星动纪元联合创始人席悦。图片经由 AI 处理

文丨李海伦

编辑丨徐青阳

2026 世界机器人大会上，人形机器人进入真实业务场景的趋势更加明显，物流、制造、零售等领域成为企业集中展示的方向。

走进今年的展馆，机器人 " 干活 " 的画面明显多了起来：有的站在物流线旁不断抓取快递包裹，有的在工厂里搬运零部件、完成简单装配，还有的被放进咖啡店和零售门店，做咖啡、取商品、递到顾客手里。

行业关心的重点也变为这些机器人能不能在具体岗位上持续工作，效率够不够高，稳定性够不够好、客户愿不愿意持续付费。

星动纪元选择先把这套能力放到物流场景里验证。

在星动纪元联合创始人席悦看来，客户现在更关心的是，机器人放到真实业务里之后，效率能不能达标、成本能不能算得过来。尤其是在物流等指标明确的场景中，ROI（投资回报率）已经成为客户评估方案的重要依据。

" 客户更多愿意通过 POC 验证方案，并配合企业完成数据采集。现在，一些具备小规模部署条件的客户已经开始认真讨论投入产出比 "，席悦说。

这种变化也直接提高了客户对机器人产品的要求。

在真实生产环境中，机器人需要持续完成任务，企业会明确考核效率、准确率和工作时长。对于偏工业的 ToB 场景而言，设备本身的稳定性、硬件能力以及模型持续完成任务的能力，都需要经过实际生产的检验。

席悦表示，过去机器人从一个环境迁移到另一个新场景，可能需要两个月左右，如今主要问题基本可以在一周内解决。在他看来，判断一个场景是否形成 PMF，最终要看三件事：有没有真实需求，能不能实现批量部署和复购，以及经济模型是否成立。

当人形机器人走出聚光灯和掌声，站进流水线，成为一名能够创造真实产出的 " 员工 "，或许真正属于具身智能的时代，才算揭开了序幕。

以下为席悦和媒体的交流精选实录：

01 先从 " 物流 " 起步

问：星动纪元为什么选择物流作为切入场景？国内物流的人力成本相对比较低，这个场景有什么特殊性？

席悦：我们希望解决一些对人类真正有帮助的问题。

很多人可能不了解，物流的整个作业环境其实比较艰苦。除了部分 24 小时运转的物流场景，中国很多物流作业集中在后半夜，作息时间并不友好。

另一方面，很多做物流服务的现场环境也比较差。比如很多地方没有空调和空气净化设备，噪音比较大，夏天很热，冬天又比较冷，对长期在这种环境中工作的人来说，工作条件比较艰苦。我们希望机器人能够进入这样的环境，让人类从一些比较辛苦、恶劣的工作环境中解放出来。

第二个原因，是物流有比较明确的指标要求。它和一些 C 端场景不同。C 端产品可能更多考虑外观、功能以及消费者个人偏好，而物流以及其他工业场景，则会有明确的节拍、准确率和工作时长要求。如果这些指标能够达到，同时 ROI 能够算得过来，企业就有明确的付费意愿。

第三，相比精细工业装配，物流场景中的部分任务复杂度相对较低，更适合具身智能率先实现 PMF（产品市场契合点）并走向规模化部署。但物流作业频率高、持续时间长，机器人不能只是在 Demo 或测试环境中把任务跑通就算成功，而必须在真实业务场景中持续运行，接受客户对稳定性和实际效果的检验。

问：目前星动纪元正在从邮政物流向更多场景拓展，从一个场景迁移到另一个场景，最大的难点是什么？

席悦：现在模型本身已经具备一定的 Zero-Shot（零样本，即不给任何例子直接让模型干活）能力，在一定程度上可以直接迁移部署。

但如果要进一步提升实际效果，还需要针对具体场地进行优化。因为不同客户对机器人的效率要求并不完全一样，达到特定场地的要求，通常还需要进行 1 到 2 天的后训练和调优。

总体来看，相比过去，这个周期已经大幅缩短。以前从一个环境迁移到另一个新场景，可能需要两个月左右。现在基本在一周内就能解决主要问题，实现较好的部署效果。这也是为什么我们现在能够在较短时间内进入多个应用场景，并完成一定规模的部署。有些场景已经实现了比较高的覆盖率。

问：在实际落地中，客户通常怎么计算机器人的使用成本？主要有哪些采购和付费方式？部署和维护周期又有多长？

席悦：这个与机器人的商业模式高度相关。有些客户按照分拣的快递件数计费，比如每拣一件快递对应一个价格，完成 5000 件，就按照 5000 件的工作量结算。

也有客户采用订阅制，即以租赁的方式使用机器人，按月支付固定的服务费用。

还有一些客户会直接采购机器人设备。这种情况下，客户还需要结合具体岗位的工作时间来计算成本，比如是一班、两班还是三班。工作时间不同，机器人能够承担的工作量不同，对应的采购成本和使用收益也会有所差异。

因此，机器人和人工到底谁的成本更低，很难用一个统一的数字来衡量，最终还是要结合具体的合作方式、工作时长和实际任务量来计算。

问：除了物流之外，星动纪元目前还在布局哪些场景？结合现在的实践，你认为人形机器人最先实现规模化商业化的场景会在哪里？

席悦：除了物流，我们一直在做一些制造业场景，包括汽车、3C，也在商用服务领域做一些零售 POC。现在这个阶段，这些场景还没有实现大规模部署。物流之外，我们没有把很多场景提前对外披露，但实际上一直在做 POC 储备。

