2026年被业界视为“人形机器人量产元年”。工业和信息化部以及国务院国资委近日联合印发通知，启动年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，并提出到今年底开启“作业模式”，从而带动形成万台级规模落地能力。

进厂叙事拉开序幕，一个关键问题正在真实的工业应用场景中展开验证，人形机器人距离创造价值还有多远。编辑对此在浙江走访相关企业，了解人形机器人从实验室到车间的真实进度与未来场景。

进厂实训：在真实的工业场景交互中对人形机器人进行迭代。

杰克科技股份有限公司作为全球智能缝制设备龙头企业，从缝纫机到高端智能化设备，从服装、家具横跨到汽车、航空领域，基于对工业场景的深刻理解，早早布局人形机器人赛道，推出品牌“艾图”。

面向模板机上下料、贴袋机布料摆放、粘衬机裁片取放等重复性工序，艾图人形机器人顺利完成裁片分离、柔性抓取、平整铺料、精准对位整套作业流程验证。目前，相关机器人产品已落地几家国内服装工厂，多条生产产线同步开展实地部署与量产试运行，推动服装制造柔性工序自动化转型。

“在单一品类、单一面料条件下，艾图人形机器人裁片分离成功率达到97%，缝纫合格率超过98%。”浙江艾图具身智能科技有限公司总经理娄灵通介绍，以此效率测算，该款人形机器人的投资回报周期约18个月。

今年4月，艾图科技携手浙江人形机器人创新中心以及自变量、智元等多家企业达成战略合作，合力推动了服装制造产业模式、供应链体系与价值网络实现系统性升级。

2026年被业界视为“人形机器人量产元年”。编辑走访看到，一大批人形机器人已经进入工厂，在真实的工业场景中展开交互，涉及纺织、汽车以及消费电子等产业。

当产线数据持续反哺模型迭代并且供应链成本随规模逐级递减时，一个更加生动的中国智造生态正在加速延展。

均普智能旗下普智未来机器人科技有限公司生产的工业具身智能机器人G2已在多个工业场景落地应用，包括3C电子装配、产线上下料、物流分拣、工业搬运以及零部件检测等。该机器人在国内头部3C企业完成8小时2283次任务零失误的实战测试验证了其在真实工业环境中的稳定性和可靠性。

“具身智能机器人进厂，正在从概念验证走向实质性落地。”普智未来机器人相关负责人介绍，6月，普智未来机器人无锡子公司首批G2机器人正式下线，预计8月产能将达到300至400台，年产能达2000至2500台。

大势所趋，人形机器人将深度参与未来制造业。

多位受访者表示，从目前应用情况看，人形机器人进厂短期改变的是工厂“招不到人、留不住人”的现实困境，其中长期则将持续提升中国制造效率与竞争力。

“服装行业每年自然退休、流失的工人数量，远大于机器人替代数量。”娄灵通表示，招工难是许多制造工厂当下面临的现实情况，人形机器人对此带来结构性补充，而非岗位替代。

浙江人形机器人创新中心有限公司首席科学家、浙江大学教授熊蓉认为，人形机器人在产业应用中的深入，既会重塑原有制造业就业结构，也会催生全新的高技能职业生态，推动人力资源从重复性体力岗位转向技术服务、运维、调试、二次开发等岗位。

随着人口红利的结构性转换以及机器人成本的降低和人工智能技术的成熟，人形机器人将深度参与未来的制造业，通过让机器人承担重复性枯燥高强度且具有风险性的工作，让人类能够专注于更有价值的管理技术以及创新工作。

人形机器人深度介入制造业的过程，绝非简单的人机之间的零和博弈。中国兵器杭州智元研究院首席科学家李引指出，人机交替的过程将会重塑就业地图，并且创造出全新的职业生态。

技术可用、工程量产、商业可行，人形机器人从实验室样机走向工业规模化应用，需要经过这3个阶段验证。目前，大量人形机器人已走出实验室，开始以数据连接真实世界。

5月中旬，国内首个基于开源鸿蒙底座的人形机器人数据训练场——宁波慈溪人形机器人训练场正式启动，这里共部署具身智能机器人40台，成熟运营后，将实现平均日有效训练时长90小时以上。

据报道，该训练场精准模拟了家电、汽车、纺织、商服等9大慈溪优势产业的真实场景，通过真机实操采集了高质量数据，为机器人技能迭代与技术成果产业化转化提供了核心支撑。

国家人工智能应用中试基地（具身智能）落户杭州高新区（滨江），它不是单一企业自建训练场，而是构建从算力、芯片到本体、模型研发，再到应用场景开发的完整产业生态。据悉，该中试基地聚焦“具身智能+”新消费、新物流、新制造、新工程、新安全、新农业等领域，“新制造”居其一，致力于拉通具身智能国产技术栈。

