机器人行业落地应用现状 - 2025世界机器人大会展示机器人已在商超零售、物流分拣、上下料等多场景演示应用潜力，但当前仅能执行有限场景的简单任务，复杂场景能力不足[1] - 大会共有200多家国内外公司参展，展出1500多台机器人产品，创国内展会之最[2] - 企业正推动部分场景商业化：松延动力人形机器人订单突破2000台（教育行业占比最大），傅利叶计划2025年交付数千台Care-bot GR-3，银河通用机器人已在北京10家无人药店上岗并计划年底扩展至100家[3] - 机器人形态多样化趋势明显，轮式底盘、下肢可折叠/可升降产品增多（擎朗智能、帕西尼等），以适配更多场景需求[4] 商业化阶段与技术分级 - 行业参考自动驾驶分级提出具身智能进阶路线：当前机器人智能水平处于L1（完成明确单一任务）至L2（拆分任务后自主调整执行）之间[4] - 乐观预计规模化落地需5-10年，但未来2-3年将有真实场景落地，首批应用集中于高危环境（矿井、电力）、有害健康场景（粉尘、辐射）及重复劳动（装配）[4] - 人形机器人商业化加速：智平方AlphaBot系列获近500订单（东风柳汽等工厂使用），星动Q5预计年内交付100台[3] 核心技术瓶颈与突破方向 - 主要痛点包括"大脑"能力不足（决策智能化水平低）、场景匮乏、制造精度受限，当前产品更多提供娱乐价值而非实用价值[6] - 具身智能大模型发展滞后：相当于ChatGPT推出前1-3年阶段，需处理物理世界复杂信息，技术难度高于语言类大模型[6] - VLA模型面临动作预测难、本体差异大、数据难兼容、任务泛化弱等问题，北京人形机器人创新中心发布四项核心成果加速技术突破[7][9] 数据与训练解决方案 - 物理世界真实训练数据稀缺（如空间感知需百万级数据），群核科技通过100万图纸信息实现80%准确度，但强泛化需数十万至百万数据[9] - 银河通用采用"物理仿真+合成数据"路线，用99%合成数据加1%真实数据训练模型，降低训练门槛[9] - 行业共识：未来2-3年需建立端到端通用大模型，优必选预计5-10年真实场景积累和千亿级资金投入可支持机器人进入核心岗位[8]