2026年中国智能家电行业市场前景预测研究报告（简版） 来源：中商产业研究院 发布日期：2026-03-26 08:41 智能家电 分享： 2025-2030年中国智能家电行业深度研究及发展前景投资预测分析报告 2025-2030年全球智能家电行业市场调研及投资前景预测报告 2024-2028年中国智能家电行业分析及发展趋势预测研究报告 中商情报网讯：随着物联网、人工智能等技术不断成熟，智能家电加速普及，逐步形成覆盖多领域的智能家居生态体系。当前，行业正从“单品智能”向“全屋智能”加速跃迁，在政策与AI技术驱动下，有望迎来新一轮高质量发展浪潮。 一、智能家电的定义 智能家电是指将微处理器、传感器技术、网络通信技术、人工智能算法等融入传统家电设备，使其具备自动感知、智能决策、远程控制、人机交互及自主学习能力的家用电器产品。智能家电的核心特征在于通过技术手段实现“人-设备-环境”的三位一体智能协同，构建主动服务而非被动响应的智慧生活体验。 资料来源：中商产业研究院整理 二、智能家电行业发展政策 近年来，国家层面持续强化对智能家电产业的政策引导与支持。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出“推动智能终端‘万物智联’，培育智能产品生态”，智能家居被列为重点发展领域。2025年，市场监管总局发布《智能家用电器的智能化技术要求和评价 第1部分：通用要求》及《智能家用电器应用场景 第1部分：通用要求》两项国家标准，首次建立L1至L5五级智能等级评价体系，明确了智能家电的数据管理、人机交互、智能控制、智能运维四大关键能力，为行业规范化发展奠定基础。在消费刺激方面，2026年国家继续实施大规模设备更新和消费品以旧换新政策，家电动能持续释放。 资料来源：中商产业研究院整理 三、智能家电行业发展现状 1.智能家电市场规模 在消费升级与技术迭代的双重驱动下，中国智能家电市场规模保持逐年稳健增长。中商产业研究院发布的《2025-2030年中国智能家电行业深度研究及发展前景投资预测分析报告》显示，2024年中国智能家电市场规模达到7560亿元，同比增长3%，2025年市场规模约为7938亿元。中商产业研究院分析师预测，2026年中国智能家电市场规模将达到8335亿元。 数据来源：中商产业研究院整理 上一页12345下一页

一汽-大众全新速腾S正式启动盲订及价格竞猜活动，消费者可通过官方渠道参与预订，并在3月31日春季新品发布会上见证新车正式上市。即日起至3月31日期间下订，并于4月30日前完成开票核销的用户，可享受1000元抵3000元加油基金的专属权益。同时，参与官方价格竞猜且预测价格最接近上市价的前1000名用户，将获得神秘礼品。内饰设计以“现代、实用、家居”为核心，全新速腾S采用环抱式座舱布局，搭配12.9英寸悬浮中控屏与10.25英寸全液晶仪表组成的智慧双屏系统，辅以大面积软质材料包裹，营造出通透、科技感十足的驾乘空间。配置方面，人体工学座椅、30色氛围灯及AR实景导航等功能的加入，从触觉、视觉到体感多维度提升舒适性，满足家庭用户对品质出行的需求。智能化配置聚焦日常用车场景，车机系统搭载高通8155芯片，确保运行流畅稳定。科大讯飞语音交互系统与融合Deepseek、豆包及自研模型的AI大模型矩阵，支持多轮对话与多意图精准识别。车辆兼容Carplay、Carlife和华为Hicar，实现手机生态与车载屏幕的无缝衔接，让导航、通讯、音乐等核心功能使用更安全便捷。动力系统提供双1.5黄金组合选择：1.5L自然吸气发动机匹配6AT变速箱，以可靠性与平顺性见长，适合城市通勤与家庭代步；1.5T EVO2发动机搭配7速DSG变速箱，则通过米勒循环、APS大气等离子喷涂等技术，实现动力性能与燃油经济性的双重提升，满足对驾驶激情有更高追求的用户。底盘调校延续德系经典风格，扎实稳健的操控表现与精准转向特性，使其能够从容应对城市通勤、家庭出游及长途自驾等多样化场景。整车历经超900万公里多场景可靠性验证，完成3137次超国标极限测试，覆盖高原、高温、高寒等极端环境，从零部件到装配工艺全程严控品质，延续速腾家族耐用可靠的口碑。全新速腾S的推出，将与速腾、全新一代速腾L形成差异化产品矩阵，覆盖更广泛的消费群体，进一步巩固速腾在A+级家轿市场的领先地位。目前，新车已全面开启盲订，消费者可前往一汽-大众全国授权经销商门店近距离体验产品实力。

在农业转型升级的关键时期，智慧农业大数据平台正成为推动传统农业向现代化迈进的核心引擎。该平台深度融合物联网感知、云计算处理、人工智能算法及大数据分析等前沿技术，构建起覆盖农业生产全周期的数字化管理体系，为种植、养殖、加工、销售等环节提供精准决策支持，助力农业经营模式从经验驱动转向数据驱动。平台通过部署在田间地头的智能传感器网络，实时采集土壤温湿度、光照强度、空气质量、作物长势等20余类关键参数。这些数据经边缘计算设备初步处理后，上传至云端进行深度分析，形成可视化数据看板。农户通过手机APP或电脑终端即可远程查看作物生长环境，替代传统人工巡田模式，数据获取效率提升80%以上，异常情况响应时间缩短至分钟级。在智能控制领域，平台构建起"感知-分析-决策-执行"的闭环系统。用户可预设环境阈值，当温湿度超标时自动启动通风设备，土壤缺水时触发智能灌溉系统。某蔬菜种植基地应用后，水肥利用率提高35%，人工成本降低40%。平台配备的多级报警机制涵盖设备离线、参数异常、电量不足等12种场景，通过短信、APP推送等方式实时预警，有效降低生产风险。针对农业管理痛点，平台开发出多层级管控模块。支持跨区域、多园区的统一管理，集成虫情测报、孢子监测、气象预警、视频监控等功能，实现生产要素的全维度感知。在山东某现代农业园区，管理人员通过平台统筹调度200余台农业设备，管理效率提升3倍。平台内置的生产日志系统自动记录农事操作、投入品使用等信息，形成完整的数字档案，为农产品质量追溯提供数据支撑。质量安全追溯体系是平台的重要创新点。每批次农产品生成唯一数字身份，消费者扫描二维码即可查看种植环境监测数据、农事操作记录、质量检测报告等全流程信息。这种透明化生产模式帮助某水果合作社提升产品溢价25%，品牌知名度显著增强。平台还支持多角色权限管理，满足合作社、家庭农场、农业企业等不同主体的协同作业需求。在应用适配性方面，平台采用模块化设计理念，可根据不同场景自由组合功能组件。既支持大型农业园区的综合管理，也能满足家庭农场的轻量化需求。界面设计充分考虑农业从业者操作习惯，采用大图标、语音指令等交互方式，降低数字化工具使用门槛。目前该平台已在水产养殖、畜牧养殖、设施农业等多个领域落地应用，助力农业生产经营主体实现降本增效。通过构建农业数据中台，平台打通了生产、管理、经营、服务各环节的数据壁垒。某生猪养殖企业应用后，通过分析环境数据与生长周期的关联性，将出栏周期缩短15天，饲料转化率提升8%。这种以数据为纽带的产业协同模式，正在重塑现代农业价值链，为乡村振兴注入强劲的数字动能。

在海外短视频和跨境电商领域，不少新手面临一个棘手问题：精心剪辑的视频发布后播放量极低，甚至账号出现异常。实际上，这往往并非内容质量不佳，而是触发了海外头部短视频平台（如TK）严苛的风控机制。平台需要判断账号是真实的海外本地用户，还是跨区域批量操作的“非目标区账号”。一旦设备或网络数据不一致，账号就会被限制流量。平台安全算法对设备信息的抓取维度极为细致，会进行多方面的交叉比对。硬件物理标识方面，会检查手机卡的运营商代码、真实物理定位服务状态以及设备硬件型号；系统底层设置上，若网络显示在北美，但手机系统语言是中文、时区是东八区，就会被视为严重数据冲突；软件生态习惯上，手机里全是国内特有应用，却缺乏海外用户必备基础App，不符合当地真实使用场景；网络解析路径上，DNS服务器解析地址与目标运营区域不一致，容易暴露真实地理位置。这些环节出现漏洞，账号安全分就会大幅降低。为顺应平台风控逻辑，打造高标准“环境隔离”至关重要，需从四个核心环节入手。首先是物理设备的“纯净度”。使用实体手机运营时，要尽可能还原海外真实状态。清理运营商环境，拔出国内运营商SIM卡，有条件的话插入目标国家当地废弃电话卡；系统参数对齐，将系统语言切换为目标市场母语，如北美区选英语 - 美国，时区严格对照网络服务器所在城市调整；关闭位置追踪，防止真实物理坐标被后台读取。其次是软件生态的“本地化”。账号运营设备的App列表应像真正的海外本地用户。应用下载要通过当地官方应用商店，如海外版Apple App Store或Google Play，不使用第三方安装包。随手下载当地高频使用的基础软件，如主流社交媒体、打车软件、外卖平台等，构建正常应用生态圈。