近兩年來，國內人形機器人賽道持續升溫。
據畢馬威報告指出，人形機器人領域融資規模逆勢上揚，從2020年的15.8億元激增至2024年的72.3億元，年均復合增長率達35.6%。進入2025年，智元機器人、銀河通用、逐際動力、穹徹智能、眾擎科技等企業接連完成數億元融資，資本正密集涌入該行業。
然而，資本繁榮背后，技術與商業化的挑戰依然嚴峻。擎朗智能創始人李通在接受時代周報專訪時坦言：“大規模商業化可能還需5年以上時間。”他指出，盡管小規模商業化已在餐飲、酒店等特定場景逐步展開，但要實現家用機器人洗衣、烹飪、育兒的普及愿景，技術瓶頸尚待突破。
“人形機器人的‘身體’（如機械結構與運動控制）已相對成熟，但‘大腦’的智能化水平仍有較大提升空間，行業仍在探索階段。”李通表示。
擎朗智能創始人李通 受訪者供圖
擎朗智能于2010年創立，提供服務機器人產品和完整解決方案，擁有引導機器人、消毒機器人、清潔機器人等。3月31日，擎朗智能發布人形具身服務機器人XMAN-R1，打造多形態具身服務機器人協作生態。
據IDC預測，具身服務機器人自2025年開始逐步落地，到2030年全球具身服務機器人市場規模近939億美元，將實現86.2%的高速復合增長。
輪式機器人短期更易商業化
時代周報：在開發具身智能模型時，數據是一個關鍵問題，擎朗是如何解決海量數據需求的？
李通：這確實是我們在思考的技術路線問題。
具身智能模型需要海量、真實的交互數據，而這些數據不像互聯網數據那么容易獲取。現在行業里有些公司嘗試用仿真數據來訓練模型，但仿真畢竟和現實有差距，效果有限。還有些公司通過部署幾十臺、幾百臺機器人去采集數據，類似自動駕駛的形式。這種方式在特定場景下可行，但數據量還是太小，離大模型的需求差了幾個數量級。
擎朗智能提出了一條更務實的路徑：崗位化落地。我們不追求一步到位做出通用人形機器人，而是先聚焦特定場景的崗位。比如，可以先做一個只在餐廳里做漢堡的機器人，訓練它專精于某項任務。這樣數據需求會大幅減少，100臺、200臺機器人的運行數據可能就夠用了。
在專精場景下，機器人可以快速量產，進入實際應用。比如，做漢堡的機器人部署到連鎖餐廳，假設有幾千家店，每家一臺，很快就能積累幾萬臺機器人的運行數據。這些數據再反哺模型，逐步提升能力。然后可以再推一個專精做清潔的崗位化機器人、擦玻璃的機器人，逐步擴展場景。久而久之，這些專精能力整合起來，就可能接近通用智能。
時代周報：目前，具身智能機器人行業在下肢設計上分為輪式和足式兩大方向。你如何看待這兩種形式在人形機器人中的應用前景？
李通：輪式和足式各有優勢，關鍵看應用場景。
從通用性角度，雙足機器人更靈活，能應對臺階、斜坡等復雜地形，理論上適用范圍更廣。但輪式機器人在平坦環境下的移動效率更高，且技術成熟度更高。更重要的是，輪式在商業化上更有優勢。比如，雙足機器人重量通常在60公斤左右，斷電或失衡時可能傾倒，存在安全隱患。相比之下，輪式機器人在平坦環境中的移動效率更高，穩定性更強，技術成熟度也更高，短期內更易實現商業化落地，特別是在需要快速部署的場景中。
擎朗采取的是雙線并行的策略：一方面優化輪式機器人以加速商業化，另一方面也在研發雙足人形機器人，預計今年下半年會有初步成果發布。擎朗的目標是平衡短期收益與長期潛力，既要“今天能掙錢”，也要為“明天的大市場”做準備。
時代周報：提到商業化落地，不少人形機器人企業認為工業場景是重要的切入點。你如何看待工業場景與服務場景在人形機器人應用中的優先級？
