文章核心观点 - 光象科技选择了一条渐进式、务实的技术与商业化路径，避开当前火热的通用人形机器人赛道，转而切入汽车制造这一垂直工业场景，以解决总装环节自动化率极低的“最后15%难题” [2][3][4] - 公司借鉴了自动驾驶行业的发展教训，认为通用具身智能的成熟需要十年以上周期，因此选择从“标准环境+复杂操作”的细分领域切入，通过解决具体工业痛点实现商业闭环，并为其长期通用目标积累技术与数据 [4][9][43] - 公司的核心竞争力在于深度融合了前沿的具身智能模型能力与深厚的汽车工业背景，其产品开发与平台建设（GOPS）均围绕场景深度定制，旨在实现真正的产线落地，而非仅做技术演示 [33][36][40] 场景选择与市场机会 - 汽车制造业存在显著的“自动化率断层”：冲压、焊接、涂装车间自动化率超过95%，但总装环节自动化率断崖式下跌至不足15%，甚至部分产线仅有5%到10%，这构成了具身智能巨大的增量市场 [2][3][23] - 汽车制造场景具有清晰的工艺边界和高度标准化的任务属性，自动化无法解决的复杂柔性作业（如插接线束、拧螺丝）被集中留给人工，这种结构为机器人替代提供了理想土壤 [20][21] - 经过深入一线调研发现，总装车间数百个工位（约300个）的繁杂操作具有极强的“技能收敛性”，其核心技能可归纳为不超过十项，这大幅降低了技术落地的复杂度 [23][24] - 相比之下，芯片与零部件制造等行业80%-90%的流程已被专用自动化设备覆盖，剩余“边角任务”技术难度极高且商业价值有限，因此并非具身智能的最佳切入场景 [19] 技术路径与产品策略 - 公司严格区分“自动化”与“智能化”：自动化依赖预编程和开环控制，核心是重复定位精度；智能化则基于实时感知与反馈，属于闭环控制，能应对环境变化并执行复杂手眼配合任务 [10] - 产品目标是从“标准环境+简单任务”象限，向“标准环境+复杂操作”象限推进，聚焦于工厂内的柔性装配作业，如拧紧和插接 [6][16][18] - 针对不同操作难度采取差异化策略：对于成熟的“拧紧”操作，直接沿用成熟的伺服执行机构（拧紧枪），由智能化模型进行精细控制；对于更复杂的“插接/卡接”操作，则需同步进行末端执行器的硬件创新，面临感知、执行与模型的三重制约 [26][27] - 公司判断，双足人形机器人在构型（高能耗、低稳定性）和模型（缺乏工业级精度与响应速度）上与汽车制造场景严重不适配，因此选择开发更适配工业场景的机器人本体 [35] 数据解决方案与平台建设 - 工业场景缺乏现成数据，公司采用融合方案，结合仿真合成数据与真机遥操数据来解决数据瓶颈问题 [30][31] - 长期更倾向于依赖仿真合成数据，因为工业场景的操作对象有高精度三维数模且多为刚体，仿真与真实的差异相对较小，公司正通过技术手段努力缩小这一差异 [31][32] - 公司核心打造了GOPS平台，这是一个针对具身机器人的模型构建与养成系统，旨在高效训练出适用于特定场景的模型，并实现技能在不同产线和车厂间的快速迁移，这是实现极致交付效率的关键 [6][39][40] 竞争壁垒与行业现状 - 当前具身智能在汽车制造领域呈现“演示热闹，落地为零”的现状，尚无公司能真正让机器人跟上严苛的生产节拍 [34] - 许多竞争对手展示的“搬箱子”等物流环节任务，对核心制造的价值贡献低，且无法触及真正有价值的精密装配工作 [35] - 公司的竞争壁垒在于：1）真正面向落地而非宣传，拥有深厚的汽车行业背景与理解；2）能够获得车厂的紧密配合，这需要行业资源与渠道；3）具备强大的端到端模型技术能力 [32][33][36] 公司背景与战略思维 - 创始团队拥有自动驾驶和汽车行业背景，并从自动驾驶十年发展史中提炼出“渐进式落地”的血泪教训，这直接影响了公司避开通用人形、选择垂直场景的战略 [3][4][9] - 创始人过往在阿里高德的商业化经历，特别是打造高效交付平台以服务大量B端客户的经验，被迁移到本次创业中，体现在用户分层、产品路线引领以及GOPS平台建设上 [38][39] - 创始人此前在汽车电子电气架构领域的创业经历（早于特斯拉但时机不成熟），使其深刻认识到判断技术生命周期并规划提前介入时机的重要性，这促使公司选择一条能在短期内商业闭环、同时为长期通用目标奠基的路径 [42][43][44]