再者是网络环境的“合规与稳定”。这是新手易踩坑的环节，切忌使用几千人共用的免费或廉价公共网络工具，这类线路常在平台异常风险库中。应配置专属独享网络，采用目标国家的独享住宅合规网络，避开机房服务器；做好防泄漏设置，确保DNS解析服务器归属地与网络干线归属地一致。最后是撕掉标签的“自然交互”。新设备调试好环境后，不要立刻高频上传营销视频。账号冷启动阶段，注册初期花几天时间正常浏览交互，每天不同时段打开App，观看目标类目相关视频；保持合理完播率，完整看完高质量内容，并进行适当点赞和外文评论，让算法打上健康的“普通用户”标签。对于跨境团队或需同时管理多个账号的情况，传统“一机一号”模式成本高且易因人工失误导致账号关联受限。此时可引入指纹浏览器（如比特浏览器）进行底层环境沙盒化隔离。在PC端多账号运营中，这是一种成熟方案。它能创建独立虚拟沙盒，在一台电脑上划分出数十个互不干扰的独立运行环境，数据完全物理隔离；可自定义硬件指纹，为每个TK账号生成全球独一无二的底层硬件指纹，让平台检测到不同设备终端，切断账号关联风险；还能实现网络自动化匹配，导入专属海外网络配置后，自动将沙盒内语言、时区、DNS与网络干线绑定，并屏蔽WebRTC引发的真实信息泄漏，降低人工配置出错率。无论使用实体机还是指纹浏览器沙盒，正式开展业务前，务必用专业网络健康度检测工具（如Whoer）全面体检。重点核对整体安全评分，尽量确保达到100%健康度；检查异常拦截库，若显示被标记，说明网络干线被污染，需立即更换；查看WebRTC泄漏状态，确保未泄漏本地真实信息；检查系统与浏览器一致性，确保检测报告中的时区和语言与目标区域完美吻合。环境隔离是出海业务的基础，前期配置虽繁琐，但能筛选浮躁玩家，让优质内容在海外流量池获得公平展现机会。

2016年，硕士毕业的王兴兴拿到大疆的offer，但仅仅入职工作了几个月，他的机器狗XDog在海外爆红，“意难平”的王兴兴很快就拿到天使投资，于2016年8月离职创立宇树科技。这是无人机巨头大疆第一次错失站在全球机器人浪潮之巅的机会。两年后，命运给了大疆第二次机会。据《证券时报》3月25日报道，作为王兴兴的老东家，大疆曾计划在2018年通过DJI NewChina PE Fund-1 L.P，以1000万元参与宇树科技融资，彼时投后估值仅6000元。一个未解之谜是，尽管双方已办理工商变更登记及相关备案，但大疆却突然退出放弃——倘若这笔投资顺利落地并陪跑至今，大疆将成为宇树科技上市后最大的外部投资方赢家。多个投资圈信源向《创智记》透露，当年大疆之所以最终放弃投资宇树科技，是因为当时参与该项目的大疆投资负责人，因受大疆内部大规模反腐牵连而被处理。2018年，大疆内部查处了一系列供应链贪腐案，涉及金额巨大，多名员工被移交司法机关。这场反腐运动震动了整个公司，投资部门的工作几乎停滞，所有对外投资项目被叫停进行合规审查。由于“反腐案”的影响，大疆内部审查进入了极端严苛的状态，任何涉及外部技术引进、股权投资或项目合作的行为，都可能被贴上“存在利益输送”的标签。这是中国科技投资历史上极具戏剧性的案例。大疆突然毁约，宇树科技不得不紧急寻找新的投资机构。如果不是幸运获得了前腾讯联合创始人曾李青的火速增援，差点便因资金短缺倒在了黎明前夜。如果当年大疆成功投资宇树，以汪滔对供应链和成本控制的掌控力，加上王兴兴的技术天赋，今天的机器人产业格局或许会完全不同。时至今日再回头看，2018年大疆的反腐运动，初衷是整肃供应链腐败，但副作用明显而深远。近日，大疆公开起诉影石专利侵权，这不只是两家公司的普通商战，更是一场持续近十年的"大疆系"人才叛离潮的矛盾集中爆发。01 高管反戈：“大疆系”的崛起2019年初，大疆公告2018年因贪腐开除员工29人，移交司法机关16人。公司分批组织员工到监狱参观，以起到震慑作用。但一名被辞退员工发布《致Frank的一封信》（Frank为汪滔的英文名），质疑公司的部分反腐缺乏实质证据，公告贪腐名单上面的人，一半以上都是冤枉的。最大的影响是，大疆反腐的强硬态度在公司内部造成了信任危机。就在反腐运动期间，多位高层选择离开：包括研发副总裁王铭钰、视觉团队负责人周谷越、首席科学家吴迪、飞控算法负责人石峻、消费级无人机业务负责人陶冶、研发结构部负责人唐尹、农业植保机业务负责人吴旭民、激光雷达负责人洪小平、机械嵌入式团队负责人赵涛、视觉AI负责人赵丛等。大疆创始人汪滔曾说“不能让竞争对手找到空档挣到了钱，他们有了钱就会和你争夺人才，那才是最大的麻烦。”万万没想到，这些离开大疆的高管人才，却逐渐成为大疆最头疼的竞争对手。在2019-2020年的离职潮中，最令大疆遗憾的可能是陶冶的出走。陶冶在大疆工作了八年，从工程师一路成长为消费级无人机业务负责人，他是大疆内部培养的嫡系高管，对公司的感情极深。"2017年大疆的增速比不上后来，但员工忠诚度和现在比天上地下，"陶冶后来在一次访谈中坦言，“我曾经计划在大疆干到退休。”2020年，陶冶决定离职创立拓竹科技，做消费级3D打印机。临走时，他带走了众多部门技术骨干。拓竹创始人 陶冶这种"集体出走"对汪滔而言是双重背叛：不仅是人才的流失，更是技术路径的迁移。拓竹科技将大疆在无人机领域积累的激光雷达、多摄系统、共振控制等技术引入3D打印机。2024年，拓竹实现营收55-60亿元，净利润接近20亿元，净利率超过30%；2025年营收超过100亿元，年营收增幅超过60%。据统计，自2016年以来，大疆前员工的创业项目覆盖了无人机、机器人、3D打印、移动储能、智能出行等多个硬科技领域，且多数选择出海，在全球市场表现强劲。这些"大疆系"公司有几个共同特点：第一，技术迁移。大疆在飞控系统、传感器、无刷电机、电池管理系统等方面的积累，被创业者们迁移到各个细分赛道。第二，供应链优势。大疆前员工熟悉深圳的硬件供应链体系，能够快速实现产品化。拓竹科技成立仅五年就实现规模化盈利，很大程度上得益于供应链效率。第三，全球化视野。大疆本身就是全球化最成功的中国硬件公司之一，其前员工创立的公司也天然具备出海基因。宇树科技2023年全球市占率接近70%，客户包括谷歌、英伟达、Facebook等国际科技巨头。第四，资本青睐。据《界面》报道，有大疆背景的确更容易被投资人青睐，风投关注可以复制、能从0到1的经验，比如成功孵化过项目、花过足够规模的资金预算、有特定城市的供应链信息和人脉。令大疆难堪的是，拓竹、以及影石等对手在人才市场上开始与大疆直接竞争。2025年7月，来自大疆的张博入职影石，成为中国区销售负责人。"不少候选人在大疆和拓竹之间二选一。"陶冶公开表示，"其实老同志们都愿意聊一聊离职原因，但大家发现来的不是遥相祝福而是挤压和打击之后，就没人愿意再来袒露心声了。"02 对决影石：大疆的最后壁垒要理解大疆的人才流失，必须先理解汪滔。2006年，在香港科技大学读研究生的汪滔在深圳仓库中创建大疆创新。他是个典型的"不招人待见的完美主义者"——这是他自己说的。他的办公室墙上写着八个大字："只带脑子，不带情绪"。这种极致追求在产品层面创造了奇迹。大疆占据全球消费级无人机市场70%以上的份额，拥有4600项专利，是全球硬科技领域的标杆。但这种文化对员工的消耗也是巨大的。这种细节控在产品打磨时有效，但也意味着员工必须承受巨大的心理压力。还有争议的股权问题。对股权激励的不满、外部创业机会的诱惑，是很多大疆人才流失的核心动机。2026年3月，大疆起诉影石创新的案件，是这场恩怨的最新章节。案件的核心是六项专利的权属纠纷，涉及无人机飞行控制、结构设计等关键技术。大疆指控这些专利的发明人是大疆前核心研发人员，且离职不满一年，根据《专利法》应属职务发明，专利权应归大疆所有。更具戏剧性的是"匿名发明人"的指控。大疆在诉状中指出，影石在国内专利申请文件中将部分发明人记载为"请求不公布姓名"，但在对应的国际PCT申请中，这些发明人的真实姓名被清晰列出——正是大疆的前员工。影石创始人刘靖康回应称，隐藏发明人是为了"尊重发明人的基础上尽量延迟技术人员名单暴露的时间和被猎头盯上"，并称"如果动机是如大疆所说的，影石根本没必要用这些发明人的名字去申请专利"。但无论法院如何判决，这起诉讼暴露了一个残酷的事实：大疆已经不得不通过法律手段来阻止前员工的技术外溢。结语今天的深圳南山，聚集着数十家"大疆系"创业公司。它们与大疆的关系，从当年的师徒变成了如今的对手。大疆已经不再是那个可以只靠产品力打天下的创业公司了。它需要面对一个现实：当曾经培养的核心员工带着技术和团队出走，当法律无法阻止技术的流动，当"大疆系"成为一个投资圈的标签——大疆的护城河是否还足够深？当大疆在法庭上指证影石隐藏前员工姓名时，这家公司想追回的，可能不只是六项专利，而是那个曾经属于大疆的黄金时代。而汪滔，依然是那个守在大疆围城城门上的完美主义者。（转载自创智记）

