加入高工人形机器人行业群，加微信：13692257554，出示名片，仅限人形机器人及具身智能产业链相关企业
2025年的人形机器人赛道，资本的温度正经历一次微妙的校准。
上半年以来，国内人形机器人领域披露融资事件95起，远高于2024年全年披露的71起，仅是七月初，就有星动纪元、星海图、开普勒等厂商集中官宣新一轮融资动态。
今年Q1单季完成的融资中，近20笔达千万级人民币，数量同比暴涨近300%。而在已披露的融资事件中，中后期项目占比陡增，B轮及以上案例已有10起，去年全年仅为5起。
宇树科技、智元机器人近期的“上市”操作，更是把退出窗口提前。资本正从“广撒网式赌未来”迅速转向可量产、可落地、可退出的阶段。
现实是，人形机器人应用场景的稀缺性被反复提及，商业化落地难度被不断放大。闲鱼等二手平台上出现大量机器人转卖帖，用户的新鲜感逐渐淡去；部分企业目前也只能通过科研、迎宾、文旅等“轻需求”场景维持存在感。“市场对行业的期望值，经历了从亢奋到审慎的转折。”一位长期关注机器人赛道的投资人坦言。
人形机器人正面临一个拐点，不是技术拐点，而是认知拐点——当市场心心念念的通用及泛化能力无法快速转化为实际应用价值时，高估值与低落地之间的裂缝就会显现。
优艾智合市场总监关健的观察更为直白：“现在大家关注（人形机器人）成本，实际上隐藏的前提是，人形机器人的应用场景还不够明晰。”
人形机器人的终极目标，是成为通用型机器人。这一路径的合理性无需质疑：家庭场景中，用户不可能为扫地、做饭、照顾老人分别购买不同形态的机器人；社会服务场景中，通用型能降低认知门槛。在大规模部署家庭之前，工业场景被普遍视为通用人形机器人落地的第一站。
但通用性的另一面，是工业场景的“反常识”需求。
在近期的一次访谈中，关健抛出一组尖锐反问：“为什么所有人都觉得工业场景需要通用机器人？为什么没人质疑通用人形机器人在工业领域的可行性？”这番言论直击当下行业痛点，当机器人追求泛化能力的风潮席来，工业场景的真实需求正被忽视。
在这波普遍追求人形机器人通用与泛化的行业热潮里，优艾智合——这家估值破百亿、深耕工业场景8年的隐形冠军，正以近乎执拗的态度宣告，工业智能化不应盲目追随通用化热潮，而应聚焦专用具身智能的深度耕耘。
这一论调显得“反共识”，却并不“反通用”。
工业场景需要的不是什么都能做一点的通用机器人，而是把一件事做到极致的专用具身智能。这并不意味着通用和专用是对立的——正如关健所言，“高泛化的通用人形更适合开放、未知的环境；高稳定、高一致的专用形态则对应工业这类任务边界清晰、容错极低的场景。”
恰是这种“反共识”，让这家聚焦移动操作机器人，在半导体、能源等行业深耕多年的老兵，在工业具身智能领域率先跑通场景，形成闭环，并连续服务台积电、中芯国际、国家电网、华能集团等各领域头部客户。
工业具身智能的生死线
工业场景对机器人的要求不是“能做很多事”，而是“把一件事做到极致”。这是关健在采访中反复强调的一个点。工业场景并不需要通用型人形机器人，核心原因在于工业场景对任务确定性、系统可靠性、成本效率的极端要求，与“通用+泛化”天然带来的不确定性、冗余性与调试成本之间存在本质矛盾。
“机器人的全生命周期几乎都在固定的工业场景作业，过度追求泛化反而会牺牲可靠性。”关健指出，工业制造追求的是“一次成功、万次一致”，这种任务并不需要机器人具备适应多种未知环境的能力，反而要求极度匹配任务需求的专用形态。
通用机器人的泛化能力依赖“大模型+大量数据”训练，而工业场景数据封闭、难以共享，且对安全性要求极高，这使得“边训练边上线”的模式在工业中不可接受。
此外，通用型机器人为了适应多种任务，必须保留大量冗余自由度、传感器、计算资源，这在工业中是成本浪费。且客户更倾向“专机专用”，针对特定任务做最小闭环优化，而不是为通用能力买单。
工业场景的残酷性在此显现——与家庭清洁机器人85%-90%的可靠性容忍度不同，家庭场景允许扫地机偶尔漏掉某个角落没打扫，但工业场景绝不允许机器人偶尔出错。从当前通用人形机器人的技术路径来看，依靠生成式AI训练的抓取动作，成功率在80%-90%。“这对工业场景而言，是绝对无法接受的。”关健强调。
要知道，工业场景对机器人稳定性的要求达到六西格玛（6 Sigma），其对应99.99966%的合格率，意味着在每百万次机会中，缺陷率不超过3.4次，几乎达到零缺陷的水平。
优艾智合具身智能机器人路径