编辑采访了解到，随着机器人研发企业越来越意识到实景实训的重要性，目前多数企业都在各自优势的基础上，进行机器人场景的合作开发。

有联合创新模式，其中传统工厂为机器人研发公司提供场地、场景以及人员配合的条件，而机器人研发公司则提供技术解决方案以及算法迭代；有合资公司模式，即大型企业之间约定成立合资公司，工厂方也深度参与，共同投入算法，并联合申报专利；有生态协同模式，则是传统工厂与灵巧手以及机械臂等供应商成立合资公司或签订战略协议，分工承担不同场景的研发任务，共同做大产业盘子。

从“能干活”到“正式上岗”，人形机器人距离成为工厂流水线上的正式工还有多远？采访中，多位业内人士给出了审慎的判断，场景突破只是第一步，真正的考验才刚刚开始。

娄灵通认为，目前人形机器人仍然处于学习阶段，在此阶段它能够较好地完成单一工序的任务，但是还无法实现全流程的无人化操作。他预计，2026年至2028年是人形机器人单工序能力得到验证的时期，而2028年至2030年则将进入“多工序协同”的规模化应用时期。

均普人工智能与人形机器人研究院总经理何川说，具身智能机器人的推广会经历三个阶段，其中第一阶段主要以科研为主，在高校和科研平台进行打磨优化；第二阶段则会开拓工业与商业应用；第三阶段迈向产业化。他认为，未来三至五年，具身智能机器人在单一应用场景中完成任务基本可行，但实现大规模产业化仍需在伦理、安全、政策等方面铺平道路，预计还有很长的路要走。他判断，以当前技术水平，搬箱子、分拣等场景已可落地部署，市场规模预计可达十万至二十万台，足以支撑国内整机厂商先跑起来。

与实验室环境不同，具身智能机器人大规模进厂面临的是复杂多变的真实作业场景。受访人士普遍认为，当前机器人行走、视觉导航、路径规划等技术已趋于成熟，但工厂落地的真正核心在于抓取、旋拧、分拣、装配、柔性物料处理等实操动作。这些动作代表了闭环控制的精细作业，对结构耐久、热管理、功耗优化等抗疲劳设计以及高负荷连续作业能力要求极高，也是决定机器人能否成为主力生产工具的关键。

“服装行业最大的难点在于柔性面料的处理，而不是硬性物件。娄灵通坦言，当前全行业共有的技术卡点在于人形机器人灵巧操作能力的泛化性不足，即如何让机器人面对此前未训练过的面料或工件也能够自适应地调整操作力度和轨迹，就像用手抓豆腐，力度大了会变形，小了又抓不住，千态千面。”

何川说：“作业能力是机器人行业最大的卡脖子环节。”他具体拆解为两个层面：一是强化学习与物理世界的对齐，机器人在仿真环境中学到的技能如何零偏差迁移到真实产线，这是行业公认的难题；二是多模态感知的可靠性，工业现场的金属反光、粉尘干扰等因素经常导致感知系统失灵。“不是‘一公里’的距离，而是‘一毫米以内’的精度。”何川说，工业场景对精度的要求极为苛刻，容不得半点偏差。

多位受访人士还指出，当前产业仍存在数据集紧缺等卡点。高质量、多场景、可泛化的真实产线数据采集才刚刚起步，且数据分散在不同企业手中，尚未形成有效汇聚。如何与自动化领域长期积累的机理性模型和数据进行协同，尚待破题。

在机器人实际工作场景中，有效数据的数量严重不足，采集工业具身数据的成本过高，同时数据采集之后面临的安全合规风险还需要依赖创新性的加密技术来提供支撑。何川指出，这些问题直接影响了模型的训练过程以及泛化能力的提升。

不少业内人士呼吁前瞻性关注行业标准问题。各家厂商产品尺寸、关节、灵巧手不统一，接口、通信协议、安全标准各自摸索，导致设备互联互通困难，协同成本居高不下。何川说，标准不统一的直接影响就是适配成本高昂、能力复用性差、开发门槛高。

在机器人验证方面，有受访者指出当前产品及供应链零部件的工业级寿命可靠性缺乏认证体系大多数企业只能通过各自在真实场景中反复测试来验证和提升周期长且成本高。

除了具身智能机器人本体之外，业界也认识到制造效率和智能进化的双螺旋是竞争的关键。

熊蓉认为，人形机器人产业竞争并非制造效率和智能进化之间的二选一，而是二者协同发展的双螺旋模式：强大的供应链以及制造能力，为智能算法落地提供硬件载体；持续迭代的具身智能，又能不断挖掘硬件潜力、拓展应用场景，两者相互赋能、形成正向循环。

“未来谁能最快用高智能驱动低成本硬件，谁才是终极赢家。”李引认为，企业竞争短期看制造效率，这决定谁能活下来，中长期看智能进化速度，这也是真正决定产业终局的核心。

业界建议抢抓具身智能产业机遇需要进一步发挥组织与效率优势。同时人才建设是产业建设的根本应加快推进政府引导加高校支撑加企业主导的创新中心模式并推进产教融合职教对接以填补人形机器人售后测试等新兴岗位人才缺口。

来源：从“上场”到“进厂”——“人形机器人量产元年”新观察 | 具身研习社