2025年12月23日，上海市民潘先生通过山姆会员店线上平台，在上海宝山店下单购买了7份“茗茶风味曲奇礼盒”，订单实付金额769.3元。潘先生说，他买的这批曲奇礼盒，一部分个人食用，另一部分作为伴手礼送给了亲友。但是，在食用这些曲奇饼的过程中，发生了一点小小的意外。“我的牙齿有点损伤，那次吃曲奇饼的时候，发现有果仁卡在牙缝里。我就用牙签剔，发现是半颗南瓜籽仁。但是，这款曲奇饼没有标注含南瓜籽仁呀。我把包装盒上的配料表仔仔细细地看，确实没有南瓜籽或南瓜籽仁相关内容。”潘先生说，考虑到坚果类食品成分多涉及过敏原，可能对不特定消费者构成健康风险，他决定向市场监管部门如实反映情况。今年1月底，潘先生就上述问题分别向上海市宝山区市场监督管理局、绍兴市市场监督管理局提交投诉材料，详细说明购买经过、食用体验及标签疑点，并提供了购物凭证、产品外包装等相关证据。上海市宝山区市场监督管理局短信回复潘先生说，他们接获投诉信息后，立即对山姆会员店宝山店开展现场检查，并对涉事“茗茶风味曲奇礼盒”的标签合规性、原料使用情况进行调查核实，“对投诉中被投诉人涉嫌销售不符合食品安全国家标准的行为，经核查属实已立案调查。”绍兴市市场监督管理局在核查后，虽作出不予立案的决定，但在核查结论中明确认定，该款曲奇礼盒存在两项与标签相关的问题，即产品外包装标注配料为杏仁，实际使用原料为扁桃仁（巴旦木仁），标示内容与实际原料不一致；产品实际添加南瓜籽仁，却未在配料表中予以标注，存在成分漏标。两地监管部门均确认，上述情形不符合《中华人民共和国食品安全法》第七十一条对食品标签真实性、完整性的要求。绍兴市相关部门认为该山姆会员店系“初次违法且危害后果轻微并及时改正”，根据相关法规，不予立案处罚。记者了解到在监管部门介入后，山姆会员商店已在全国范围内对该款“茗茶风味曲奇礼盒”实施下架处理。截至目前，该产品未再恢复销售。潘先生认为，仍有消费者可能在不知情的情况下继续食用，应当立即召回。（转载自第一财经）

3月25日，在2026联商超市周直播中，胖东来创始人于东来表示，胖东来目前管理层基本上双休，上班时间是7个小时，管理层综合休假160天到170天左右。员工是单休，平均每周上班是40个小时到42个小时，综合休假在145天左右。于东来回应胖东来超八成员工拒绝降薪增假，他表示，民主征求意见员工每个月少拿1000元，增加休息时间，休假达到2个月。但回馈80%员工不愿意，每个月少拿1000元，一年就少拿1.2万元。员工觉得休息一天500元太贵了，但胖东来员工每天的工作成本是1000元。于东来还称自己从30岁开始吃药，拍CT上百次，身体出什么问题都不足为奇，哪天说不定没了就没了。希望人能热爱和尊重自己的生命，几乎99%的企业家都不太尊重自己的生命。 另外，于东来还透露了自己因“发脾气”付出的代价，并再次回应了外界关注的上市与分钱问题。于东来在直播中直言，这两年因为对下属发脾气，他已经赔了四十多万。但他也表示，每次骂完，下属心里其实更不舒服——他们不是担心被骂，而是怕他生气伤身体。说到这里，他动情地感谢了大家：“我知道他们是那么爱我，真的是无法形容的爱。即便我对他们的照顾未必那么多，但我依然非常信任他们、认可他们。”2026联商超市周直播中，于东来现场分享此前他曾在直播中介绍，在胖东来，上级呵斥或对下属发脾气，需支付4000元至10万元不等的罚款。“我对哪个下属发脾气，我就得掏10万块钱给他。”即便是基层班长大声呵斥一线员工，也要当场赔偿4000元。他坦言，这一制度的初衷是为了让大家有爱心，用爱心管理员工。图源：胖东来商贸集团官微针对外界反复提及的胖东来永不上市疑问，于东来再次明确表态：胖东来永不上市。但他同时强调，并非否定上市公司，“如果你的企业有能力为社会创造美好，上市公司是非常伟大的贡献。”在分钱机制上，于东来分享了胖东来的原则：“未来是50%给股东，50%给团队。一年挣了1000万，500万给团队当奖金。”他认为，这种对半分的模式能让团队感受到被尊重，同时股东的投资也能产生美好价值，而不仅仅是追求金钱回报。（转载自中国新闻周刊）

拼多多发布最新财报，全年营收4318亿元，营收同比增长10%，净利润同比下降。这也是拼多多实行联席董事长制度后的首份财报，在去年12月的股东大会上，拼多多宣布升级公司治理架构，由赵佳臻与陈磊共同担任集团联席董事长兼联席CEO。 财报发布后，拼多多联席董事长兼联席CEO陈磊、联席董事长兼联席CEO赵佳臻等高管出席了随后举行的财报电话会议，解读财报要点，并回答分析师提问。 以下为此次电话会议分析师问答环节的主要内容： 花旗银行分析师Alicia Yap：管理层晚上好，谢谢接受我的提问。我有两个问题，一个问题是，我们公司去年底在股东大会上对组织架构做出了一些调整，然后我们看到目前公司其实在九十多个市场运营，也受到蛮复杂的一些监管环境的新挑战。想请管理层，公司如何在这样的环境中保持团队的敏捷和执行力。 然后第二个问题是，过去这个季度我们看到电商平台增长有所放缓，然后公司（拼多多）过去两个季度的广告收入增速其实也有所回落。想请管理层分享一下对目前中国电商市场的看法，然后我们的行业下阶段的一个增长，有可能会来自哪些地方？ 赵佳臻：我来回答第一个问题。在过去的几年，我们的全球业务确实取得了突破性的进展，现在已经覆盖了近百个市场，也形成了一定的规模。在这个过程中，我们公司的治理以及内部的人才的成长，我们感觉是跟不上业务的发展的，在很多地方捉襟见肘。 同时，当前的国际地缘政治变化又很快，各地的贸易政策跟监管政策快速变化，这也对我们公司的整体提出了新的要求。因此，我们认为有这个机会，也有这个必要进行这个系统性的、结构性的组织文化和公司治理的变革。 当然，这肯定是需要一个过程的，去年的12月，我们在股东大会上宣布的联席董事长的制度，以及新提升的新的领导者就是这样的一个系统性变革的开始。 在未来的一段时间里面，我们将花更大的精力、财力和物力投入到供应链的升级再造，实现这个供应链的运营模式的整体性的升级。 陈磊：我来回答你的第二个问题。确实像你所说的，过去的几个季度，我们看到电商行业进入了一个竞争加剧同时增长放缓的阶段。在这样的一个新阶段里，我们提出大力投资供应链就是认识到了电商平台，它不应该是简单的交易平台，而应该而且也能够做的更多，为整个供应链的各个参与方创造更多的价值。 大力投资供应链涵盖多个方面，过去一段时间里，我们推出的多多好特产、健康系列，都是我们围绕供应链赋能发起的国际性的项目。在这里，我还想着重提两个专项。第一个是免费送货入村，这是我们去年第四季度试点的一个新的项目。初衷是为了解决偏远的行政村物流配送成本很高，商家发货意愿低的难题。我们想将更多的偏远乡村纳入到包容区。目前拼多多已经在全国的多个地方建设了县级的中转仓，并且由个平台来承担送货入村订单的第二段中转费。 在这个新模式下，平台商家只需要把商品发送到这个中转仓。中转仓会完成，从仓库到村级代送点的运输。这个是平台在已有经验的基础上，将分段运输、中转集运的模式，进一步延伸到了村庄的最后一公里，优化偏远地区的购物体验，也帮助商家打开了这个市场的增量。 第二个是新质供给平台。针对愿意提升品质、优化服务的优质商家，通过行业洞察、供应链协同等手段，帮助商家在研发、生产、制造、销售的全生命周期进行升级，推动供应链体系的重塑。 在这里，平台可以做的有很多，比如说产品研发。传统模式下的新品研发往往有碰运气的成分。但是在平台今天的生态里面，一些产品的关键信息经过我们招商团队的整合之后，及时传递给商家，并通过流量的扶持完成新品的测试，帮助商家有的放矢的迭代商品，提升研发投入的产品产出比。 这是我们供应链升级再造的两个具体的案例。面对行业增速放缓和竞争的加剧，我们主动选择把资源投入到高质量供应链的建设中。平台在新质供给、送货入村等底层能力上的扎实的投入，也将会成为公司在接下来新的十年里面保持可持续健康增长的驱动力。 瑞银分析师Kenneth Fong：谢谢管理层接受我的提问，我有两个问题。第一个是公司在全球化的业务里面，过去一段时间也有经历了不小的波动。从去年开始，我们也看到一些重要的市场出现了一些监管调查。以及跟公司业务比较相关的一些贸易政策，也发生了一些重大的变化。管理层可不可以跟我们分享一下目前对外部一些环境的看法？在这个环境里面，公司的全球化业务的发展的重心会在哪里呢？ 第二个问题就是关于利润率的。其实过去公司这个季度的利润率也会有些起伏，管理层可不可以分享一下，公司过去一段时间在推出了不同的业务的模式后，对我们利润率会有什么影响呢？以及我们应该怎么思考公司的长期的利润率的水平呢？ 