2026世界机器人大会（WRC）在北京启幕，本次大会以“人机共生，产需共融”为主题，全面呈现全球机器人产业最新创新成果与应用实践。此前，部分企业更多侧重于机器人的灵活度、观赏性和创新动作，重在“好看”。今年各家参展企业均把真实落地案例、工业场景适配、现场作业演示作为核心展示内容之一，重在“好用”。

  聆动通用机器人的联合创始人兼产品VP张吉洋表示，行业正在告别单纯比拼技术参数的阶段，能否贴合真实场景完成迭代落地，已经成为企业拉开差距的关键因素之一。

  成立仅两年的聆动通用机器人，依托团队前置孵化积累，在工业场景持续打磨产品、积累场景数据、推进落地交付，用一套从技术迭代到量产交付的完整实践，为行业产需共融发展提供了可参考的实践样本。

  造一台“能落地、能干活”的机器人

  工业场景被视为具身智能最先落地的方向之一，这已是行业共识。但“共识”与“落地”之间，隔着若干道看不见的门槛。

  当前工业具身智能行业普遍存在试点易、量产难、复制更难等问题，不少成果集中在实验室演示和小范围试点阶段，能够深度适配复杂工厂工况、稳定常态化作业并实现大规模批量交付的成熟工业级产品仍然稀缺。

  张吉洋认为，市面上多数机器人产品，最初是为家庭、商超等通用场景设计，并非贴合工业场景原生打造，面对工厂复杂工况、严苛安全标准和连续作业要求，往往水土不服。针对这一行业痛点，聆动走出了一条差异化的正向研发路径。“我们从一开始就坚持工业场景原生定义，先摸清工厂需要什么，再倒推产品设计和功能迭代。”张吉洋介绍，聆动搭建了采训推机器人LDT与移动式作业机器人LDB互补的双产品矩阵。一款产品筑牢工业数据基建，补齐行业底层短板，一款产品直面产线作业需求，承接实景生产任务，两条链路相互协同，完整跑通数据采集、模型训练、模型推理、量产交付的产业链路，实现技术贴合产业、产品适配场景。

  两款产品各司其职且数据互通，构成聆动工业落地的核心支撑。张吉洋表示，工业B端数据有着极强的私密性，各家工厂的生产场景数据一般不对外流通，无法通过开源、外购的方式获取，这也是行业数据稀缺、模型迭代缓慢的原因之一。针对这一难题，聆动打造的采训推机器人LDT，实现了一站式采训推闭环。“LDT可以在闭环内独立完成数据采集、模型训练、模型推理全流程，它做的数据采集既包括预训练的数据，也包括后训练的数据。预训练数据可以完善整个行业的数据集，而后训练的数据则可以用于自身作业。”张吉洋说。依托LDT真机进场的实地数采模式，聆动积累了大量稀缺的真实工业数据，为全系产品迭代、模型优化提供了不可替代的数据支撑。

  在LDT筑牢数据基建的基础上，聆动全新推出的移动式作业机器人LDB，成为面向工业场景的生产力终端。谈及LDB的研发历程，张吉洋坦言，这款产品是两年深耕场景、反复试错打磨出的成熟成果：“我们从2024年启动需求定义，前后迭代四代实验室功能样机，如今展出的是第五代机型。”不同于市面通用场景改造机型，LDB是完全工业场景原生设计，从结构、传感器布局到安全标准，全部适配工厂连续作业、复杂电磁干扰、高低温等真实工况。也正是基于原生工业设计，LDB拿下中国CR认证（中国机器人产品认证证书）与欧盟CE-MD（欧盟机械指令‌）双重认证，安全性、可靠性与稳定性得到工业市场认可。

  张吉洋表示，聆动通用软硬一体的全栈自研能力，为整套落地体系筑牢根基。聆动团队硬件核心成员均拥有多年工业机器人、汽车研发量产经验，深谙工规级、车规级产品的严苛标准；软件算法团队脱胎于科大讯飞研究院，在大模型、多模态技术和具身智能采训推闭环领域拥有深厚实操积累。基于优质团队能力，聆动实现了机器人大脑、小脑、本体的全链路自主可控。“核心零部件我们择优选型或自研，整套设计、验证、生产、验收流程全部自主把控，保障产品一致性和稳定性，也为规模化降本、标准化复制打下基础。”张吉洋说。

  从“能做出来”到“能卖出去”

  当前具身智能行业考核标准正从“能不能做出来”向“能不能卖出去”转变，市场不只关注概念与样机，更看重企业真实的落地台数、客户现场部署情况与实际作业价值。

  在张吉洋看来，工业客户的需求逻辑与消费级市场完全不同，工业用户更关注机器人能否在现场完成完整作业闭环，创造实际价值。

  结合大量工厂落地实践，聆动梳理出工业机器人跑通商业闭环的三层核心标准，也是行业迈入规模化阶段的必经门槛。

  首先是性能标准，机器人需要在客户现场达到基础作业指标，比如能顶替0.8到1个人的作业量，解决“能不能胜任”的问题。

  其次是稳定性指标，即MTBF（平均无故障时间），它衡量了批量制造的一致性和稳定性。在客户现场能否做到工作6-12个月才需要一次维修或故障处理，解决“能不能长时间胜任”的问题。

  最后则是ROI投资回报率。工业客户普遍要求设备回报周期控制在36个月以内，才允许产品进入产线试点；若能缩短至24个月以内，客户就有很强的付费购买意愿，从而解决“经济效益”的问题。

  “三重标准层层递进，也让行业发展逻辑愈发清晰。中国机器人产业的下一站，跑通商业闭环、实现批量复制才是硬道理。”张吉洋说。

  成立两年以来，聆动累计调研近三十家工厂，筛选出十余家头部物流、汽车企业完成真机进场部署与常态化数据采集。团队在落地过程中提炼各场景共性需求，打磨标准化产品；同时针对细分场景差异做适度定制适配，实现单场景验证成功后快速多场景复制。

  据介绍，今年，聆动两款产品的量产计划是200台左右。对于一家成立不到两年的公司来说，这个数字不算大，但意味着产品开始以“量产姿态”进入市场。

  中国具身智能产业正在穿过一条从“能演示”到“能交付”的隧道。谈及行业发展趋势，张吉洋认为，从行业落地节奏来看，工业具身智能的普及路径清晰可循，将按照由易到难的顺序逐层渗透。智能仓储物流场景难度相对较低，有望成为最先规模化落地的领域。后续工厂通用的上下料、分拣、搬运等常规工序将快速跟进普及。汽车行业作为工业体系的集大成者，工艺全、标准要求高，将在后期完成深度落地与场景应用打磨。相比家庭场景面临的隐私、伦理、合规等复杂问题，工业场景需求明确、落地标准清晰、用户粘性相对更高，是当前具身智能商业化落地的优质赛道之一。

  在张吉洋看来，本届WRC“产需共融”的主题，精准锚定了机器人产业的未来走向。技术迭代是产业发展的基础，扎根真实的工业场景，用可落地、可盈利、可复制的产品创造实体价值，既是聆动的成长路径，也是具身智能机器人产业进阶的必经之路。