具身智能公司開始積極「進廠」打工

文 | 窄播，作者 | 李威

這是《窄播Weekly》的第87期，本周我們關注的商業動態是：進入2026年，更多具身智能公司開始致力于展現人形機器人真實的「進廠」打工能力。

本周，智元在龍旗科技南昌工廠進行了一場8小時的直播，在真實的工作場景中展示了與產線和工人的協同工作能力。也是在本周舉辦的2026智元合作伙伴大會上，智元聯合創始人彭志輝認為，具身智能行業正在從賣機器人轉向交付結果。

智能大模型、可靠本體、數據飛輪同時成熟，促成了拐點的出現。

在此之前，我們也看到，寧德時代中州基地的產線上，千尋智能的「小墨」機器人參與了電池包的功能測試；在德國萊比錫工廠里，寶馬測試了AEON機器人在組件裝配及高壓電池包生產環節的應用能力。宇樹科技創始人王興興也曾提到，宇樹的機器人在工業里面做了試點落地應用。

工業場景，而不是家庭場景和門店導購等商業服務場景，率先成為機器人從實驗室走向實際工作的突破口——這是一個非常現實的選擇。

首先，市場對具身智能企業的估值邏輯，正在從技術價值轉向應用價值。目前，具身智能的融資規模還在快速增長，上市進程也在加速，百億估值的具身智能企業已經超過14家。規模龐大的資金涌入，需要一個與之匹配的生產力敘事，至少要能驗證具身智能在行業中規模化落地的可行性。

其次，對具身智能企業來說，落地規模不僅意味著資本故事的延續，更意味著產品成本下降和數據飛輪轉速提升，甚至是產業天花板的真正打開。智元董事長兼CEO鄧泰華認為，具身智能產業的價值，會隨著機器人干活能力的提升，落地場景的不斷豐富，帶動部署規模的持續增加。

最后，工業場景比家庭場景和商業場景更可控。這種可控，既是機器人的工作需求和衡量標準的可控——目前具身智能公司展示的都是某些特定工序的操作，也是落地規模的可控——具身智能公司往往會選擇與有意愿的鏈主企業合作，一旦跑通，就能快速規模化落地。

「進廠」做什么

在智元的直播畫面中，精靈G2正于龍旗科技的3C生產線上執行質檢任務：抓取平板部件、放入檢測儀器、再將成品或NG品分類歸位。單次操作耗時18-20秒，恰好跟上了流水線20秒的生產節拍。

智元機器人進廠直播

智元具身業務部總裁姚卯青表示，直播當天有4臺機器人在產線上工作，下周將增至10臺正式并線，預計到第三季度可落地百臺。「在龍旗這個特定場景下，目前只先給了一條線。并線之后沒法再做實驗，必須把第一條跑通，才能規模化復制。」

龍旗科技是國內頭部的消費電子產品ODM廠商，業務覆蓋了從智能手機、平板電腦到AI PC、汽車電子、智能眼鏡等智能終端領域。

因此，平板產線之外，智元已經著手在研發對手機工位的適配能力。姚卯青透露，「大部分開發成果都可以直接復用，只是在特定環節需要針對新崗位做一些微調和訓練。大概95%的工作能直接拿過來，只有個別的精細操作需要少量調整。」

在寧德時代的中州基地，千尋智能的「小墨」已經能夠執行電池包下線前的最終功能測試操作——將數百伏高壓的測試插頭精準插入電池包指定位置。與此同時，宇樹機器人在工廠內承擔零件裝配任務，有單一的零件裝配，也有復雜長序列的裝配任務。

小墨工作

從智元、千尋、宇樹的「進廠」實踐中可以看到，具身智能企業的初期目標，并不是已經在產線上被傳統機械臂完美解決的工作，而是那些尚在由人操作的高強度、重復性、高靈活度的工作，比如質檢、搬運、分揀、精密零件的裝配。一旦機器人的ROI符合工廠要求，很快就能夠規模化落地。

這意味著，具身智能企業開始向工廠兜售「柔性」和「復用」的故事。姚卯青表示，3C制造廠商引入機器人，不是為了解決單一環節的工作問題，或者像部署自動化生產線一樣做一次性投資，而是希望機器人在工廠產能、工藝、布局改變之后，依然能適應新任務：從生產平板切換到生產手機，或其他新品。

如何進入「部署態」

在2026智元合作伙伴大會上，鄧泰華提出，具身智能正式從「開發態」轉向「部署態」，即機器人能自主干活、獨立創造價值。

他把具身智能的發展畫成了三條曲線：X曲線對應2022年至2025年，完成從原型到規模量產的跨越；Y曲線對應2026年至2030年，機器人進入部署成長期，生產力逼近人類水平；Z曲線對應2030年及以后，機器人在制造、物流、服務等領域開始超越人類。

這個樂觀判斷背后，智元認為自己已經蹚出了一條從技術到應用的路：包括如何做好算法開發，如何實現高效迭代和低門檻部署，如何與合作伙伴聯合做系統的打通、適配和工藝的優化。目前，智元已經發布了GO-2模型、動作世界模型GE-2、開源數據集AGIBOT WORLD 2026、仿真平臺Genie Sim 3.0及開發平臺Genie Studio 2.0。

龍旗科技的機器人作業場景就是依靠Genie Studio進行搭建的，其內部包含一整套面向數據采集—模型訓練—編譯部署的模型框架，以及能進行工作流配置編排的Genie Studio Agent能力。

Genie Sim的仿真平臺負責支持完成項目前期的設計、驗證工作——和英偉達Omniverse思路一致：搭建數字孿生場景，先做仿真訓練和工作流編排。再往下，是數據和模型這一核心層。智元的Go-1和GE-2還在做核心算法，到了Go-2，已經變成了基座模型。

把數據、模型、仿真、開發工具串聯在一起，共同支撐了具身智能在真正應用場景中的落地。

姚卯青認為，在真實的場景應用中，軟硬件很重要，研發體系更關鍵。硬件要符合工業級的使用需求，能夠支撐其7×24小時的連續作業。軟件則需要在優化模型的同時，將運動控制、定位、移動等多個技能組合在一起，才能從最初100秒優化到18秒-20秒的水平。

研發體系的重要性，是保證規范性。「要有一套非常規范的軟件版本的研發和釋放流程，然后在每個版本內有功能的明確定義。然后是上線驗收，會涉及到仿真開發和驗證，以及真機的軟硬件集成測試。這些都要往工業級要求，有點像用自動駕駛產品研發流程在進行規范和管理。」姚卯青表示。

智元也在依托自己的技術和研發體系，尋找更多的開發和集成伙伴，借力進入更多行業。目前，已經有一些伙伴使用智元的平臺工具鏈進行二次開發，在新的客戶現場跑通項目。姚卯青期待，這能夠形成規模效應，到今年年底吸引到更多有能力的二次開發伙伴加入，一起推廣具身智能的現實場景應用。

但驗證具體場景里的真實有用，只是走向「部署態」的開端。2026年，更值得期待的商業故事是：具身智能公司如何將產品推向更多場景。不僅是智元、千尋、宇樹這樣的具身智能企業對機器人進工廠信心滿滿，小米也在財報會上表示，未來五年將有大量具身機器人在小米工廠投入使用。

「進廠」正在成為檢驗具身智能故事的試金石。瑞銀證券中國工業行業分析師王斐麗指出，即便今年很多廠商沖刺萬臺交付，人形機器人也未必真正進入商業化拐點。機器人能否真正進入工廠或商業場景「干活」，以及客戶是否會持續復購，正在成為衡量具身智能公司發展潛力的金標準。