陈磊：我现在回答下你的第一个问题。过去一段时间里，我们确实收到了一些监管机构的问询，随着全球业务快速的发展，我们在各个国家都有一定的规模，那么与生俱来的这种惊讶、担忧，这些严格的政策，我觉得也是可以理解。 但是我们管理层相信，当前的监管整治为我们进入下一个阶段的成长奠定了好的基础，同时也会为我们在这种快速变化的国际政治政策环境下的这种模式迭代指明方向。 自从我们全球化以来，我们始终秉持这种精神，始终专注于长期发展，立足于我们在供应链中的深厚根基，致力于在每个市场实现可持续发展，并为消费者创造真正的价值。 随着业务规模的扩大，以及各地监管环境的快速变化，让我们深刻的认识到合规是底线。作为一家国际化企业，我觉得我们要符合当地的需要，回归初心，固守本分。为各地社会做贡献是一个电商平台的根本责任，因此管理团队在内部合规上也做了大量的投入。 但是我们也看到当前各个国家、地区在贸易政策、税务数据、商品合规的监管政策都在发生着比较大的变化，而不同的地区要求也很不一样，有的时候甚至是矛盾的、互斥的，不可避免的给我们带来更大的压力和挑战，带来更多的不确定性。 为此，我们也在努力的学习，积极适应变化，持续的提升合规运营能力，从而为社会创造可持续的价值。刚才可能你也提到了这个全球的贸易政策变化，那么从去年开始我们看到了不少市场贸易政策的改变，我们的团队在业务核心的前提下，根据不同地区的监管环境和市场情况，对我们的业务模式做了快速的迭代，我们维持了可靠的消费者服务，能做到这一点，得益于我们过去多年积累的供应链能力。 所以接下来，我们公司全球化业务的发展重心可能还是会放在投入上，在这个里每一个环节都会对消费者的购物体验有着直接的影响，所以这个方向也将会是我们重点投入的方向。 赵佳臻：我来回答你的第二个问题。首先我想明确的是，公司目前依然对这个战略的投入，当前的外部环境，一个地方的格局都在发生快速的变化。为了满足消费者不断演变的这个需求，我们正在与平台的商家紧密的协同，持续探索并推出能够适应新环境的业务模式。 而任何的新模式从开始到全面铺开，都需要平台在初期进行坚决的资源投入。但不论是新业务模式的探索，还是我们的供应链的战略性的投入，都是基础的长期的工作，投资与回报之间存在的时间错位，也必然会对我们特定的阶段业绩表现产生直接的影响。 我们之前也多次和大家沟通过，在短期的财务表现与平台生态，长期的价值之间，我们会坚决的选择后者。因此随着我们持续的大量投入，在当前复杂多变的宏观环境下，未来的利润率在不同的季度之间会继续展现起伏和波动。这个将会是一个常态。 在过去的几个月里，我们在股东大会上宣布的重大战略正在转化为具体的项目落地，业务和组织正在经历深刻的变革。我们建议大家不要过多的关注单一季度的利润率指标，而是更多的关注我们平台生态的高质量发展，只有健康的平台生态和强大的供应链平台，才能够有长期可持续的内生价值的增长。 美银证券分析师Joyce Ju：感谢管理层给我这个提问的机会。我的第一个问题是和利润率相关的。公司去年开始相继推出了不少生态投入的计划，包括去年的扶持。刚才讲话中管理层也提到了大力投资供应链，请管理层讲一讲公司如何规划这些项目的投入回报周期，预计长远来看会对公司的业务表现带来什么样的影响。 我的第二个问题是，今年前两个月的线上零售增长势头也非常好。可不可以请管理层分享一下公司对消费市场的这个趋势是怎么看的？针对市场上增速较快的类目，公司有没有针对性的策略来更好的把握这个市场机会？ 赵佳臻：我来回答你的问题。大概在一年多前我们就进一步的意识到，平台生态长期可持续发展的重要性。所以相继推出了百亿减免、千亿扶持的一系列的计划。我们拿出了真金白银来扶持商家和产业，为供应链的更新升级创造充分的空间。 我们的我们管理层一致的认为，随着平台成长为拥有社会影响力的公众平台，我们应该从更大的公众利益和行业长期健康的、生态的角度来考虑企业发展的这个问题。 公司去年底在股东大会上明确的聚焦主业、重仓供应链升级的这个整体战略，就是在这个方向上的延伸和加码。这个行业经过多年的发展，生态不断的成熟。商家对于平台也提出了多元化的要求。从最初的交易平台到现在是全面赋能的生意伙伴，商家最需要平台支持的，也从直接的流量倾斜延伸到了比如研发、生产、销售的方方面面。 这就要求我们把这个运营做的更细，需要结合不同行业的特点，能够推出有针对性的方案，打造更有竞争力的供应链。这样的投入涉及产业链的千千万万的商家，不可能一蹴而就，所以我们已经做好了长期耐心的投入的准备，我们也很高兴地看到不少的投入已经产生了一些效果，就比如我刚刚提到的这个新质供给项目的支持下，一些商家选择把这个平台减免的成本投入到研发团队扩充，还有长线升级上面，结合平台数字化的赋能，他们已经走上了产品差异化转型的道路。 这种长期的结构性的投入，不会立刻的体现在短期的财务表现上，但它是接下来平台和电商生态长期可持续增长的重要一环。我们会扎扎实实的把这些长期投入做到位，通过真金白银的反哺生态，降低商家成本，提升供应链的质量，优化消费者体验。通过供应链这个核心关键，实现平台再造，带动生态体系的价值跃迁。 关于你的第二个问题，我们非常高兴看到消费大盘不断的向好，但与此同时我们也清晰的看到在当前激烈的竞争态势下，我们依然面临挑战，电商平台未来的表现将会越来越取决于它能够给整体的供应链创造多少增量价值，而不是仅依靠简单的流量获取和分配。 因此，在这个关键时刻，我们已经做出了坚定的决定，在供应链和不同的产品类别上进行深度投资，我们的商家开发团队将与卖家密切合作，并根据行业洞察力为他们提供量身定制的行业解决方案。来帮助商家实现高质量的转型和推动高质量的发展。 我们坚信，这些投入是推动电商供应链迈向下一个阶段高质量发展的必经之路，我们会坚定的长期做下去，谢谢。（完）（新浪财经）

3月26日，据上海市市场监管局官方，为引导平台企业强化反垄断合规意识，深入整治平台“内卷式”竞争，规范平台经济竞争秩序，近日，市市场监管局组织全市重点平台企业开展反垄断合规辅导活动，重点宣贯、解读《互联网平台反垄断合规指引》等规定。拼多多、携程、美团、淘宝闪购、抖音电商、B站、小红书、得物等40余家重点平台企业法务、合规及业务负责人参加会议。据介绍，本次宣贯会紧扣《指引》核心内容，聚焦平台经济领域“算法共谋”“二选一”等新型垄断风险，结合平台经济发展实际与典型执法案例，重点围绕垄断协议认定、滥用市场支配地位风险识别、经营者集中申报等核心条款进行深度解读，提示企业警惕利用数据、算法、技术、资本优势及平台规则实施垄断行为，建立健全内部合规审查机制。培训上，以示例方式为平台经营者列举了8种风险，平台间算法共谋，组织帮助平台内经营者达成垄断协议，平台不公平高价，平台低于成本销售，封禁屏蔽，"二选一"行为，"全网最低价"和平台差别待遇。这8个风险示例是对互联网平台具体场景中垄断风险的明确提示，涉及数据传输，算法适用，服务定价，搜索排序，推荐展示，流量分配，补贴优惠等多种平台经营活动。市场监管局将持续加强常态化监管与合规指导，推动平台企业从“被动合规”向“主动合规”转变，推动市场竞争从“价格内耗”转向“质量创新”，助力平台经济高质量发展。

2026年3月，它石智航在AWE完成线下首秀，全球首个“能干活”的通用具身大模型AWE3.0也同期发布。值此之际，时隔一年量子位再次深度对话它石智航。 以下为报道原文： 天使轮拿下2.42亿美元后，它石智航到底干啥去了？2025年年初，这家公司是资本市场毫无疑问的宠儿。天使轮融资额刷新纪录，明星创始团队，让它石自创立之初，便一跃成为具身智能赛道炙手可热的名字。然而接下来的一年里，它石智航选择了一条截然不同的路：没有参加各种行业大会，没有频繁对外发声，没有出现在春晚或各类展示活动中，一直踏实干活。一年后，这家以技术工程和产业落地集结的明星团队，交出了答卷——利刃出鞘，一鸣惊人。它石A1机器人，1小时内完成亚毫米级柔性线束完整装配任务百余次，创下全新吉尼斯世界纪录。一系列成果让它石首次在线下亮相，便吸引了央视、新华网等头部官媒的组团报道。 线束装配，是地狱级的工业场景。长程操作、柔性操作、亚毫米精度，不可能三角全部集齐，被喻为工业自动化界的「哥德巴赫猜想」。时隔一年，高调亮相的它石，直接打爆了这个场景，如期兑现了对投资人的承诺。而同样是时隔一年，量子位也再次来到了上海——从它石智航联合创始人、首席科学家丁文超这里，获得了关于这家公司更多的技术进展和背后的具身洞察。 真干活的具身大脑当圈内还在争论机器人何时能真正干活时，它石智航已用硬核技术，交出了答卷。专攻干活，而且要干就干最难的。这是它石从创立之初就确立的技术路线。它石为A1机器人选择的挑战，叫作亚毫米级线束装配任务。这是具身智能最凶险的试金石。