过去一年，人形机器人企业通过公开演示其高动态运动性能，例如跑步、翻跟头乃至马拉松等能力，频繁地展示了相关技术成果。如今，在技术展示取得显著成果后，这些企业正将研发重心系统性地转向工业应用场景。

6月9日，工业和信息化部办公厅与国务院国资委办公厅联合发布了《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》（以下简称《通知》），此举标志着2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动正式启动。

《通知》明确提出，到2026年底，人形机器人等重点产品需要率先在一批代表性场景中完成应用验证并实现常态化的部署运行，使人形机器人等重点产品能够进入实际作业模式运行；同时，要凝练形成百个以上的高价值应用场景，以此来进一步拓展具身智能的应用谱系，并驱动形成万台级的规模落地能力。为此，《通知》对六项主要任务进行了具体部署。

与此同时，智元机器人等企业陆续公布了工厂部署的具体规划；宇树科技与云深处等企业则在各自的招股说明书中，详细披露了与工业场景应用相关的战略布局进展。然而，在订单数量、部署规模以及示范项目持续增加的过程当中，一个更加现实的问题也随之浮现在行业面前：当人形机器人真正进入工厂环境之后，若要从概念验证阶段迈向规模化部署，仍然需要跨越多道难关。

今日（6月11日），工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受《每日经济新闻》记者采访时指出，当前人形机器人的发展仍然面临若干瓶颈问题。他强调，如果人形机器人领域不再积极探索其应用场景，那么这项技术未来将有可能会沦为仅停留在概念层面的技术，而非具备实用价值的技术，这也将使得投资方从而逐渐丧失持续投入的耐心。

工业场景现已成为具身智能技术落地应用最为集中的方向

在人形机器人实际应用场景的规划层面，《通知》明确提出，将重点聚焦于工业制造、民生服务以及特种作业这三大战略方向，其覆盖范围广泛涵盖了生产制造、检测分析、维修维护、仓储物流、餐饮零售、医疗康养、安全生产、应急救援以及防灾减灾等多个关键领域。该规划旨在依赖于真实的工业工况环境来开展真机实训任务，并通过这一过程不断优化具身智能模型算法，同步积累高质量的实机操作数据，进而提升机器人本体关键部组件的性能表现，从而最终开启人形机器人与具身智能协同工作的“作业模式”。

盘和林分析指出，此次专项行动借助了跨部门与跨行业的协同创新机制，旨在系统性地探索人形机器人和具身智能的应用场景。此外，该行动也为当前宣称技术领先的相关企业提供了一个实践实训的平台，使其能够通过技术比武与实训成果展示的方式，甄别其技术主张的真实性，从而检验人形机器人企业所具备的真正技术实力。

在当前的行业发展背景下，工业领域已经演变为具身智能技术最集中的落地应用方向。近期，智元机器人在龙旗科技位于南昌的平板制造工厂中，成功完成了一次长达8小时的真实产线作业直播展示。智元合伙人兼高级副总裁姚卯青进一步透露，该公司已形成一套成熟的落地模型，计划于2026年第三季度将其精灵G2人形机器人的部署规模扩大至100台，并加速向汽车制造、半导体以及能源等更为广泛的工业场景进行复制推广。

相较而言，工业场景比家庭服务场景更受企业青睐，已然演变成为技术落地方向的优先选择。从行业共识的角度来审视，这一趋势的形成与工业场景本身所具备的独特属性之间，存在着紧密的内在关联。

日前，在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访时，光象科技创始人张涛以汽车制造这一典型工业场景为例进行了分析。他指出，汽车作为当前规模最大且制造复杂度最高的工业产品之一，在经历了长期的生产流程优化之后，其工厂已经建立起高度一致且标准化的作业体系。这种成熟的工业基础，为人形机器人这类具身智能系统的落地与规模化部署创造了极为有利的条件，例如能够支持机器人在3米至5米半径的集中工作区域内稳定执行任务，从而有效地推动部署规模的扩大与整体生产效率的提升。

同时，鉴于汽车制造领域对于产品品质、生产效率以及制造节拍均有着极为严苛的标准，该场景也因此成为了评估人形机器人综合能力的关键实践场景。张涛进一步指出，当一款机器人能够满足完整生产流水线在节拍、性能与品质方面的全部要求时，就意味着它已经成功具备了较为扎实的基础应用能力。

不过，依据张涛的见解，人形机器人被部署到工业应用场景当中，并不意味着进行简单的替代，尤其是针对现有的自动化设备，更不是为了取代人。其核心逻辑在于以最为高效的组合模式，使得自动化设备、具身机器人与人能够协同发挥各自的价值。

张涛同时直接指出，在过去两年间，行业内曾出现许多关于人形机器人在工厂内搬运箱子的应用实例，然而，这些实例并不必然等同于具身智能所能创造的真正价值。在他看来，单纯执行搬运箱子的任务，并非一个能够充分匹配并展现具身机器人核心能力的合适场景。他期望行业能够将焦点转向更多源自真实场景的迫切需求，致力于开发那些能够真正释放并体现具身智能机器人核心价值的应用。

