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10月29日，上海世博中心，智元在创新日AI DAY上集中展示了具身智能的最新技术进展。具身基座模型GO3 Preview、全模态交互模型WITA-OMNI，以及面向重载场景的G2 Max相继亮相。
比起不断更新的技术参数，智元三位技术与业务负责人在当天的媒体群访中，更频繁地谈到一些现实问题：机器人能否稳定工作、能否减少工程师驻场、客户是否愿意复购，以及未来能不能像购买软件服务一样购买机器人的劳动能力。
智元合伙人、高级副总裁王闯透露，在长隆乐园，首批300多台机器人分散于100多个点位。随着第二阶段项目推进，现场机器人规模正逐步扩大至500台。而在最初部署时，机器人与工程师几乎需要一对一配置。
从一台机器人完成动作，到数百台机器人在不同环境中持续工作，具身智能面临的挑战已经发生变化。
王闯、智元合伙人兼联席总裁熊彦，以及智元技术负责人姚卯青，从商业化、交互智能和具身模型三个方向，讲述了智元正在经历的转变。
以下根据三场媒体群访整理，问题经过编辑归纳。
Q：通用大模型已经能够进行机器人动作规划，为什么智元仍然坚持研发独立的具身模型？
熊彦：“我不相信我们会用5万亿模型做具身部署在机器人身体上的动作，最终落地要有现实性。”
熊彦认为，通用大模型在高阶任务规划方面取得了明显进展，但具体操作仍然面临响应速度和调用成本的限制。部分简单动作需要分钟级时间，模型调用成本也可能较高。
姚卯青进一步解释，通用模型可以负责推理与规划，但机器人真正执行动作时，还需要处理力觉反馈、精细控制和实时运动，底层电机控制频率甚至达到100至1000Hz。
两人的判断趋于一致：未来通用模型与专业具身模型可能形成分层协作体系。
通用人工智能能力的提升，并不意味着机器人企业可以直接放弃自己的模型研发。相反，物理世界的复杂性正在为专业模型提出更加具体的要求。
Q：具身智能训练数据已进入百万小时量级，数据规模是否还意味着技术领先？
姚卯青：过去一年，行业数据规模经历了数量级增长。
他回忆，2024年AGIBOT World发布时，虽然已经拥有百万条动作轨迹，但整体时长只有3000小时级别。去年早期，能够积累1万小时数据的企业已经相当突出。
如今，智元GO3模型所使用的训练数据集规模超过百万小时，既包含历史采集数据，也包含从觅蜂及其他渠道获取的数据。
但姚卯青指出，数据数量增长并不代表有效数据同步增长。部分企业购买的大规模数据，实际可用比例可能只有10%至20%，而较高质量的数据采集体系，有效率可以达到80%至90%。
当简单室内场景数据逐渐供过于求，双目视觉、触觉感知及复杂操作场景数据仍然保持较强需求。
具身智能的数据竞争，开始从积累规模转向提高有效性。
Q：智元提到的模型后训练，为什么会成为机器人进入工业场景的关键？
王闯：模型拥有基础泛化能力，就像一个刚从学校毕业的人，知道如何完成任务，却不一定能够立即胜任具体岗位。
他介绍，智元当前重点投入平板电脑上下料、料箱搬运和包裹分拣等场景，通过针对性的后训练提高作业成功率。
其中，平板电脑上下料在并入产线前，需要达到至少三个9，即99.9%的成功率标准，并线后继续向四个9提升。
姚卯青则介绍，智元尝试将100台真实机器人组成训练集群，通过模型权重更新、数据回流及分布式强化学习，提高训练效率。
与实验室里完成一次操作相比，工业现场要求机器人在大量重复作业中持续保持稳定。
机器人能否真正进入产线，最终取决于可靠性，而不是某一次成功演示。
Q：智元从强调量产转向强调部署，机器人企业真正需要跨越的是什么？
王闯：两年多前，智元刚开始推进机器人量产时，首先考虑的是机器人能够进入哪些场景。如今，运动、作业及交互智能都取得一定进展，但规模部署又提出了新的要求。
在长隆乐园，300多台机器人分布在100多个点位，承担讲解、互动游戏、乒乓球等不同任务。
王闯透露，最初部署时，几乎每台机器人都需要对应一名现场工程师。除了机器人自身故障，还要解决网络连接、软件更新、任务配置和异常行为等问题。
经过统一云平台、运维系统及远程支持体系建设，现场人机配置逐步改善。
智元希望今年年底达到一名运维人员管理10台机器人，明年进一步提升至20台。