同时，对于未来进入家庭，我们也在做一些研发和技术储备。现在公司的场景布局比较多元，但并不是同时面向所有场景展开业务。我们还是会根据自身技术路线和发展阶段进行判断和选择。

对于规模化落地。我个人还是比较看好ToB，尤其是制造业和工业场景。ToC 除了效率，还会受到个人偏好的影响。同样一个功能，有人喜欢，有人可能并不需要。ToB 特别是工业和制造业，需求更加明确。只要效率足够高，稳定性能够满足要求，成本也能够算得过来，客户就有动力使用。这也是我们认为 ToB 场景比较适合率先形成商业化的原因。

问：现在不少企业都在做相似场景。对于人形机器人来说，传统工程化方案和通用模型应该如何选择？

席悦：如果站在客户角度，一个方案能够满足效率等要求，客户能够接受，那么这种方法本身就是有效的。但对于厂商来说，问题在于复制成本。如果每一个行业、每一个场景都采用高度定制化的方法，跨行业使用的成本会比较高。

这与批量部署存在一定矛盾。部署规模越大，定制化带来的压力也会越明显。

所以，如果是比较相似的场景，传统方法能够稳定解决问题，它依然可以使用。但如果目标是实现通用能力，传统方法的局限就会逐渐显现。VLA 或者加入世界模型的方法，更适合用于轻量化部署和不同场景之间的迁移。

问：机器人产业链很长，从硬件到算法再到交付，都存在一致性问题。进入大规模商业化阶段后，如何解决这种一致性？

席悦：我认为这里有两个层面的 " 一致性 "。

第一个是生产制造的一致性。这个问题有很多成熟的制造方法可以解决，比如开模，以及做好不同生产环节的质量管理。

第二个层面，是机器人在不同场景中的表现能否保持一致。一台机器人在一个场景里能够达到某种效率，并不代表进入下一个场景后还能保持同样表现。这里需要把具体场景的需求逐渐沉淀成标准化产品。

这也是我们做软硬件一体化的重要原因之一。硬件打磨和算法模型迭代需要高度匹配，同时持续积累过程中产生的数据，尽早把这些经验沉淀成标准化产品和标准化实施方案，才能逐步解决场景复制中的一致性问题。

02 量产不等于 PMF

问：星动纪元一直提到跑通了 PMF。这个概念能不能用付费率、复购率或者非政府补贴收入等指标进一步量化？

席悦：我认为可以从三个指标来看。

第一，看解决的是不是客户的真实需求。这个需求需要由具身智能来解决，能够解决客户的实际痛点，而不是简单起到锦上添花的作用。

第二，看有没有批量部署和复购。批量复购是比较强的 PMF 信号。如果要判断一个场景是否真正跑通 PMF，核心可以看这个场景能不能实现批量部署。

第三，经济模型需要健康。如果机器人虽然满足了真实需求，也实现了复购，但整体成本结构无法成立，这种情况下也不能称为真正跑通 PMF。

所以，需要综合看真实需求、复购情况以及经济模型。

问：现在有企业公布了 10 万台级别的量产数据。对于真正交付给客户之后的产品，客户满意度和复购情况怎么看？

席悦：我个人理解，这还需要进一步验证。首先要看市场上是不是确实存在这么大的需求，同时企业的技术能力能不能与这些需求匹配，最终 PMF 能不能真正跑通。

另外，我认为机器人也不一定都需要进入工厂。例如宇树的机器人在表演、舞蹈等方面表现很好，这本身可以带来收入。还有一些企业在做无人商超、太空便利店等应用，只要客户能够接受产品，并且愿意持续购买，同样可以形成商业化模式。

总之，机器人不一定都要进入工厂进行批量化部署，只要能够找到真实需求，并形成持续购买，就可以成为一种有效的商业化路径。

问：现在行业里也存在一些用传统制造业方式做机器人、追求低成本快速进入市场的情况。怎么看这种竞争方式？

席悦：还是要站在客户角度看。如果一种方法能够让客户接受，效率等指标也能够满足要求，那么它就是有效的方法。

对于厂商来说，问题在于复制成本，以及跨行业使用的成本。高度定制化的方法可能需要针对每一个厂家、每一个场景进行调整，这与后续批量部署的要求存在一定矛盾。

如果是在相似场景里，传统方法能够解决问题，它当然可以发挥作用。但如果希望进一步实现通用能力，还是需要依靠 VLA 或者加入世界模型等方法，来支持更加轻量化的部署。

问：家庭一直被认为是人形机器人最难进入的场景之一。以目前的技术成熟度和成本水平来看，你判断机器人真正进入家庭还需要多久？

席悦：短期来看，未来一到两年，机器人真正进入家庭还有一定难度。但我个人相对乐观，五到十年内，机器人进入家庭是有机会实现的。

机器人真正进入家庭后，可能也不会一开始就承担大量复杂家务，更可能先从陪伴、交互等能力切入，再逐步完成一些相对简单的任务，之后再向更复杂的家庭工作延伸。

这个过程还取决于几个条件，包括机器人本身的成本能否继续下降、产品能力能否持续成熟，以及商业模式能不能逐步跑通。随着这些条件不断完善，机器人进入家庭的节奏也会逐渐加快。