李通：工業場景和服務場景各有其價值，但我們更看好服務場景的長期潛力。工業場景，比如黑燈工廠，通常是高度結構化的環境，任務標準化程度高，機械臂等成熟設備已經占據主導地位。人形機器人在這類場景中的角色更多是輔助性的，比如在汽車產線上貼車標、裝配簡單部件。
反觀服務場景，比如餐飲、零售或養老服務，對機器人的交互能力和靈活性要求更高。人形機器人不僅能完成物理任務，還能通過語音、表情與人溝通，滿足情感陪伴等需求。我們認為，從服務場景切入，逐步迭代技術，是一條更現實、更可持續的商業化路徑。
最大的挑戰是市場教育
時代周報：截至2025年1月，中國服務機器人行業企業數量已超88.23萬家，2024年新增注冊企業高達17.53 萬家。你如何看待這一行業熱潮？面對競爭，擎朗有何對策？
李通：雖然目前服務機器人行業呈現出企業數量激增的熱潮，但真正能實現商業化落地的并不多。大量企業涌入，說明這個市場被廣泛看好，具有極大的潛力，吸引了眾多參與者。然而，需要明確的是，做出一個機器人樣品（demo）和實現實際的商業化落地完全是兩碼事。
從行業發展的角度看，目前最大的挑戰并非來自同行間的競爭，而是市場教育問題。國內部分行業對服務機器人認知和應用較成熟，但其他行業及國家還有很大差距。不同國家市場差異大，進入每個國家都要重新開展市場教育，這是行業一大痛點。所以，擎朗希望市場上能有更多有實力的企業加入，大家攜手將市場蛋糕做大，共同推動行業的發展。
時代周報：服務機器人進入酒店和醫院等應用場景，能解決哪些痛點呢？
李通：服務機器人在酒店和醫院等場景落地，主要是針對效率、人力成本和用戶體驗的痛點。以酒店為例，核心需求集中在兩個方面。首先是配送效率問題，比如高峰時段的外賣、客房用品（如酒店六小件）配送需求激增，人工配送往往人手不足，導致排隊或延誤。現在，配送服務機器人已成為許多酒店的標配，能實現24小時高效配送，大幅提升服務響應速度。
其次是清潔問題。酒店的公共區域，如走廊、地毯、電梯間，需要高頻次清潔以維持環境品質，但人工清潔存在效率低、頻次不足或覆蓋不全的短板。特別是在海外市場，勞動力成本高企，清潔人員短缺更為明顯，機器人能有效填補這一缺口，提供標準化、高頻次的清潔服務。
醫院場景則更強調精準性和安全性。比如，藥品、醫療器械的配送需要高可靠性和低差錯率，機器人可以通過精準導航和智能調度降低人工失誤風險，同時減少醫護人員在非核心任務上的時間消耗，也可以避免一些感染風險。
時代周報：家用服務機器人領域，追覓、石頭、科沃斯等企業發展迅猛。商用服務機器人與家用服務機器人在技術、市場需求上有何顯著差異？擎朗是否有意進軍家用市場？
李通：在技術要求和市場需求上，公共服務機器人和家用服務機器人的差異主要體現在可靠性和場景復雜性上。
家用場景的環境相對可控，比如掃地機器人主要在固定的家庭環境中運行，容錯空間較大。即使偶爾出現定位失誤、漏掃或多掃，用戶通常也能接受。而公開服務場景，比如酒店、醫院或餐廳，要求極高的穩定性和安全性。試想一下，如果一臺配送機器人在商場里撞到人，或者把貨物送錯樓層，客戶體驗會大打折扣，甚至可能引發安全問題。因此，公共服務機器人對導航、避障和定位的精度要求遠超家用機器人。