这一变化的重要性在于，机器人企业不可能依靠无限增加工程师来扩大部署规模。
Q：为什么王闯将一名运维人员管理20台机器人视为重要节点？
王闯：“我觉得20比1是一个很重要的点，因为20比1就是5%。”
按照他的理解，当一名运维人员可以管理20台机器人时，对应的人力配置比例约为5%，这一水平可能开始进入更多客户能够接受的范围。
在早期部署阶段，机器人不仅需要购买成本，还需要调试、维护和现场人员支持。如果新增一台机器人就需要增加大量工程服务，规模越大，运营负担反而可能越重。
王闯希望通过远程管理、标准化部署和自动充电等功能进一步减少人工介入。
不过，人机配置比例只是衡量运维效率的指标之一。机器人本体折旧、软件服务、能源消耗及现场改造成本，仍需纳入完整的商业计算。
Q：从300台走向500台，智元是否已经证明机器人具备规模化复制能力？
王闯：长隆乐园已经成为智元观察大规模部署问题的重要场景。
据其介绍，初期300多台机器人分散在100多个点位，后来随着项目推进，现场规模正逐步扩大至500台。
这些机器人并非执行同一种任务，有的负责讲解，有的完成互动游戏，也有机器人参与乒乓球等活动。
不同任务意味着不同的技术难度。机器人既要应对环境变化，也要处理游客临时提出的需求。
王闯还提到，国庆假期智元在相关场景收集了1万多条数据，用于发现问题并改善模型表现。
部署数量增长说明客户需求正在扩大，但规模化能力仍需通过长期运行、单位运维成本和持续复购进一步验证。
Q：为什么智元认为商业服务场景可能比工业场景更快实现规模化？
王闯：工业场景和服务场景，对机器人的要求存在明显差异。
工厂更关注生产节拍、负载能力、安全性和成本，因此智元主要采用适合平整地面与连续作业的轮式机器人。
商业服务场景则更加重视交互、导览和接待能力，双足机器人具有不同的应用空间。
王闯认为，在乐园等场景中，机器人除了完成工作，还可能带来互动体验和额外客流价值，因此客户对于投资回报的考量与工厂有所不同。
但工业场景的标准更加严格。一台机器人能否并入产线，需要在可靠性、效率和成本方面接受持续检验。
这也解释了为什么当前机器人企业往往同时布局工业与商业服务，却采用不同的产品和商业化路径。
Q：机器人学会自然交流之后，交互智能怎样转化为真实的商业价值？
熊彦：“人和人交互的时候你可能会给我点头回应、表情、肢体动作表示对我话的认可或不认可。”
传统智能设备主要依赖语言进行一问一答，但机器人进入真实环境后，需要结合视觉、声音、表情和肢体动作理解交流对象。
智元WITA-OMNI模型从预训练阶段统一建模多个模态，重点解决复杂环境中的交互鲁棒性和自然回应问题。
熊彦举了一个发生在长隆乐园的例子：面对声音较轻的小朋友，机器人能够主动打招呼、单膝跪地，缩短交流距离。
这种能力不仅改善体验，也能够提高机器人完成导览、接待等任务的效率。
相比固定位置的智能音箱，具备身体的机器人可以主动改变交流方式，这正是具身交互的独特价值。
Q：机器人在真实场景中工作，是否能够通过不断获取数据持续学习？
熊彦：实际部署产生的数据，是智元非常看重的模型训练资源。
他透露，长隆乐园相关场景在约一个月内产生超过100万次交互。
相比顺利完成的对话，那些用户不满意、提前终止的交互，往往更能暴露模型的问题。
智元会对相关数据进行检查、标注，并回流至训练平台，用于下一轮模型迭代。
姚卯青则从工业场景补充，真实作业数据涉及客户工艺和商业信息，不能简单地全部回传云端。对于要求数据不出厂的客户，可以通过本地服务器完成模型训练和升级。
数据闭环的价值正在被真实场景验证，但数据安全、训练质量与持续运行成本，也成为机器人长期部署需要解决的问题。
Q：智元提出Worken概念，是想改变机器人行业衡量价值的方式吗？
王闯：过去，大模型行业经常通过参数规模讨论技术能力，后来Token逐渐成为衡量模型使用的重要单位。
智元希望为具身智能寻找类似的度量方式。
王闯介绍，Worken由Work与Token组合而来，主要考虑机器人实际部署数量、有效工作时长，以及劳动价值密度。
其中，劳动价值密度是最难定义的部分。
例如酒店前台工作人员可能需要承担接待、引导、行李协助等多项任务，而机器人目前只能完成其中一部分工作，却可能具有持续值守的优势。