首先是精度。线束的孔位极小，容错空间几乎为零。机器稍有偏差，插不进去；力道稍大也不行，会损坏插接孔位。其次，线是软的。这和玻璃杯不一样，你一碰，线会变形。因此，模型每走一步，面对的都是一个和上一秒截然不同的物理世界，传统预先设计好轨迹的模式，在这里完全失灵。而就是这样难度的任务，还不是插接一根就能完事。线束少则十几根，多则几十根，每一根的插接状态都会影响下一根的空间和角度。丁文超把这类任务概括为具身智能的不可能三角。传统工业自动化精度高但柔性弱，具身方案能做长程任务但精度差。想要三者同时兼顾，难如登天。而如今，它石不仅经受住了这一考验，还将其彻底打穿，装配效率创下吉尼斯世界纪录。甚至还保留了极高的「活人味」。 在他们发布的一次线束装配「图灵测试」中，超过50%的投票者都分不清到底哪个才是机器人，误把选项A认作真人。 既能干活，又保证了动作的丝滑程度，这就是它石潜心钻研一年所打造的具身大脑——AWE 3.0。这个名字，有两处值得细细琢磨。第一，AWE，全称AI World Engine，AI世界引擎。不是VLA，也不是3D资产生成模型，而是一个真正意义上，能够作为具身大脑的世界模型。依托超十万小时Human Centric数据训练。第二，3.0，对标GPT-3。采访中，丁文超拿GPT的发展脉络来做参照。GPT-3做了两件事：把聊天场景打磨到极致，同时指明了这条Scaling曲线的走向。GPT-3出现之后，已经没人再怀疑LLM这条路。只不过GPT-3.5把它彻底引爆了。AWE 3.0想做的，是同一个逻辑。用线束装配对标聊天场景，把它打爆，同时验证模型在其他干活任务中的泛化能力。丁文超坦言，做之前就清楚这是块硬骨头，但真正上手才发现，还是低估了难度。用传统方法，几乎不可能完成。但也正是这座珠穆朗玛峰般的里程碑，催生出突破，最终汇聚成AWE 3.0。这个世界模型最核心的特点，叫隐空间。关键在于「隐」这个字。这是一个经过压缩和抽象的中间世界，肉眼无法直接看到，对于具身智能来说却是更本质的学习环境。面对柔性操作中层出不穷的突发状况，模型不再简单模仿动作轨迹，而是在隐空间里持续推演未来的多种可能，再据此做出决策。这和GPT-o1有几分相似：在正式输出答案之前，先在思维链里推理一遍。丁文超把这个过程叫作「未动先想」。这当然能提高整个系统的鲁棒性，但出乎意料的是，在隐空间里思考的过程中，模型竟然涌现出一项全新的技能：自我纠错（Failure Recovery）。当插接力度或角度出现异常，机器人会把线拔出来，换个角度再试一次。对于真实工业场景而言，这是一个象征着成熟度的关键信号：机器人会反思了。不再需要人手把手教，即便遇到超出训练范围的场景，机器人也能自己在尝试中找到解法。而这一切的实现，没有用到一秒钟的遥操数据。全部是基于真人在真实场景中的实际操作，人类和机器人共享同一套感知体系。长期以来，关于具身训练数据，行业有个共识：遥操数据精度最高。丁文超却说，在亚毫米级精度的任务上，这个结论完全站不住脚。遥操作根本干不了亚毫米级的事，操作过程中会犹豫、抖动，反而变成了训练数据中的「噪声」。的确，线束这个场景，要求太恐怖了。孔位极窄，对丝滑度的要求非常高。但人能完成这个任务。虽然不能百分百零偏差，但人的纠错能力极强，可以在操作中感受阻力，并据此迅速调整角度和力度。从第一性原理出发，丁文超指出，想要习得这种局部微调的能力，唯一方式，就是从真人身上采集数据。这也是他在去年采访中反复强调的Human Centric。一年过去，这一理念没有发生变化，并且已经成功落地。这就是它石今年的第二项成果，SenseHub数采套件。 这是一套以人为中心的一体化数采套件。非常轻便，一双手套，一个能够固定在胸部或头部的第一视角摄像头，完全无需像遥操那样进行专业培训，哪怕是清洁工、超市员工，佩戴上就能成为采集员，也不会影响工作。劳动者在日常工作过程中，顺手就能把数据采了，完全是“被动式”采集。与此同时，它石发起具身数据星火计划，邀请生态伙伴加入，基于Human Centric推进具身数据标准建设、共建Human Centric数据集，构建产业级数据共享生态。该计划初期将汇聚超过1000万小时的标准化优质数据，目标推动实现1亿小时级别的数据共享。 2026年，Human Centric正在从它石率先验证的技术路线，快速演变为整个行业的共识。具身智能的数据Scaling，这才刚刚拉开帷幕。采访结束，已是夜里十一点，其中一间小会议室里，董事长李震宇和CEO陈亦伦也在热烈讨论。寒暄中，李震宇说这是创业后的常态。陈亦伦则幽默补充：一般这个点才刚开始，具身智能的征程，往往越聊越兴奋。刚刚亮相的技术和成果，无疑是它石智航「日新月异」的新起点。而负责技术研发推进的丁文超，给出了更多细节和实践认知。 对话原文：具身智能的“准Zero-shot时代”已然来临量子位：A1刷新线束装配吉尼斯世界纪录令人印象深刻，研发过程中有什么挑战？哪些环节比预想的要难？丁文超：硬件远比我们想象的要重要。你可以把它理解成两头往中间靠的过程：一方面，通过合理的数据组织、网络训练、网络架构和任务设计，让模型能人机通吃；另一方面，机器人自身也得往人的方向去靠，自由度、灵活度，还有响应的及时性。最开始我们采购了很多市售关节回来测，结果发现，要么响应延时有问题，要么扭矩脉动太大。这些都会导致机器人没办法像人一样灵活。于是我们做了一个决定：从5月份开始，全栈硬件自研。核心是两块。第一是关节完全自己做，非常低的减速比、高精度、GAP极小的行星关节，这在市面上非常少见。第二是灵巧手。很多手套数据用夹爪去映射，信息损失太大。所以我们在去年开始研发21自由度灵巧手，和人手完全匹配。原本我们觉得，具身领域做硬件的公司那么多，产业链应该是成熟的。结果发现这个行业跟汽车工业相比，差距太大了。品控、标准化、流程化，很多地方还处在草台班子的状态。量子位：有没有什么是以前觉得很难，但实际下来，相对比自己预期、认知要容易一些的？丁文超：我觉得有三方面。第一个，刚才讲过了，跨本体映射其实没想象中那么难。这对业界是个反常识。直到今天，很多人还觉得人到机器人的跨本体映射是个大问题，但我们解决得还不错。第二，端到端网络到底能做到什么精度？之前我们心里的答案是毫米级，但最近有了新突破，我们能做到亚毫米级。这也是个反常识。大家一直觉得端到端网络特别依赖数据驱动，精度上是不是不如传统方法？事实证明不是。还有第三点，以人为中心的生态扩展，比我预想的快得多。现在各家在追这种采集方式，投入都特别大。很多人在深入研究我们的数据采集套件。本以为大家转弯还需要时间。没想到2026年，已经快成为以人为中心的数据采集元年了。量子位：亚毫米级这个目标，是你们在实践中发现可以做到，还是场景本身倒逼出来的？丁文超：两者都有，但倒逼的成分很大。线束插接场景本身就需要达到亚毫米级精度，逼着我们去想怎么让网络动作更连续、更丝滑，怎么实现failure recovery，插错了也能局部微调重试。这些能力，如果我们一开始选的是叠毛巾，可能永远不会被逼出来。量子位：那现在已经实现了亚毫米级操作，如果让模型去叠毛巾，需要重新学习吗？丁文超：真正的泛化，不只是模型本身的泛化，数据和模型的覆盖范围也要泛化。对外聚焦线束，是因为我们想先把这个场景彻底打穿。但其实从第一天起，我们就同步在工厂、物流、仓储、洗衣房、酒店等多个场景采集数据，全部用于训练。那时很多投资人还有所保留，觉得把一个场景做深、完成商业化就够了。但我们的判断是：方法论层面的过拟合才是最致命的，模型的过拟合反而相对容易消解。现在我们内部已经有N个可落地场景在并发推进，节奏比我自己预期的还要快。量子位：具身智能的GPT时刻，怎么定义？丁文超：去年聊这个词的时候，大家还定义不清楚。现在我可以给一个更具体的描述：准Zero-shot时代。不是说推到一个新场景完全零基础就能上，而是你已有的核心skills，在新场景里基本都能迁移、都能用。对标语言模型，大概相当于GPT-3的水平；如果某些任务彻底打穿，可能就到GPT-3.5了。这个时间点比大家预想的早，说实话，也比我自己的预期快。我们规划的模型节奏是2.0、3.0、3.5、4.0，但我现在判断3.5到4.0这段还会进一步加速。两个趋势已经肉眼可见：一是泛化数据的持续积累，二是有限数据下模型能力的快速提升。一旦准Zero-shot成立，机器人就不只能进工厂、做一个工序，而是可能同时覆盖多个工序。C端机会也会更早涌现。量子位：AWE 2.0意味着什么？丁文超：1.0是内部版本。2.0我们有点参考GPT-2的意味。GPT-2代表早期Scaling Law成立，并且在一些任务上已经能盖过Bert这类小模型。