7 月 26 日，WAIC2025 在上海开幕，擎朗智能创始人兼 CEO 李通接受记者专访。李通认为，机器人需真实满足客户需求，技术应服务于真实场景。对于人形机器人形态，李通表示需根据需求选择。他认为，服务业对机器人需求最大，擎朗智能将率先从海外开拓市场。李通还指出，人形机器人大脑是技术卡点，数据训练至关重要。
每经记者｜朱成祥 每经编辑｜陈俊杰
7 月 26 日，WAIC2025 在上海拉开帷幕。本届 WAIC，最受瞩目的当属机器人。目前，机器人中商用程度较高的为工业机器人和商用服务机器人。近日，全球商用服务机器人龙头厂商擎朗智能创始人兼 CEO 李通在公司总部接受了 《每日经济新闻》 记者的专访。
根据 IDC 数据，擎朗智能出货量位居全球商用服务机器人第一。同时在全球配送服务机器人和全球餐饮配送机器人细分领域出货量均位列第一。
近期，擎朗智能也推出了人形机器人。李通认为：「（机器人） 最核心的是需要真实满足客户的需求。我们是一家机器人公司，不是研究机构，不是去炫技的，技术要为真实需求服务，真实解决老百姓的问题，真实为客户创造价值。」
图片来源：企业供图
立足于劳动力需求最旺盛的服务业
在此次大会 「WAIC 里机器人技能大舞台」 中央展区，擎朗智能双足人形具身服务机器人 XMAN-F1 流畅地完成爆米花制作，并根据顾客需求调制各类冰镇饮料，包括雪碧、可乐，是否加冰等多种选择，向参观者展示了未来服务的可能性。
记者观察到，擎朗智能既有轮式人形机器人，也于此次 WAIC 大会上推出双足人形机器人。对于人形机器人各类形态，公司是否有所侧重呢？
李通认为：「常规室内环境，轮式比较适合，但如果出现崎岖的户外复杂环境，双足可能更适合一些。这需要根据需求，来决定选择什么样的形态。」
从擎朗智能展示的机器人可以看出，不管是商用服务机器人还是人形机器人，其均立足于劳动力需求最旺盛的服务业。
李通表示：「我们认为，哪里劳动力人口最多，哪里对机器人的需求就最大。不可能原来使用一个人的岗位，去用十个机器人替代。」
李通补充表示：「服务业是人类生活中对劳动力需求最旺盛的行业，且大大超过第一产业、第二产业的劳动力投入。服务业场景对机器人的挑战在于，它是处于变化的环境中，因此技术挑战不同，但公司仍然希望从服务业开始大规模落地。」
在人形机器人具体应用上，擎朗智能将率先从海外做起。一方面，发达国家劳动力成本高；另一方面，公司已深耕海外市场多年。
李通告诉记者：「简单来说，海外，特别是发达国家，劳动力比较贵，因此对人形机器人的成本承受能力较高。」 考虑到发达国家的劳动力成本和老龄化的人口结构，其是人形具身服务机器人开拓期的理想市场。
不过，进军海外市场并非易事。李通表示：「不仅是需求，服务海外市场时，对客户的理解，各个市场的文化、法律差异，都需要花时间去 （攻克）。不是说我们比别人聪明，只是我们花的时间比较长。」
人形机器人未来将如何演进？
人形机器人主要分为大脑、小脑和本体三大部分。在李通看来，人形机器人本体和小脑已经足够成熟，没有所谓的技术壁垒。
那么真正的卡点在哪里？李通认为是大脑。「没有大脑，不可能真正对外界任何情况做泛化，做响应。换句话说，没有大脑的机器人，根本不能叫做具身智能，因为都没有智能。」
李通具体解释称：「小脑主要做内部自我身体的管理。机器人要成为一个有用的帮手，必须具备完整的 『大脑—小脑』 协同系统。大脑负责认知决策，小脑则要确保每一个动作指令都能被精准执行。这就好比一个优秀的服务员，不仅要知道顾客需要什么 （大脑决策），还要能稳稳地端好餐盘不洒出来 （小脑控制）。」
而训练人形机器人的大脑，数据是极其重要的。李通表示：「数据分为三个层级，最低端的是视频数据，这种训练效果比较差；仿真数据比视频数据要好；最好的数据是真正物理采集的数据。」
对于物理采集数据，李通进一步表示：「我们也在建立训练场，通过机器人采集数据。但对实现完全通用型机器人，通过 （训练场） 采集的数据有点杯水车薪。」
在李通看来，特斯拉的自动驾驶是通过许许多多真实行驶的特斯拉车辆跑出来的。因此，人形机器人也需要在实际使用中采集数据。对此，擎朗智能的做法是将机器人岗位化。
李通具体描述道：「比如一个餐厅有 20 个岗位，并不需要一台人形机器人 20 个岗位都能干，可以从一个岗位做起，然后把产品卖出去。起量之后，可以通过真正物理场景不断训练。收集到有价值的数据后，再去拓展第二个岗位、第三个岗位。」
也就是从最简单的工作做起，然后不断进化。擎朗智能认为，岗位化模式可让机器人掌握新技能，相比传统方法可大幅降低数据需求，其高效率源于岗位化带来的任务明确性和技能复用性，使机器人能够 「举一反三」。这种数据优势也使得擎朗智能的具身智能系统在泛化能力和可靠性上取得领先。
人类社会是高度分工的，那么未来人形机器人会走向通用还是专用？李通表示：「未来将是通用+专用。比如通用机器人，在某个领域使用多了，可能为了 （效率） 而走向专用，去进行专门的优化。比如一个工种需要 100 万台，但工作过程只需要一只胳膊。由于量比较大，就很有可能发展成使用一只胳膊的专用机器人。」
文章转载自 每经网