因此，Worken目前仍是智元提出的初步评价体系，尚不能直接等同于行业统一的生产力标准。
它反映了机器人企业的一种新思路：不再只计算卖出了多少台机器，而是尝试衡量机器实际创造了多少价值。
Q：未来机器人商业模式是否会从卖设备转向按工作量收费？
王闯：目前，智元仍主要通过销售机器人整机及相关能力获得收入，同时提供维护、开发、服务协议，也有按天或按活动收费的租赁模式。
但他认为，如果未来机器人能够更加独立地完成任务，商业模式可能发生变化。
客户不一定需要购买某一台机器人，而可能购买一组机器人能够提供的劳动服务。
例如用户购买一定数量的Worken套餐，机器人完成任务后，根据任务复杂程度和实际消耗进行结算。
这种模式仍处于设想阶段，尚未形成成熟的商业收费体系。
从设备销售到生产力服务，意味着机器人企业的收入逻辑可能从一次性交付转向持续创造劳动价值，但前提仍是任务可量化、服务可交付、成本可控制。
Q：开发者生态为什么被智元视为扩大机器人应用的必要条件？
王闯：“我们没有必要每一块钱都赚。”
机器人面对的工作种类远比汽车或手机复杂。不同企业、不同岗位甚至不同客户，都可能需要独特的技能和运行方式。
王闯认为，单一机器人公司不可能掌握所有行业知识，也不可能独立完成所有应用开发。
智元因此通过开源灵渠OS，以及灵创、灵汐、Genie Studio等平台，为开发者提供技能开发和任务编排工具。
在长隆等场景形成示范之后，一些新项目也会交给生态伙伴进行开发和交付。
对于智元而言，平台化的商业意义，是让外部开发者承担部分应用创新与市场拓展工作。
但开放生态能否形成稳定的开发者收益和商业分工，仍需要更多真实项目检验。
Q：机器人已经可以打乒乓球、进行复杂动作，为什么灵巧手仍然是商业化瓶颈？
王闯：当前机器人操作能力距离人类还有明显差距。
他坦言，尽管高自由度灵巧手持续进步，但在不少真实作业场景中，客户仍更倾向于使用夹爪。
原因并不复杂：夹爪结构相对简单，作业成功率和可靠性更容易满足工业要求。
灵巧手的优势在于泛化，可以操作更加多样化的物体，但这也对控制算法、触觉反馈和长期运行可靠性提出更高要求。
王闯认为，未来随着触觉能力和自由度提升、成本下降，灵巧手才可能逐渐进入更多工业岗位。
技术上能够完成精细动作，与客户愿意长期使用，是机器人商业化中的两道不同门槛。
Q：从量产到部署之后，智元怎样选择下一批值得投入的应用场景？
王闯：“好的企业就是懂得做取舍的。”
目前具身智能还没有发展到能够胜任所有工作的阶段，企业必须选择技术能力能够触及的场景。
智元目前重点布局工业上下料、导览、讲解和接待等任务。
王闯表示，选择场景不仅要看当前技术能否实现，还要考虑未来是否存在规模复制的潜力，以及相关项目能否为模型持续积累有效数据。
这意味着，机器人企业不能只追求展示效果，更需要判断某一项能力能否在不同客户之间复制。
从这个角度看，场景选择已经成为机器人企业技术战略与商业战略之间的重要连接点。
Q：什么情况下，才意味着具身智能真正跨越了规模化部署的门槛？
姚卯青：他提出，可以观察中国工厂何时出现超过1万台机器人长期稳定作业。
但数量不是唯一标准。
机器人能否持续完成任务，客户是否愿意付费，软件开发商、系统集成商及本体企业是否都能够获得合理利润，同样重要。
王闯则从另一角度提出，真正的普及应该是企业能够自行购买、部署和使用机器人，不再高度依赖原厂工程师提供服务。
熊彦认为，未来交互智能、运动智能和作业智能可能逐渐融合，但这一过程仍然漫长。
三人的判断指向同一个产业变化：机器人正在从技术演示走向复杂的生产和服务体系。
对于一家机器人企业而言，制造出更聪明的机器只是竞争的开始，能否让这些机器持续、稳定并且经济地工作，才决定其商业化的深度。
回看此次智元创新日，百万小时数据、模型进步与数百台机器人的真实部署，展示了具身智能行业正在积累的技术和工程能力。
但最能说明产业转变的，或许不是某一项技术突破，而是王闯提到的现场工程师配置变化。
当数百名工程师不再需要守在数百台机器人旁边，当客户能够自行维护、复制并持续使用这些设备，机器人才能逐渐摆脱科技展品的属性，成为真正的生产工具。
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