人形机器人新赛道:工厂场景能否成为规模化落地的新契机?

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人形机器人:工厂场景的新蓝海?

在机器人技术日新月异的今天,人形机器人无疑是最引人瞩目的领域之一。当众多企业还在各种展会上争奇斗艳,试图通过展示来吸引眼球时,灵宝机器人却悄然获得了一笔来自工厂的巨额投资,这不禁引发了我们对于人形机器人发展方向的深度思考。

资本的新动向:从风投到工厂

灵宝机器人近期宣布完成近亿元的天使+轮融资,领投方是蓝思科技,这并非传统的风险投资,而是来自对生产线痛点有着深刻理解的“工厂派”的资金注入。值得注意的是,这已经是蓝思科技第二次投资人形机器人公司。这种资本动向的变化,或许预示着人形机器人的发展正在从“技术展示”向“实际应用”转变。

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工业场景:被忽视的蓝海?

在人形机器人领域,许多企业将目光聚焦于展演和教育等场景,而灵宝机器人则选择了一条相对独特的道路:深耕工厂车间和矿山井下等具有刚性需求的工业场景。那么,为什么工业场景至今仍是少数玩家的蓝海战场?

灵宝机器人联合创始人兼COO张淼认为,工业场景的需求是真实存在的。以3C产品的生产为例,产品种类更新迭代频繁,但单一产品的生产量又相对较小,这就要求生产线具备足够的“柔性”,不能是固定且一次性的投入。

在质检环节,目前的主力仍然是质检工人。虽然工厂也曾考虑过其他替代方案,但专用质检设备成本高昂且难以适应频繁更换的产品类型,而传统的固定机械臂又无法胜任需要手眼脑协同的复杂任务。因此,具备通用操作能力的具身机器人,如果能够承担工厂的部分操作任务,将对实现柔性生产和节约成本具有重要意义。

矿山场景的需求则更为刚性,其驱动力甚至超越了成本考量。根据国家矿山安全局的指导意见,在2026年底前实现“危重岗位机器换人”是许多国有企业需要完成的硬性指标。井下作业环境恶劣,高温高湿且可能存在有毒气体,采用机器人替代人工是对工人生命的根本关怀。

技术与ROI:横亘在蓝海前的两道高墙

尽管工业场景对机器人的需求是真实存在的,但由于技术和投资回报率(ROI)的限制,机器人换人仍然是一个蓝海市场。

首先是技术方面的挑战。虽然当前的大模型已经能够理解人类的复杂指令并进行一定的泛化操作,但“灵巧手”的能力瓶颈限制了机器人在许多场景中的应用。例如,给3C产品撕掉一层精细的背贴,或是理顺一把纷乱的线束,这些对人类来说轻而易举的动作,对机器人而言仍然是巨大的挑战。灵巧手的触觉传感、算法、模型和结构都需要进一步发展。

目前,机器人能够勉强完成的任务仅限于“插拔内存条、拧螺丝”等相对规整的装配工作。而矿井环境则对机器人提出了更高的要求,如本安防爆、抗尘耐用等,这需要对机器人进行一系列特殊的改造。

其次是投资回报率的考量。即使需求真实存在,工业客户在采购时仍然会遵循严格的商业回报逻辑。客户通常要求在12到18个月内收回机器人的采购成本。这不仅考验着机器人的售价和效率,更考验着机器人公司对工业流程的理解和成本控制能力。如何与客户共同定义应用场景、核算成本并达成交易,是进入工业场景的另一重隐形门槛。

灵宝的解法:成本与智能的重构

为了应对工业客户对投资回报率的严格要求,灵宝机器人在第二代机器人CASBOT 02上进行了一场由商业化需求反推的“成本与智能重构”。

其中最核心的改变是对机身进行了“骨架与外壳分离”的模块化、解耦化设计。这种设计不仅显著降低了整机成本和重量,更重要的是,它极大地提升了“装机效率”,为即将到来的小规模量产交付铺平了道路。

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借助蓝思科技在供应链上的深厚积累,灵宝机器人的成本还有进一步优化的空间。目前,CASBOT 02在京东官方售价为32.88万元,这一价格定位使其在市场上具有一定的竞争力——既与20万元级别的简配机型拉开了差距,又避开了50万元以上的进口或科研型号,使其具备了进入B端客户采购清单的可能性。

此外,灵宝CASBOT 02还针对展览文旅场景进行了优化,增加了灵动模式,使机器人在不工作时也能做出一些类人的思考和举动,增加与用户的互动性。

算法的升级:分层端到端架构与真人数据采集

除了本体的优化之外,灵宝团队还在算法上做了升级。他们发现,单纯的VLA模型在面对工业精细化操作时存在性能瓶颈。为此,他们在VLA模型之上创新性地加入了“离线-在线两步微调”方法,特别是在线阶段引入强化学习,让机器人能在与真实环境的交互反馈中不断优化策略。

灵宝的机器人背后的软件算法有几个与众不同的地方。

首先是名为“分层端到端”的实用架构。这种架构将负责核心任务、可在本地独立运行的“端侧具身模型”与负责开放式交互、部署在云端的“云侧大模型”分离开来。这保证了机器人在网络不佳的工厂能够稳定作业,在需要交流的商场又能“连上云”对答如流。

其次是数据。在具身智能的赛道上,数据是模型的血液。目前行业内许多公司使用“真机遥操作”的数据采集模式。但灵宝机器人认为,这种路径存在自身的问题:为了保证数据质量,操作员会下意识地放慢动作,导致训练出的机器人效率低下。

灵宝的解决方案是让“人类自己当教练”——他们与中国科学院自动化研究所联合研发了一套“真人域”数据采集系统(带有密集触觉传感器的手套和视觉眼镜),由工程师真人佩戴,以最自然高效的方式完成任务,从源头保证了数据的高质量与“原汁原味”。

量产交付:面向真实订单的务实策略

在完成了智能与成本的双重进化后,灵宝清晰的量产交付计划也浮出水面。灵宝机器人今年的目标是在全尺寸双足、轮式机器人以及可独立销售的灵巧手三条产品线上分别完成小规模的量产交付,每条线的量级大约在100台套左右。

灵宝机器人强调,他们的量产目标是为了真实的订单交付。没有客户买单,盲目量产没有意义。这种务实的策略,或许能让人形机器人在工业场景中找到真正的立足之地。