“1%-2%的容错率已经是工业极限。”关健举了个例子，机器人在半导体晶圆厂抓取晶圆盒，如果用通用算法训练，即便成功率达到95%，也意味着每抓取20个晶圆盒就要摔一盒，每摔一盒就要损失大约100万人民币，而机器人每天大概要抓几万个盒子，“这是无法接受的成本”。
因此，通用型机器人的逻辑是用最大结构解决最多问题，而工业场景的机器人则是用最小结构解决最明确问题。尤其对优艾智合聚焦的半导体、能源等追求7×24小时一致性，亚毫米级操作精度的场景而言，这种严苛具象化为生死线。
这也正是优艾智合拒绝盲目追随通用具身智能机器人浪潮的核心考量。
工业具身智能最佳解法
“一脑多态”
2024年，优艾智合开始布局具身智能。这一动作并非跟风，而是基于对行业的深刻洞察：机器人群体智能将成为未来趋势，当机器人从“单点作业”走向“集群协同”，需要一种更智慧的调度中枢。
“实际上，优艾智合早期对人形机器人并不是特别感兴趣，我们的基因更多扎根在工业机器人上，但随着行业发展，我们开始意识到，抛开机器人形态的因素，这种通过生成式AI、模型训练的方式，能够赋予机器人最终操作执行的结果，具有划时代意义。对这条技术路径有了深刻认识后，我们发现它在一定程度上能融入我们已有的方案，并提升效率。”关健说到。
传统工业机器人的架构是“一机一脑”，每台机器人独立决策。但在优艾智合的晶圆厂案例中，多台机器人需在狭窄通道内完成物流调度，若各自追求最短路径，反而会导致拥堵。“我们需要的不是让每台机器人变聪明，而是让集群变智慧。”关健解释。
优艾智合的解决方案是“一脑多态”，通过统一的智能控制系统驱动和控制不同形态的机器人。其核心在于“脑”，即MAIC（Mobile AI Comprehension），这是优艾智合专为具身智能机器人系列产品打造的AI感知决策及执行控制系统，于去年12月发布。
MAIC主要由“多模态通用基座大模型+端侧具身模型”组成。
其中，多模态通用基座大模型主要负责复杂任务的规划和推理。其训练数据来源于自主搭建的多模态空间数据平台，兼容上百种硬件形态的训练，具有海量的多模态真实训练数据，并能兼容主流的开源预训练数据集。
其基础模型为多模态VLM（Vision-Language Model，视觉-语言模型），整合细分领域专业RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），在从指令到控制的转化中，添加规划器和评估器，规划器负责将复杂指令离散化，评估器在线评估控制质量并异常召回。
端侧具身模型则主要负责多形态机器人的高频实时控制。该控制模型既保留了AI算法的推理能力，又能保证模型执行效率和精确性。
“我们把整个MAIC系统分成上、下两个部分，下半部分跟人形机器人所提出的‘小脑’概念类似，但是我们会让它更注重‘小脑’最后执行结果的可靠性和一致性，而降低了对‘小脑’泛化性的要求。”关健介绍。
在这种架构下，工业场景的搬运机器人、巡检机器人、安全员机器人等共享同一套“大脑”，但形态与功能各异。关健把这比喻成蜂群系统，每只蜜蜂不需要理解全局任务，只需执行本能行为，而蜂后负责动态调配。
他进一步解释：“由一个‘脑子’去控制多台物理实体的机器人去共同工作，它追求的目标不是单台机器人的效率最大化，而是整个机器人集群的综合效率最大化。所以我们在执行层面的构型，也就是大家所说的‘小脑’，会因工业场景的应用而简化，这里面所遵循的一组核心矛盾是——泛化性和可靠性，它实际上需要在中间取个平衡，这是我们站在工业应用视角来说的一个核心观点。”
据了解，在半导体车间，MAIC支持的机器人可实现晶圆盒±0.1毫米的抓取精度。
“专用具身智能的技术成熟度和场景Know-How，是通用型短期内无法跨越的护城河。但这并不意味着两者对立。”关健指出，人形机器人所代表的狭义具身智能（即高泛化、通用性）与移动机器人、协作机器人等所代表的广义工业具身智能（高稳定性、高一致性）各有长短，只是工业场景的特殊性决定了“极致稳定”仍是当前的主流选择，前者适合高泛化场景，后者则专注于特定任务需求。
工业人形机器人落地的第一块拼图
“天演”
今年3月，优艾智合联合西安交通大学成立的具身智能机器人研究院在北京正式发布“天演”人形机器人矩阵，该系列共有7款人形产品，形态覆盖双足、轮式、四足、履带式、半人马等，分别面向不同场景。
“天演”人形机器人家族
