透過2025年 WRC，看見具身智能的真實進度_風聞

今年的人形機器人仍是全場關注的核心，但展示重點已從“能走會動”轉向“能幹活、能上線”。展台現場不再只是單機演示，而是模擬真實業務流程、多機協同和系統集成，許多產品直接給出了價格、交付週期和維護方案。

作者|鬥鬥

編輯|皮爺

出品|產業家

幾年前，機器人在展會上頻繁亮相，以炫技、表演為主，製造了大量話題。但從實際應用來看，離規模化部署仍有不少距離。

如今，這種狀況正在發生變化。

2025年，隨着硬件成熟、成本下降、大模型等關鍵技術落地，機器人開始進入更具體的場景。從工廠車間到康復中心，從安防巡檢到零售終端，一些機器人產品已經具備初步交付能力，並在實際環境中運行。它們的角色也從演示樣機，轉向工具、助手，甚至具備一定的自主協作能力。

而世界機器人大會恰恰就提供了一個可清晰觀察的窗口。

相比2024年，今年參展企業數量增加，展出產品更聚焦可用、可複製。製造、醫療、服務等行業成為落地重點，人形機器人繼續是全場關注的核心，但展示重點已從“能走會動”轉向“能幹活、能上線”。展台現場不再只是單機演示，而是模擬真實業務流程、多機協同和系統集成，許多產品直接給出了價格、交付週期和維護方案。

透過這個窗口，我們能看到三個清晰信號：

一是技術門檻被跨過，多模態大模型與具身智能的結合，讓機器人在感知、理解和執行上的穩定性顯著提升；

二是商業化開始成型，硬件成本下降、國產零部件滲透率提升，使更多產品具備了SKU化和批量部署的可能；

三是場景牽引力增強，製造、康復、園區安防、零售等高頻、可控任務開始批量試點，並與後台系統形成閉環運營。

如果説2024年我們看到的是機器人能做什麼，那麼2025年我們將真正開始討論機器人能在哪裏、以什麼方式被用起來。

一、機器人，走進場景

2025年世界機器人大會所呈現出的最大變化，是展示邏輯的轉變。

相比2024年強調產品能做什麼，今年更多參展企業開始回答“能不能用起來”。展台設計也從單體演示轉向多機器人協作、工具鏈展示與典型場景還原，重點在於產品是否具備部署能力、運行穩定性與系統集成度。

其中，人形機器人依舊佔據中心位置，但角色顯然發生了變化。

2024年，人形機器人以動態演示為主，多強調雙足行走、揮手等基礎動作。今年，優必選、銀河通用、傅利葉、智元等企業帶來的人形機器人，首次被置於接近真實的“工作場景”中演示搬運、揀選、協同操作，甚至完成流程任務。優必選展示的Walker S2在模擬產線環境中實現了上下料與搬運動作，銀河通用則展示了零售店場景中機器人替代人工的完整閉環操作。許多機型標註了連續運行時長、負載指標和訓練方式，產品形態開始從“樣機”走向“SKU化”。

傳統工業機器人廠商也在調整策略，主動向場景融合靠攏。

像節卡、埃夫特、遨博等原本主打協作機械臂的公司，今年集中展示了移動操作平台（機械臂+底盤）、快速換型模組、可複用任務包等更貼近柔性製造需求的產品線。

這類產品通常附帶MES/WMS對接方案，強調上線部署週期與工具鏈開放程度，標誌着傳統工業機器人向“系統集成提供商”角色轉型。

服務機器人展區的變化體現出行業收縮後更加聚焦。

2024年仍充斥大量酒店送物、前台接待、展示引流類機器人，部分產品商業模型模糊。今年，大多數企業將產品集中於高頻、穩定、可持續的場景，例如便利零售、商業接待與室內配送。北京“銀河太空艙”項目即為代表，在海淀區運營的智慧零售終端中，機器人不僅承擔商品分發，還支持與後端系統協同完成補貨與結算，形成了具備持續商業閉環的微型商店模式。

醫療與康復類機器人呈現出系統化與平台化趨勢。

星塵智能攜Astribot S1推出三大沉浸式體驗和展示區，據瞭解該機器人已於上半年落地養老院。

傅利葉在展區設置了康復工作站，多台機器人協同支持不同功能訓練，由一名治療師集中控制。該方案已在部分三甲醫院投入使用，相比2024年“單機+示意圖”的展示，今年明確展示了部署結構、數據回傳機制與人機協同流程，更強調效率提升與牀位產出比的改進目標。

貫穿上述變化的，是工具鏈能力的全面提升。

許多參展企業將原本只面向內部的開發平台、仿真訓練系統、遠程運維後台拿到台前展示，強調可複用任務腳本、在線訓練、遠程升級與部署管理能力。這些看不見的基礎能力是機器人能否真正落地的關鍵，也是在2024年展示中較為缺失的一環。

整體來看，2025年機器人大會的重點，已經從會動轉向能用，再逐步走向能上線、能維護、能迭代。企業不再僅僅展示功能，而是開始談定價、交期、部署週期與維保機制。這背後反映的，是機器人從技術演示走向產業化應用的真實進度條，開始逐漸往“正向ROI”靠近。

