优必选：人形机器人迈入工业规模化落地期，全栈技术赋能智能制造

7月3日，在芯原股份（VeriSilicon）举办的“具身机器人：感知·计算·行动”专题技术研讨会上，优必选科技高级副总裁、战略投资总顾问侯宗放带来《人形机器人赋能工业行业应用》的主题分享，解读了具身智能的产业价值与演进路径，分享了人形机器人在工业场景的落地实践与全栈技术布局。

优必选科技高级副总裁、战略投资总顾问侯宗放

侯宗放指出，传统AI大模型仅能在数字世界完成认知推理，而具身智能让AI拥有了物理实体，可在真实环境中实现“感知-决策-执行-反馈”的完整闭环，能够适应动态、非结构化的作业场景。在他看来，未来的物理AI将走向“总控大脑+模块化小脑”的分布式架构，每个零部件都将具备独立的计算与感知单元，实现对环境的自适应调整。


针对“为何聚焦人形形态”这一行业共性问题，侯宗放表示，人类打造的生产生活环境天然围绕人形设计，人形机器人是最具通用潜力的具身载体，可最大限度兼容现有环境、工具与设备，无需额外改造成本。“人形机器人形态是第一个1，基于这一基础可以向下衍生出四足、轮式等多种专用形态，覆盖差异化的场景需求。”他同时提到，当前轮式底盘凭借经济性与高通过性在工业场景率先上量，但人形形态的长期通用价值是其他形态无法替代的。

侯宗放判断，人形机器人行业已从专用场景验证阶段迈入规模化工业落地的关键窗口期。政策层面，工信部明确推动人形机器人进工厂，“十五五”规划将具身智能列为新的经济增长点，为产业落地提供了明确支撑。


落地模式上，优必选提出“工业智能综合体”思路，不追求单台机器人完全替代工人，而是通过机械臂、轮式机器人、人形机器人等多形态设备协同作业，系统性降低工厂智能化改造成本。目前人形机器人已在搬箱搬运、质量检测、物料操作、螺栓拧紧、零件安装、SPS分拣六大工业典型任务中取得突破：质检环节效率已优于人工，搬运类场景作业效率可达人工的40%，后续将通过技能包迭代持续提升。场景方面，优必选重点布局泛3C制造、轻工纺织、物流分拣、半导体航空等领域，瞄准重复性高、劳动强度大、招工困难的岗位先行落地。

技术体系上，优必选构建了“仿生大脑+仿生小脑”的分层控制架构：大脑依托多模态大模型、自研世界模型实现认知决策与空间预判，小脑负责运动控制与全身协调。


据介绍，优必选自研的Thinker具身大模型，采用纯视觉双目方案，打造原子化技能包体系，通过规模化数据训练持续迭代作业能力。侯宗放也坦言，当前具身大模型数据体量大、端侧算力支撑不足是行业共性痛点，需要芯片与算法产业协同优化，边缘算力也将在工业场景部署中发挥重要作用。

据介绍，优必选今年规划万台级产品交付能力，工业与商用服务是核心落地场景。侯宗放表示，工业制造将在未来2-3年率先实现规模化应用，商用服务紧随其后可能需要3-5年，家庭场景则需要8年左右更长周期的技术与成本打磨。“任何脱离应用场景讲AI都是空泛的。”他表示，优必选将全面开放产业生态，与产业链上下游伙伴协同，推动具身智能深度赋能实体经济。