首款落地型号为“巡霄”，该机器人采用“轮式底盘+人形上身”的设计，强调长续航、高灵活、易部署等特点，目标场景为大面积复杂室内环境，如半导体工厂洁净室、能源配电间、仓储分拣等。据介绍，“巡霄”目前已应用于半导体Sub-FAB运维、能源行业配电间操作等领域。
例如，“巡霄”在中芯国际等半导体头部厂商的Sub-FAB区实现7×24小时连续作业，运维效率提升约40%，其搭载的视觉传感器可精确识别0.5毫米的晶圆盒位置偏移；在能源行业配电间，该机器人搭载的多模态传感系统可实时监测12项环境参数，并实现秒级响应异常。
“人形机器人不是终极形态，而是进化的起点。”关健解释到：“我们认为机器人是需要不断进化的，至于它未来会进化成什么形态，是由它进入的细分场景来决定的，而非技术决定。”这也是优艾智合为人形机器人家族产品取名“天演”的原因。
“巡霄”上岗配电间
“天演”一词在汉语里本义为“自然进化”。优艾智合借生物进化中“形态随环境而变”的隐喻，表达其对工业“人形”概念的重新诠释——拒绝死守双足直立这种单一形态，让机器人在工业场景中“适者生存”。未来，其余机器人形态也将在不同场景中接受“自然选择”。
据透露，优艾智合即将在8月初发布天演系列第二款人形机器人“凌枢”，从产品图来看，这是一款双足人形机器人。
“沿途下蛋”的技术哲学
在具身智能的布局上，优艾智合采用“两条腿”走路。
在内部，公司有自己的研发团队，内部研发的使命是聚焦优艾智合商用场景中的重要问题，提升半导体、能源等行业目标群体的解决方案，解决客户当下遇到的痛点；
在外部，优艾智合与西安交大在去年11月联合成立了具身智能机器人研究院，优艾智合对其投入一定的财力和人力，该研究院的课题更多指向人形机器人、生成式AI等前沿技术领域。
“一方面，我们希望能跟上前沿技术潮流；另一方面，又不希望公司的研发会分散本身聚焦的业务。”关健表示。“我们不做前沿技术的拓荒者，更多是希望让前沿技术在商业世界中实现价值。”
优艾智合与西安交大联合成立具身智能机器人研究院
“实际上，我们希望可以有一个中短期不断收获的结果，和一个最终结果。”对于中短期要收获的结果，优艾智合选择了一条更为务实的路径，不押注终极形态，而是从前沿技术中剥离碎片化技术，注入现有的工业体系。关健称之为“攀登珠峰路上的沿途下蛋”，终极目标是要追求的，途中孵化的技术，也是要转化的。
具身智能研究院开发的环境扫描仪便是典型的“蛋”——“人形机器人认识环境的方式跟传统机器人是不一样的，人形机器人通过自带的视觉传感、激光雷达等识别周围环境，这是给机器人后续做决策的支持数据。而我们在具身智能机器人研究院的研究课题中，就把人形机器人这一部分给抽离出来，可以理解为把人形机器人的眼睛和雷达拿出来，组成一个手持的小硬件。”
据介绍，工程师通过这种手持设备，把机器人未来涉及的被操作物体以及要部署的环境扫描一遍，可快速构建出一个1:1真实环境的三维建模。这种情况下，机器人在生产的时候，就同步在仿真平台的1:1真实环境下进行训练，机器人下线的时候，训练模型数据集已完成，在机器人出厂之前，这一训练结果就会被输入到控制器中。
“就像婴儿出生前已在梦中演练了整个人生。”关健解释，“传统机器人部署需1-2个月现场调试，现在则缩短至几天。”这项源自人形机器人研究的边角料，却让工业巡检部署效率提升80%。
写在最后：工业当前，心存敬畏
访谈最后，关健再次提及对行业的敬畏：“这波人形机器人热潮中，很多团队说人形机器人会优先在工业领域落地，这也是它向家庭应用迈进的一个过渡阶段，因为工业对泛化要求低。但他们却忽略了，对泛化性要求低的背面，是对一致性要求极高。有些场景的门槛是在门里面，不进去永远都不知道。”
这种对工业本质的深刻认知，让优艾智合对人形机器人“工业过渡论”保持警惕。
关健列举了工业发展的铁律：“如果站在以史为鉴，知未来的思路下，我们纵观今日所有的工业领域，没有一款产品是真正通用的。工业智能化发展本身就是一部极致专用的历史，即便是工业机器人四大家族，也分化出焊接、喷涂等细分专长。光刻机由ASML一家垄断，是因其在7nm、5nm制程上做到极致。”
一个很朴素的真理是：在工业的世界里，深度比广度更有价值。
优艾智合的姿态很明确——不盲目追求通用，而是让技术“碎片化”融入现有工业体系；不神话人形，而是把硬件解耦为场景最优形态；不颠覆工业，而是尊重工业百年积累的极致专用规律，用具身智能把每一个细分场景做到极致。