对我们来说，2.0意味着我们真正完成了跨本体部署，从Human Centric数据到模型训练，再到机器人上的部署，这条链路跑通了。3.0则不仅能够看到线束场景打穿，还看到了其他若干场景的涌现；3.5是我们在其中几个场景彻底打爆。4.0就是去年跟大家讲的世界引擎。为什么要同时预测环境和动作？最终是为了服务强化学习。模型充当自己的仿真器，自己预测环境、预测动作，做长程思考、高并发多场景并发推演。量子位：AWE 3.0类比GPT系列的话，3.0相当于什么阶段？丁文超：GPT-3出来之后，已经没有人怀疑这条路能不能走通，只是3.5才把它彻底引爆到终端用户。我们现在也处于类似的位置。AWE 3.0出来，加上接下来会发布的泛化任务，大家应该不再怀疑具身还会有Scaling的瓶颈，不再怀疑泛化能不能实现。GPT-3最大的贡献，就是把这条Scaling曲线的方向指明了。春江水暖鸭先知，真正关注GPT-3的人，那时候就已经开始投身大模型创业。具身现在也到了这个时刻。量子位：3.0出来之后，有没有做同行评测或benchmark跑分？丁文超：具身的benchmark现在说实话比较混乱，非常像早期的自动驾驶。各家都说自己最牛，学术榜单持续存在，八仙过海各显神通，每家都曾经拿过某个榜单的第一。但后来大家发现，榜单的第一第二根本没意义。具身现在正处于从第一阶段迈向第二阶段的节点。第一阶段就是现在，大家在吹各种benchmark，但你仔细深挖评测指标和评测环境，会发现偏差非常严重。我们内部有自己的benchmark体系，用in-house数据集和公开数据集，跟业界各个SOTA模型对比，包括闭环实验。从我们内部的横向比较看，现在能公开接触的模型，距离真正能干活的通用模型还有非常远的距离。随着具身从垂直场景走向多场景、走向更C端，横评时代很快就会来临。量子位：具身智能的Scaling Law，好像跟当年GPT引发的风潮不太一样。GPT时代越做越大，但具身领域却出现了做得更小更精的方向，你怎么看？丁文超：Scaling Law要拆成三个阶段：数据Scaling、参数Scaling，以及推理Scaling。对具身来说，数据Scaling Law的红利远远还没吃完。现在大家觉得具身模型的方差比较大，小模型有时候反而好，大模型反而差，根本原因是第一波红利没吃完。数据Scaling没做扎实的时候，模型Scaling就处于一种不稳固的状态，很容易掉进局部最优，导致各种noise和方差。但只要把数据Scaling做得足够扎实，大模型能力强于小模型，这是毫无疑问的。如果2026、2027年大家解决了数据Scaling Law的问题，大家一定会想方设法扩张模型。量子位：那如今数据Scaling Law的瓶颈在哪？丁文超：最大的问题是量级。遥操作有一个致命问题：它不会激励你去解决跨本体的问题。硬件一升级，之前的遥操作数据不能复用。所以想靠遥操达到千万小时级别，根本不可能。真正的钥匙，是Human Centric。我们内部的数据量确实涨得很快，我们也发起了星火联盟数据生态计划，让更多人参与进来一起迭代。现在我们在冲刺的目标就是千万小时级别，我们想要的收益，就是把模型推到一个新任务、新地方，能以准专业的状态把任务基本完成。量子位：所以数据Scaling Law没有兑现，也就证明了仿真合成数据、遥操作数据这条路走不通？丁文超：是的，我非常有信心表达这个观点。今天我可以直接告诉大家：真实场景里无处不在的Human Centric数据，一定会带来第一波巨大的数据红利。 全球首个能干活的具身超级大脑AWE3.0诞生量子位：AWE 3.0这个模型，参数量和主要特点是什么？丁文超：第一，模型size和数据量之间有一个对应关系。30B能吸收接近百万小时，100B以上才能吸收千万小时级别。 数据节奏、模型节奏，两者必须齐头并进。第二，这个模型应该是目前市面上推理速度最快的同规模模型，通过隐空间内异步动作输出的方式，输出效率可以做到十倍以上。这一点非常反常识。大家以前觉得要实现丝滑运行，必须靠大小脑双系统，大脑低频推理，小脑高频执行，两者割裂配合。但我们是一个模型，桥梁是隐空间里的隐变量。量子位：隐空间内的动作输出，是一开始就设计好的，还是实践中摸索出来的？丁文超：完全是实践中的认知。最初我们只是想到模型要同时预测环境和动作，但线束任务对丝滑度的要求极高，倒逼我们去想：模型这么大，怎么还能做到这么流畅？从第一性原理看，双系统大小脑本质上还是两个不相干的东西凑在一起。我们还是想在统一的模型架构里解决这个问题，最终就催生了在隐空间这条路。量子位：去年聊的时候还没那么笃定要all-in-one，现在已经是确定的方向了？丁文超：把所有东西集成在一个模型里，肯定是大趋势。大小脑的融合也是必然方向。我甚至觉得，具身领域将来会涌现出自己的原生基础模型。你看现在业界所有模型，本质上都是外来户。VLA是把VLM搬过来加一个action头；world action model、video action model是把视频预测模型搬过来，再拼一个动作输出。这些“外来和尚”在具身领域遇到的问题都很类似。VLA的问题是泛化，到一个新场景，action需要大量新场景数据才能变好。video action model大家现在讨论得还不多，但我可以预告一下：第一，视频预测的幻觉会影响动作质量；第二，视频预测很难维护精细的空间结构，导致模型最终还是在记动作。原生模型可以完全避开这两个问题。我们所有数据天然就是视觉、语言、动作三种模态对齐的，训练时可以在任意模态之间互相转换。vision to vision是视频预测，vision+language to action是端到端，vision+language to vision+action就是世界模型。现有的所有范式，在这套框架下得到了大一统，也没有VLM强行加action head带来的那种割裂感。量子位：你说VLM、video action model会遇到这些问题，是思想实验，还是你们真的踩过坑？丁文超：两者结合。第一，我从第一性原理判断它必然会有这些问题。第二，我们有一个不小的research team，会持续跟踪业界所有SOTA方法，包括VLA、视频动作模型、世界动作模型，全部纳入我们自己的benchmark。我们每发一版模型，都会在N个任务上跟现有SOTA做比较。另外我想补充一点：谈原生模型，前提是你有没有足够的数据。原生模型玩的就是数据，追求的是三种模态完美对齐。量子位：当前的模型规模，是数据量决定了它，还是先定了规模再去配数据？丁文超：是在实操中摸出来的。我们的数据量和模型规模都是一点点往上涨，慢慢发现数据涨到一定规模，模型size就需要提升到下一个level才能继续吸收。这个对应关系，是从自动驾驶时代积累的经验，加上具身这边数据量快速增长的实践，综合感受出来的。量子位：你们内部评价模型好坏的标准是什么？丁文超：三个维度。第一是成功率，这是一切的基准。第二是完成效率，因为我们第一个场景是要真正落地工厂的。第三是类人性，赏心悦目也是指标。有意思的是，我们在线束插接这个子任务上，效率已经超过人了。这里面有个trick：人没法左手画圆右手画方，但机器人可以，通过对数据合理的组织，我们让机器人做到了双手并行，这样自然就比人快。量子位：类人性这个维度很有意思，你加这个指标是为了让动作更丝滑，还是有更深的考量？丁文超：第一性原理上，你追求丝滑，追求看起来像人，最终都是为了让机器人真正进入人类社会。去年你也问过我机器人最终的形态会是什么，我当时说拟人形是大趋势。哪怕在垂直场景有特制形态，完成动作的方式也应该贴近人，这种亲和性是人类社会的一种刚需。你看现在大家为什么喜欢看机器人跳舞？因为它给人的感觉像自己。展会上我们的双足机器人只要出来，现场就围得人山人海。哪怕是从货架上抓一个水瓶，这个动作可以很机械，也可以很丝滑，给人的感官完全不同，人想要使用它、信赖它的欲望也完全不同。所以类人性这个指标，一方面是在评价模型能力，另一方面，对于人和机器人将来真正共生，也是非常关键的一点。量子位：训练成本对一家创业公司来说，压力大吗？丁文超：好钢用在刀刃上。我们没有一口气铺几千张卡漫无目的地训，而是随着数据量上升，看到模型吃不住了再加参数，每一个实验都仔细评估价值。我们的目标是打经济仗，在有限投入下拿最大ROI。具身的生命周期可能比自动驾驶还要长，上面可能有若干次决战，所以弹药和粮草必须存够，每一次决战都要有主动出击的能力。 支撑具身智能的基石，超级数据范式Human Centric量子位：数据质量的把控，你们是怎么做的？丁文超：这件事比很多人想象的要难得多。Human Centric意味着采集主体是人，不像设备那么可控。我们早期就遇到过，现场工作人员被动式采集，结果在现场玩了15分钟手机。