二、從“秀技”到“上崗”，

機器人落地背後的推手

機器人從展台上的會演走到真實場景的能用，並不是一夜之間的技術奇蹟，而是多條技術路線、產業鏈環節和市場條件在過去幾年穩步演進、逐漸對齊的結果。

首當其衝的，是大模型能力的下沉與具身智能的實質落地。

在過去，機器人執行任務往往依賴規則編程，難以應對稍複雜一點的環境變量。而如今，多模態模型的加入，讓機器人能夠通過“看”和“聽”理解人類的意圖。

比如在展會上，一些人形機器人已經可以接收模糊語義指令，並結合視覺識別、空間感知、任務規劃，自主完成抓取、搬運甚至路徑選擇。雖然距離完全泛化還有差距，但從試驗室到樣機演示、再到部分試點運行的路徑，已經初步打通。

與此同時，硬件和製造端的進展解決了另一層障礙：成本。

要知道幾年前，一台功能相對完整的機器人價格可能高達百萬元級，許多企業甚至不敢對外報價。而如今，在本屆大會上，越來越多廠商主動標出了整機價格與配置細節，從百萬元到幾十萬元不等，部分輕量平台甚至進入10萬元以內。

這是整個產業鏈供給能力提升的結果。即國產零部件、輕量化模組、集成化設計的成熟，大幅提升了機器人產品的可製造性和交付能力。

對於整機企業來説，這意味着產品終於可以以SKU的形式被定義、被打包，也意味着機器人真正具備作為商品流通的前提。

如果説技術進步與成本控制為機器人準備好了身體，那麼推動其真正動起來的，是場景端的明確牽引。

過去一段時間裏，機器人行業面臨的最大難題不是做不出，而是用不上，即很多產品找不到合適的應用場景，或者找到了也難以閉環商業價值。但這一情況正在改變，一些行業內的局部高頻任務開始顯現。

比如製造業中的工位搬運、物流分揀，康復醫療中的標準訓練流程，園區安防的夜間巡檢，以及服務零售中的商品遞送。這些任務的共同特徵是重複、節奏穩定、空間受控，恰好適合機器人切入並替代部分人力。

在大會現場，多家企業展出的人形或移動機器人，已不再是“秀肌肉”的樣子，而是在執行這些看似平凡卻真實存在的細節工作。它們是機器人真正走向使用價值的起點。

更大的結構性助力來自政策與生態的配套成熟。

相比2024年，“場景+政策+企業聯動”的落地機制在今年更加清晰。多地開始推動機器人在本地先試先用，不再只關注技術首發或產業佈局，而是明確給出任務指標、運營週期和支持方式。

例如，有些園區為機器人提供試運行空間和數據接入接口，有些醫院配合康復設備做實際牀位排期，有些城市則開始測試“機器人+便利零售”或“機器人+智慧出行”的新模式。這意味着商業化驗證的門檻正在降低，而增長的路徑開始變得可預測。

回看這一系列變化，可以説機器人產業正在從多個方向同時踩對節奏。沒有哪一步是決定性的突破，但所有變量在這一年完成了對齊，讓機器人從演示走向使用成為可能。

三、上場容易，站穩難：

機器人落地的下一道關

儘管2025年的機器人大會讓人看到了落地的希望，但真正的挑戰才剛剛開始。未來幾年，行業的發展將主要沿着兩個方向展開：一是場景滲透的深度與廣度，二是商業模式與運營體系的成熟。

在場景滲透方面，機器人將從單機作業邁向系統協同。

這其中，製造業和物流業可能會率先完成這一轉變，在未來的工廠中，人形機器人與移動操作平台將與機械臂、自動輸送線無縫協作，完成跨工位、跨區域的物料流轉和柔性工段操作。物流園區的機器人車隊則會實現自動調度，從分揀到裝卸的全流程無人化。

在服務領域，零售、餐飲、安防等高頻場景的機器人部署密度會持續提升，從孤立的試點點位擴展成有組織、有調度的運營網絡。屆時，城市中的機器人可能會像今天的快遞櫃一樣，成為基礎設施的一部分。

商業模式的演變則與此同步。一次性設備銷售的比例會下降，機器人即服務（RaaS）將成為主流。

即客户按月或按年支付費用，獲得設備、維護、升級、保險等完整服務包，廠商則通過遠程運維平台監控設備狀態、推送任務更新、優化性能。

這種模式不僅降低了客户的初始投入，也讓廠商能夠在長期服務中持續積累運行數據，形成技術與業務的雙向循環。隨着運營數據的積累，機器人運營商有可能像今天的雲計算服務商一樣，形成規模經濟與技術護城河。

不過，趨勢樂觀並不意味着挑戰減少。

首先是可靠性問題。許多機器人在展會和試點環境中表現優異，但在長期運行的真實場景下，仍會受到光照、灰塵、温差等環境因素影響，出現感知偏差或動作不穩定。靈巧手、力控模組等關鍵技術在面對柔性物體、複雜表面的精細操作時，穩定性仍有待提高。

能源效率也是限制因素，尤其是在大型移動平台和人形機器人中，算力需求與續航之間的平衡仍未完全解決。

其次是系統集成成本。儘管硬件價格下降，但將機器人無縫接入現有的WMS、MES、安防平台等信息化系統，仍需要高額的定製化投入，這在很大程度上影響了部署速度和規模複製的能力。許多企業在引入機器人時，發現上線週期比預期長一倍以上，這讓部分項目在試點後停滯。

可以預見，未來三到五年將是機器人產業的關鍵階段。

一方面，技術、成本、場景和政策的同步成熟，為規模化部署創造了歷史性機遇；另一方面，穩定性、集成性和社會適應性的挑戰，決定了這一進程不會一帆風順。

站在當下來看，誰能在真實運行中積累經驗、建立可複製的落地路徑，誰就能在下一輪競爭中佔據主動。