中经记者 陈靖斌 广州报道

9 月初，广州中博会展馆内，智平方新一代全身协同通用智能机器人 AlphaBot O1 在展台完成跨空间、长序列和精细操作演示。

日前，在接受《中国经营报》记者采访时，智平方相关负责人把话题从展台上的动作能力转向了另一组指标：长时间连续运行、复杂异常自主恢复、多机器人协同，以及不同工位之间的自主切换。

目前，智平方机器人已进入半导体显示、汽车制造、生物医药、公共服务、新零售等场景，并有项目进入批量部署和常态化运行。该负责人称，公司下一阶段提出从 " 产品可用 " 走向 " 规模化可复制 "，围绕已经验证的场景继续推进批量部署和标准化交付。

 从完成任务到连续稳定作业

此次首次亮相的 AlphaBot O1 由智平方自主研发的具身大模型 AlphaBrain 驱动，能够理解任务、感知环境并作出智能决策，同时通过双臂力控和全身协同完成跨空间、长序列以及精细操作任务。

据智平方介绍，双臂力控可以实时感知机器人关节受力和接触状态，并根据不同对象、环境以及任务动态调整作用力；全身协同则用于协调移动、躯干调姿、双臂伸展和末端操作，在运动过程中兼顾操作精度和整机稳定性。

智平方相关负责人表示，AlphaBot O1 最大的创新点并不只是 " 动作更灵活 "，还包括在动态、开放环境中持续完成复杂任务的能力。

" 很多真实场景并不是固定、封闭的，机器人需要面对环境变化、任务变化以及不同物体和操作要求。" 该负责人表示，AlphaBot O1 希望解决的是让机器人不仅能够完成相应动作，还能够理解环境、适应变化，并在持续作业中学习和进化。

对于在复杂工业环境中的自主作业水平，智平方将长时间稳定运行和异常处理能力纳入研发方向。

智平方相关负责人表示，公司判断机器人自主作业水平时，不只观察单次任务成功率，还考察机器人能否在长时间、复杂环境下保持稳定，以及面对物料变化、位置偏差和临时干扰等情况时是否具备一定的自主处理能力。

距离更高程度的无人化作业，公司还将继续推进长时间连续运行可靠性、复杂异常自主恢复、任务规划与多机器人协同，以及不同工位之间自主切换等能力。

" 最终目标是让机器人从‘能够完成任务’，走向‘能够自己把事情做好’。" 该负责人表示。

中经传媒智库专家、中国城市发展研究院投资部副主任袁帅表示，具身智能产业从实验室能力演示、展会展示逐步进入工厂、车间和不同类型的生产空间后，部分人形机器人已经开始尝试承担具体生产任务。

在袁帅看来，判断具身智能产业化进展，不能只观察动作完成度、表演性任务效果以及短期交付热度，还应关注稳定运行状态、客户复购、单台设备完整使用周期内的投入产出，以及运行过程中的人工接管频率。

" 在真实的生产体系里，企业采购设备的核心诉求从来不是看它能不能完成某一次高难度动作，而是看它能不能在长时间、高节奏的生产流程里保持可靠，能不能真正替代重复性劳动、降低长期运营成本，能不能在不同班次、不同工况下持续输出稳定的产出。" 袁帅表示。

智平方相关负责人介绍，目前公司机器人已在半导体显示、汽车制造、生物医药、公共服务、新零售等领域实现落地，并有项目进入批量部署和常态化运行。其中，在新零售场景，智平方 " 机器人店员 " 已在全国 10 余个省市进入常态化运营。

对于客户进一步扩大部署或者复购时关注的指标，该负责人表示，最终仍需回到经营账和 ROI，客户通常关注机器人实际工作时长、任务完成效率、稳定运行时间、人工替代或辅助效果、单位任务成本，以及投入产出周期。

 从单点落地到标准化交付

智平方相关负责人表示，公司希望打造的并不是 " 一个场景一套机器人 "，而是具备跨场景迁移能力的通用智能机器人。

目前，视觉感知、空间理解、任务规划、双臂协同、移动操作、力控，以及基础抓取、搬运、上下料等底层能力已具备一定复用性。对于具体行业中的工艺流程、设备接口、特殊工装、物料特性和安全规范，仍需要进行场景化训练和工程适配。

" 我们的方向是‘在通用能力之上做快速适配’，让机器人具备‘一套底座、多种技能、快速迁移’的能力。" 智平方相关负责人表示，随着真实场景数据持续积累，公司将继续提高跨行业复用效率。

智平方在中博会期间介绍，公司持续迭代自主研发的具身大模型 AlphaBrain，并推出类脑 VLA 模型 NeuroVLA，同时将生产力型通用机器人应用于半导体显示、汽车制造、生物医药、公共服务、新零售等多个领域。公司将这一发展路径概括为 " 模型 × 硬件 × 场景 "，并表示丰富、多样的真实场景持续反哺机器人大脑训练与能力进化。

对于具身智能由单一场景向更多行业复制，袁帅表示，当前部分企业在完成早期场景落地后，开始尝试将已经验证的方案向更多行业拓展，但定制化环节较多、部署周期较长以及整体成本较高等问题仍然存在。

袁帅认为，模型泛化能力和硬件标准化是规模化应用涉及的环节，但场景理解能力和交付体系成熟度同样影响跨行业复制。

" 没有一套经过大量场景打磨的标准化交付流程，没有沉淀出可以快速适配不同行业共性需求的场景方法论，即便模型能覆盖更多环境、硬件能做到高度统一，企业在面对不同行业客户的时候，依然会陷入每落地一个新场景就要重新做大量定制开发的循环里。" 袁帅表示。

袁帅提出，可以先从不同场景中提炼共性需求，把交付过程中的复杂环节逐步沉淀为可复用的标准化流程，再根据实际应用需求推进模型和硬件迭代。

智平方也将标准化交付列入下一阶段产业化安排。

智平方相关负责人表示，公司将继续提升 AlphaBot 2、AlphaBot O1 等产品在复杂工业环境中的可靠性、智能化和连续稳定作业能力，推动更多项目从单点落地走向批量部署；同时围绕半导体显示、汽车制造、生物医药、新零售等已经验证的场景，进一步沉淀标准化交付能力。

" 真正的通用机器人商业化，不是把一个项目简单复制到另一个项目上，而是把已经验证的‘机器人能力 + 场景经验 + 数据闭环’沉淀下来，再快速迁移到新的客户和行业。" 智平方相关负责人表示。

在国内市场之外，智平方还计划推进相关能力向海外市场复制。

智平方相关负责人表示，在国内市场验证成熟之后，公司计划进一步将相关能力向海外市场复制。特别是在制造业、商业服务等具有共性需求的场景中，公司希望以中国真实产业场景形成的产品和能力为基础，进入更多海外市场。

对于行业产能由千台级向万台级推进，袁帅表示，需要关注产能扩张与实际产业需求之间的匹配。

袁帅认为，产业政策、供应链协同、数据标准和商业模式需要同步完善。产业层面可形成更清晰的落地引导和安全规范；供应链端围绕规模量产建立稳定协同体系，在保证品质的基础上降低综合成本；数据环节可继续推进运行数据和交互标准规范建设；商业模式方面，则可在一次性硬件销售之外探索长期合作模式，使客户投入与实际产出形成更直接的对应关系。

按照智平方公布的下一阶段安排，公司将继续提升 AlphaBot 系列产品在复杂工业环境中的可靠性、智能化和连续稳定作业能力，推动更多项目进入批量部署，并围绕已经验证的行业场景推进标准化交付和后续市场拓展。