后来，我们在采前、采中做了工作。采前是约法三章，现场培训，明确哪些行为不允许。采中是在APP上做监测，检测到异常状态就报警。这样基本上能把八九成的问题筛掉，后端数据产线的利用率会非常高。量子位：AWE 3.0的训练数据，全部是Human Centric采集的吗？还是有一些配比？丁文超：这里有个反常识的结论。大家一直认为遥操作数据精度最高，Human Centric数据精度上是短板。但在亚毫米级任务上，结论完全相反。遥操作根本干不了亚毫米级的事，操作过程中会犹豫、抖动，反而变成了噪声。我们亚毫米级的模型，完全是用Human Centric数据训练的。随着我们把更多场景扩展开，靠Human Centric数据支撑整个模型训练到部署，完全可以做到。量子位：所以后续模型迭代，核心就是数据量级的持续扩展？丁文超：对，以前大家总想着数据有一座金字塔，高质量数据、中等数据、大规模数据各种配比，搞得很复杂。但我觉得未来可能根本没有什么数据金字塔。你把一种数据打磨到极致，把所有细节做好，质量可能比配比来的数据要高。量子位：那为什么此前行业里会形成数据金字塔这样的共识？丁文超：任何一个细节没做好，都会给你带来错误的结论。Human Centric数据要做到亚毫米级精度，门槛极高。佩戴在人身上，要把动作完整恢复出来，传感器同步、标定、云端自动化标注算法，每一个环节都不能出问题。现在业界大多都还没搞清楚怎么把Human Centric数据做到很高精度，更不用谈后面部署到机器人上完成闭环任务。量子位：遥操作数据的成本应该比Human Centric低吧？丁文超：恰恰相反，遥操作数据的成本远高于Human Centric。你算一下遥操作的成本：得买一台机器人，得有数采中心或者把机器人推到现场，还得有专业遥操员。遥操员这个行业现在慢慢兴起，但流失率很高，工作枯燥，培训一个新遥操员又要一两个月。Human Centric完全不同。采集者可以是清洁阿姨、超市工作人员。他们戴上数采手套就能在日常工作中顺带完成数据采集。量子位：你们选择了开放这个生态，如果有更大体量的玩家来怼数据，会削弱你们的护城河吗？丁文超：正确的方法论，别人终究会挤进来。与其守住硬件设备，不如把门槛真正建立在AI上。就像大模型训练一样，大家都知道怎么训，但最终训出来的模型差异还是会体现出来，这就是不传之秘。量子位：线束这个模型，大概学习了多久？丁文超：与其说训练了多久，不如说是随着数据量级持续提升的一个过程。大概时间线是这样：AWE 2.0从去年年中开始，那时候Human Centric的采集、训练、部署已经走通了。 从AWE 2.0到AWE 3.0明显加快了，数据运转更顺，模型上也有很多新感觉涌现出来，年后没多久就在3月发布了AWE 3.0。这也是为什么我判断后面节奏会进一步加速，随着数据量越来越大、模型越来越成熟，智能涌现的时间也会缩短。量子位：Sergey那篇关于叉勺（Spork）的博客你看了是什么感受？丁文超：有些观点我同意。仿真数据没用。Sergey自己也采了几千小时数据，是真正走过这个过程的人，他知道机器人部署到真实世界需要多少数据、怎么才能泛化。他说仿真是叉勺，勺子能喝汤、叉子能插牛排，但集成为叉勺，又什么都干不好，这个比喻我觉得很恰当。分歧在于：有了真实数据之后，怎么高效利用？他的路径是遥操作获取基础数据，加上大规模真机强化学习，我对这条路是有疑问的。所以答案就是，大的方向上有共鸣：真实世界的数据才是走向泛化的金钥匙。但怎么把数据闭环鲁棒性提升、真正走向规模化商业落地，路径是不同的。量子位：这种路径差异，会不会有中国与硅谷环境不同的原因？中国有更丰富的人力资源，所以可以做Human Centric采集。丁文超：有这个因素，但不是全部原因。早期Generalist这类公司还在宣传几十万小时数据，现在有些硅谷公司开始说我只需要10小时、20小时数据就够了。26、27年这个分歧会越来越明显。但让我比较惊讶的是Generalist，作为在硅谷的公司同样坚定走Human Centric路线，而且scale在10万小时级别以上。所以环境不是决定性因素，更深层的原因可能是惯性。量子位：达到什么样的数据量级，才能支撑到你们说的4.0水平？丁文超：具身比自驾复杂得多，本体自由度更高，是复杂3D环境，还有大量密集的contact操作，场景丰富度也更高。根据我们现在的实践经验，具身所需的数据量至少是自动驾驶数据量级的10倍。具身可能有三个坎：10万小时是模型能力不错；100万小时是准产品级，可以deliver给各种用户；1000万小时之后，数据Scaling law的讨论会变少，大家开始讨论模型架构，前沿公司开始做强化学习。量子位：具身的数据采集比自动驾驶复杂得多，你们怎么保证采集质量和覆盖度？丁文超：我们有一套自动化调度系统，每天汇总返回来的数据，check场景覆盖了哪些、任务做了哪些、动作pattern的分布，然后第二天针对性补缺，再去采。这套系统保证我们不会偏科，不会在一个场景过度采集，那样重复度太高，变成同质化数据，不是有效的scale。量子位：采集过程中有没有让你意外的地方？丁文超：人的行为实在太丰富了。越采集，越对人的行为产生敬畏。遥操作相当于带着义肢去操作，很多人的本能行为在那个状态下都会变形。但如果直接从人身上采，你会发现人很多日常动作里藏着大量自己都没意识到的操作智慧。最让我印象深的是failure recovery。人的精度并不是绝对的，移了1厘米还是1.5厘米其实自己不一定知道。但人的局部微调能力极强，出了问题能自然地调整修正。这也是为什么我们一定要把人的行为原原本本全量记录，所以我们做了五指采集手套；执行器也必须能原原本本还原人的行为，所以要做21自由度灵巧手。 超级本体，为AI而生量子位：手套和灵巧手之间是什么关系？丁文超：完全镜像。手套捕捉人手的完整自由度，有两个核心优势：一是能采集末端触觉，二是无惧遮挡。用VR眼镜采集，手一挡就丢失数据。手套不存在这个问题。灵巧手这边，人手大概20到21个自由度，做到这个数字基本就能描绘人手所有运动，这就是为什么大家都在追求20自由度以上。我举个例子。我们展示的刺绣任务里有个顶针动作，夹爪很难做。缝纫工人为什么戴扳指？就是为了捏住针之后用指头把它顶过去。夹爪只能夹，没法顶，所以用夹爪做刺绣就要绕很多弯路。这就是手的价值。量子位：灵巧手研发难度怎么样？丁文超：挺有挑战的。在这么小的空间内实现这么高的自由度，技术路径本身就有争议，准直驱还是绳驱，电机设计、减速器设计……都是一点点摸索出来的。线束场景倒逼我们把Human Centric逼到亚毫米级，而灵巧手，倒逼我们把电机和减速器的设计制造能力逼到极限。我们应该是目前世界上屈指可数可以做到准直驱、高自由度、还能集成到人手尺寸的公司。今年ICRA（机器人国际顶会）我们会对外展示。 量子位：灵巧手解决之后，会解锁哪些场景？丁文超：线束场景里我们现在用夹爪完成的工序大概覆盖70%的任务，剩下的比如缠胶、理线，手会方便很多。如果真的想做通用工业解决方案，绕不开灵巧手。量子位：为什么机器人手都做五根手指，不做六根七根？丁文超：六根手指，数据就对不上了。你从人身上采不到六指数据，还得自己造数据，边际效应马上就显现。所以机器人手的自由度大概率是小于等于人手，这样才能最大化利用Human Centric数据。量子位：手的终极目标是什么？丁文超：人手能做的任何动作，灵巧手都能做出来。全身人形其实现在已经基本可以做到动作模仿，手也在朝这个目标走。剩下的问题就是手脑协同。量子位：你们有A和T两个系列，各自的优势是什么？丁文超：T是双足，A是轮式双臂。本体层面，各家整机设计现在其实收敛了，差异没那么大。我们比较有特色的是关节。以前大家设计关节，电机扭矩、减速比都是越大越好。但我们发现本质上是一个distribution match（分布匹配）的过程：你要让机器人执行动作的空间和流畅度，尽可能贴近人的数据分布。把这个目标拆解，整机构型大家都差不多是拟人型，真正关键的就是关节，包括末端灵巧手关节到核心关节。机器人本体你可以理解成以关节为核心的一堆连接件，关节才是一切。遥操作会天然把你降速，你感受不到机器人还需要变得更好。但一旦你采集的是人的数据，你就会永远想让机器人去匹配人的动作分布，这个驱动力就会持续逼着你把关节做得更好。量子位：本体为AI而生，怎么理解？丁文超：传统的本体设计是正向的，关节要出多大扭矩、减速比定多少，凭感觉来。为AI而生是反向推导。我们采集了大量人的数据，知道人在完成各种任务时末端需要多大力度、多快速度，这形成了一个distribution A。我们设计本体，就是让机器人的工作空间、力输出、运动速度形成的distribution B，尽可能去匹配distribution A。