件协同创新。

（图：家庭服务机器人应用场景 摄影：每经记者 张建）

要实现消费级普及，必须跨越三道坎：首先是建立百万级场景数据库，这需要政企学研协同；其次是成本控制在万元以内，某企业已通过模块化设计将BOM成本压缩40%；最后是构建开放生态，我们联合20家企业制定的接口标准，已实现不同品牌机器人的技能共享。

NBD：成都如何把握产业变革机遇？

江磊：成都的文旅资源与制造业基础形成独特优势。我们正在与宽窄巷子合作开发文旅机器人，能自动讲解历史故事并引导游客。在制造业领域，某重工企业已部署50台协作机器人，故障自诊断率达92%。

技术路线选择上，成都应坚持通用化发展。建议分三步走：2025年前完成数据集与算力基础设施建设；2026年培育3-5家链主企业；2027年形成完整产业生态。特别是要利用西部算力枢纽优势，打造机器人训练大模型基地。