但家用市場不僅僅是技術競爭，品牌影響力、營銷策略和渠道建設同樣關鍵。消費者對品牌的認知度往往比純技術參數更具決定性。因此，盡管我們在技術上有信心，但進入家用市場需要綜合考量，擎朗的愿景是讓更多機器人走入人們的生活，目前的產品矩陣更聚焦在公共服務領域，未來會根據市場機會評估進入家用市場的時間。
時代周報：康養領域對機器人需求日益增長，擎朗是否考慮布局輔助機器人或康復機器人？
李通：康養領域確實是服務機器人行業的重要增長點。目前，我們的醫療事業部已在醫院場景中落地了多種機器人項目，比如消毒機器人和醫療物資運輸機器人，這些項目在一定程度上也與康養相關。
從市場趨勢看，全球老齡化進程加速，特別是日本、歐洲和北美等地區，由于勞動力短缺和護理成本高企，對康養機器人的需求尤為迫切。中國市場雖然也在快速增長，但需求成熟度相對較低，市場培育需要時間。
海外市場營收占一半
時代周報：擎朗目前在國內和海外市場的銷售比例如何？在出海戰略上，主要目標市場是哪里？此外，海外市場的合規要求復雜，這方面如何應對？
李通：目前，我們的國內和海外市場銷售比例大致各占一半。在出海戰略上，主要聚焦勞動力成本較高的國家和地區，比如韓國、歐洲、北美等地。這些市場勞動力成本較高，服務機器人的經濟性更具吸引力。
例如，擎朗的機器人定價通常是當地人工成本的二分之一左右，能顯著降低客戶運營成本。相比之下，在勞動力成本較低的地區，市場對機器人的需求較弱，因為人工替代成本低，短期內推廣難度較大。
至于海外市場的合規問題，核心在于嚴格遵循各市場的法規和標準。擎朗旗下服務配送全系列產品已全部通過歐盟、日韓、北美等多項國際認證，擎朗云平臺通過了歐盟GDPR法案認證，確保客戶的隱私權益和信息安全，也是業內首家獲得該認證的服務機器人公司。如今，擎朗智能已獲得全球62個國家/地區質量安全與合規認證。
值得一提的是，不同國家和地區標準各異，有些市場甚至缺乏明確的機器人相關標準，擎朗參與制定7項國家標準、23項團體標準和3項國際標準。比如，擎朗參與制定的UL服務機器人標準已于去年正式落地。通過前期的充分準備和持續的本地化適配，擎朗確保產品能夠順利進入目標市場并滿足客戶需求。
時代周報：在目前的時間點上，你覺得國內機器人整體實力和海外相比怎么樣？在服務機器人、人形機器人方面分別處于什么梯隊？
李通：不同產品線情況不太一樣。
服務機器人方面，國內憑借豐富的應用場景和海量數據，已躋身全球第一梯隊。我們的技術在導航精度、避障能力和多場景適配性上，與國際頂尖企業不相上下，甚至在某些細分市場占據領先地位。這得益于國內強大的AI算法開發能力和供應鏈整合優勢，類似于新能源汽車行業的崛起，我們通過場景驅動和技術迭代實現了從追趕到領先的轉變。
人形機器人則處于全球早期探索階段，中國與美國等主要玩家大致并跑，處于同一梯隊。
人形機器人可以拆分為“身體”“小腦”和“大腦”三個部分：身體方面，國內在制造業上有明顯優勢，成本控制和供應鏈穩定性領先，機械結構的可靠性與生產效率都非常出色；小腦方面，國內在強化學習等訓練方法上進展迅速，步態規劃和動作精度的表現已接近國際先進水平，差距微乎其微；至于人形機器人的大腦，這是全球共性難題，無論是中國還是其他國家，目前都處于探索階段，尚未找到明確的解決方案。
本文鏈接：http://www.wbe-yiqi.com/news-2-1808-0.html專訪擎朗智能創始人李通：人形機器人大規模商用至少再等5年
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