公开资料显示，光象科技是由清华大学车辆与运载学院与人工智能学院联合孵化创立的具身智能企业。该公司于6月10日正式发布了行业首个工业级自进化具身智能机器人Phi-Bot X1。

当前年度已被业界公认为具身智能技术迈向规模化应用与市场放量的关键阶段。

值得注意的是，《通知》对6项主要任务进行了具体的部署安排：一是要求对实景实训空间开展打造工作；二是对创新应用联合体进行组建；三是对实用化作业技能开展攻关；四是对实景应用验证与常态部署进行加强；五是对关键要素保障加以强化；六是对成熟经验进行凝练。

盘和林分析认为，此次专项行动不仅将推动具身智能更快进入工厂车间，还会让外界观察到其在制造应用中的不足，从而促使应用更加丰富，同时也有助于行业对人形机器人企业的技术实力形成总体了解。

盘和林进一步指出，仅就工厂制造场景而言，现阶段人形机器人所面临的直接竞争对手，实际上是工业机器人，而非直接替代人工。双方之间的竞争焦点在于，谁能以更低成本或更高效率来完成既定的制造任务。若要对此进行评估，则有赖于在实际的实训环境中，对这两种制造模式的效能进行对比与观察。

不过，尽管企业正争相将人形机器人部署到工厂场景中，但业界对于具身智能技术的商业化进程，仍持有相对审慎的态度。魔法原子总裁顾诗韬此前曾指出，2026年将是该技术得以实现规模化放量的关键年份，然而，目前整个行业依然处于商业化进程的初期阶段，并非所有工业场景都适合于引入人形机器人。

与此同时，客户是否愿意为此承担相应费用，仍然需要通过市场反馈加以验证。而从企业实际运营的视角来看，摆在行业面前的首要挑战在于可靠性问题。云深处在招股说明书中指出，就当前发展阶段而言，具身智能机器人在大多数应用领域中的商业化渗透率仍然处于相对较低的水平。从产品层面加以审视，具身智能机器人综合性能的提升有助于推动商业化渗透率的提高，但具身智能机器人在可靠性以及智能化水平方面，距离完全满足终端客户的实际要求仍然可能存在一定的差距。

张涛进一步指出，在当前的发展阶段，行业内绝大多数人形机器人产品所具备的可靠性，尚未达到工业应用所要求的严格标准。他强调，这也是具身智能技术在真正进入生产线后，所面临的较为关键的一项挑战。展望未来，他认为需要加以完善或持续提升的重点，主要集中在机器人被部署到实际场景后所表现出的长期可靠性、长期成本优化能力以及长期可维护性等多个维度，这些方面都需要随着时间推移而不断得到改进。

对于工业领域的客户而言，其对于作业成功率与精度的要求不存在妥协的余地。张涛就此指出，当人形机器人部署至生产线环境后，其相关性能指标必须严格对齐现有的产线运行标准，并且在某些方面应当只能更高而不能降低。这是基于产线运行的实际需求，因为任何成功率的下降都可能直接导致产品质量的衰减，而这显然是工业客户所无法接受的结果。

除了成功率，节拍同样构成了一项需要应对的关键挑战，因为工业流水线通常会依据固定的节拍进行运行，一旦某个工位的效率发生下降，便可能对整体产线效率产生负面影响。张涛进一步指出，对于强节拍工位，人形机器人不仅需要满足产线的运行要求，而且还应当预留出能够应对异常情况的余地。

另一个需要攻克的关键挑战则是泛化能力。云深处在招股书中明确指出，具身智能机器人在下游应用场景中的需求呈现出高度差异化与动态迭代等特征，因此，核心技术要想从实验室突破转化为真正符合市场要求的成熟产品，就必须经历市场试用、产业化落地等多个环节的适配与验证过程。

张涛举例指出，即使属于相似类别的工作，在不同的车厂也可能表现出显著的差异，“例如，同样是执行上料任务，但工件的具体形态存在差异，料架的设计或规格不同，操作的具体要求也有所不同”。

如何实现人形机器人从一个应用场景到另一个应用场景的快速、无缝迁移，避免每进驻一个新工厂都需经历从头开发的繁琐过程，是当前行业必须攻克并解决的关键课题。从马拉松赛场到真实的工业产线，具身智能技术已经成功迈出了迈向实际商业化应用的关键一步。然而，对于整个产业而言，获得订单并进入工厂环境仅仅是一个开端。最终能否在产品的可靠性、作业效率、综合成本以及泛化能力之间精准地寻找到一个最优的平衡点，并最终实现技术与应用模式的大规模、可复制性推广，将从根本上决定这一轮具身智能产业竞赛的最终走向。

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来源：人形机器人年底将开启“作业模式”加速入厂，规模化部署还要闯哪些关卡？ | 每日经济新闻