这样AI模型在上面适配，迁移会更顺滑。这本质上是个双向奔赴的过程。一边是模型通过空间预训练、全身端到端、各种技巧让迁移更鲁棒；另一边是硬件朝人靠拢。两者同时收紧，中间的gap才能消掉。量子位：当初为什么选线束这么难的场景？丁文超：真正触动我们的，是亲眼在线束工厂看到的那一幕：密密麻麻全是人，空气里弥漫着汗味，工人非常忙碌。我们也访谈了工人，他们自己干得很痛苦。插线的错误率大约是千分之三，但只要一根线插错，整条线束就要重做。工人压力很大，流失率极高，几个月就换一批人，管理成本也居高不下。我们当时调研了很多场景，判断标准很简单：有没有大量的人在干这件事？线束完全符合，这是真需求。第一步是从需求出发，第二步才分析这个任务有没有门槛，发现它兼具长程、柔性、高精度，确实很难。但我们对自己这个团队有信心，决定去磕它。早期有很多人不看好，觉得太精细了。但毕竟之前没有人展示过具身能在这么精细的任务上持续稳定工作，有这个反应也很正常。量子位：你们有没有Plan B，一个比线束更容易的场景？丁文超：选了线束之后，我们没有给自己想过退路。我觉得这一代具身智能的价值就在这儿：解决柔性、长程、高精度三者兼具的问题。任何不满足这三个特质的场景，传统自动化都能解决，不需要具身智能。你可以沿着这个逻辑去审视市面上各家具身的落地场景。线束通了，其他场景是能力外溢的问题。成功率、精度、柔性外溢出去，很多装配场景虽然没有线束那么极端，但也有毫米级子动作、多工序要求，我们的能力是够用的。 量子位：批量化落地的核心挑战是什么？丁文超：大脑的量产。以前机器人公司有量产经验的都集中在小脑，解决本体一致性、产线问题，这些路已经探得差不多了。大脑的量产是新问题，不仅是硬件量产，还包括模型能力的量产。比如硬件之间稍有差异，模型还得能泛化。还有一个更少人想过的问题：生命周期内的泛化。机器人在客户现场用久了会有损耗，响应特性会变化，你的模型随着机器状态的改变，还能不能稳定工作？这个维度，现在很多人都还没考虑过。量子位：你们做了数据、模型、本体、关节、灵巧手，每一块拆开都能做一家独角兽，你们怎么定位自己？丁文超：我们不是一家生态公司，初衷完全不同。如果是为了做生态而做生态，你每一块都不会追求极致。但我们是真的想解决问题，还是第一性原理出发，这才驱动我们把每件事做到极限。如果我们把自己定位成生态公司，我们没必要把减速比、自由度这些东西推到极致，能卖出去满足基本需求就行了。但这两种做法，差异性很大。量子位：随着规模变大，你们怎么平衡敏捷和复杂度？丁文超：我对具身行业有个3+3+3的判断。前三年是认知收敛期，现在到接下来三年是打硬仗期，再往后三年是淘汰赛。现在这个阶段，技术路径逐渐收敛，会催生硬件平台的标准化。我们现在做关节、做手，某种程度上是在牵引这个标准的制定。但这些标准在两三年内会慢慢固化，固化之后各个子部件会有更多能力外溢。大厂下场也会加速这个过程，他们的标准化经验会推动行业收敛更快。当前最关键的还是两件事：第一，在工厂里证明真的能干活；第二，对未来有想象力。 大脑时代开启，它石已让具身智能真干活量子位：过去一年有什么让你兴奋的进展？丁文超：具身大脑上的竞争激烈度会上升得很快，这让我兴奋也让我警惕。说实话，中国整体的大脑进展是慢于硅谷的。中国最成熟的是本体和小脑，在大脑上有原创性创新的公司非常稀缺。硅谷陆续涌现一些公司，不追求本体硬件能力，专注刷大脑，Generalist这类进展很快。过去一年我们绝大多数精力都投入在大脑上，就是因为意识到大脑能力的决定性作用。量子位：春晚上机器人那么热闹，你怎么看？丁文超：两点感受。第一，友商的表现让我觉得，本体和小脑的竞赛基本上已经结束了。再给其他公司6到12个月，大家都能达到类似水平。虽然还有很多公司在往里冲，但问题已经收敛，只不过各家时间上滞后几个月而已。第二，大脑时代开始了。这对行业是好事，因为人们一直低估了具身的行业价值。以前大家的估值逻辑很粗，就是能卖多少台机器人。但一旦具身大脑真的能批量转换生产力，整个估值逻辑要重写。我觉得大脑的引擎完全可以接住第二波增长，整体价值还会继续往上走。3+3+3，淘汰赛最终还是会来。量子位：你们希望外界给你们贴什么标签？丁文超：能干活的具身通用大脑。具身的本质是把AI赋予物理实体，让它在生产生活中发挥价值。我们想做的是智能程度高、有自主能力、能真正帮助人的大脑公司。加上能干活这三个字，是因为现在说自己是具身大脑公司的太多了，得有个金标准。能不能稳定、可靠、高效地干活，就是这个金标准。 现在很多是披着干活外衣的表演，我们想和这类划清界限。量子位：家庭机器人还有多远？丁文超：我觉得快的话有可能小于3年，是因为我真实感知到了技术发展的加速，这个事情是会实现的。量子位：物理AI要达到现在信息AI那个水平，需要多少数据？丁文超：千万小时。不是重复性的数据，是按场景和工序控制过多样性的千万小时。量子位：遥操作数据重复性太高，这是行业里另一层泡沫吗？丁文超：对，遥操作深受其害。遥操作数据大部分来自数采中心，数据多样性取决于数采中心的装修频率，现在装修最快的也就一个月一次。量子位：自由度军备竞赛，你们会卷吗？丁文超：自由度能匹配人就够了，不是越多越好。躯干大概20多个自由度，单手也是20多个，把机器人末端送到三维空间某个姿态，现在大多数机器人都具备这个能力。真正的问题是末端到了之后，能不能灵巧地和物体交互完成任务。所以末端自由度才是关键，现在很多人在全身自由度上卷，有点舍本逐末。量子位：你们从一开始就站世界模型这个方向，原因是什么？丁文超：是被Human Centric逼出来的。我当时在思考，什么样的模型才能吸收这么多Human Centric数据？单纯的动作模仿很难学到人运动的精髓，泛化性和跨环境迁移都很弱。我们测评了各种VLA，发现过拟合太严重。现在大家说世界模型，定义本身还很模糊。很多人问我：李飞飞那种算不算世界模型？我觉得李飞飞推出的世界模型，更多是基于空间的维度做生成及渲染，而具身则需要落实到我们所处时空的具体动作上。Marble只是对空间有预测能力，但具身最终要落到动作上，这是很大的差异。即便对未来假想得很好，但动作很可能还是不行。最新的学术工作中，虽然说指标上会有提升，但视频预测的幻觉影响动作这个问题，业界还没人去解决。视频预测不等于世界模型，真正的世界模型必须最终回归到动作，而且要解决环境预测和三维空间内动作的一致性问题。量子位：具身领域有没有类似信息AI那样的AGI目标？丁文超：我最近也一直在思考这个问题。现在有两种AGI叙事。第一种是大水漫灌，模型能力慢慢提升，最后变成无所不能的通才。但语言模型的实际形态告诉我们，它更像是个天才国度（a country of genius），在若干个子任务上有峰值很高，但落到缝隙里其实也就普通人水平。我实验下来的感觉，具身很可能也是这种形态，更像一片竹林，竹子越来越多、越来越密。但竹子之间的缝隙还是存在的，那些低谷部分，可能只能勉强达到人类水平，甚至略低。有时我也会想，追求大水漫灌式的具身AGI，是不是我们未来十年的使命？答案将留给实践和时间。

萌萌的熊猫造型机器狗翻完一个跟头，稳稳“站”起来，伸着圆滚滚的“爪爪”主动求抱抱；旁边另一只乖巧地配合着观众的摸头动作，脑袋灵活转动，那副“享受”的模样，让围观人群忍不住频频驻足拍照。这一场景，是中国家电及消费电子博览会（AWE2026）上的真实一幕。AWE2026可谓“机器人含量最高”的一届，传统家电与专业具身智能企业一起上演了一场智能科技的视觉盛宴，各类机器人产品覆盖家庭服务、教育陪伴、工业巡检及物流搬运等多元场景，未来智能生活似乎触手可及。1“机器人含量最高”的一届AWE政策与市场的双重驱动，为这场“机器人盛宴”奠定了基础。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确了中国实施“人工智能+”行动的阶段性目标。国务院发展研究中心在《中国发展报告2025》中研判，2035年具身智能市场有望突破万亿元，“十五五”期间我国具身智能产业将完成从百亿到千亿规模的跨越。与此同时，居民生活品质提升推动家庭场景需求爆发，由此推动机器人家电化、家电机器人化。在3月12日-15日举办的AWE2026上，海尔智家集中发布“海娃”系列三大家庭服务机器人。主办方供图展会现场，传统家电企业纷纷“跨界破圈”，让家电长出“头脑”和“四肢”：海尔智家集中发布“海娃”系列三大家庭服务机器人，涵盖清洁、陪伴、家务等功能；石头科技首款轮足扫地机器人G-Rover首次在国内亮相，打破传统扫地机的移动局限；追觅第二代仿生机械臂扫地机，凭借高自由度动态贴合能力，主攻家中复杂区域和低矮空间的深度清洁；MOVA Z70 Pro扫地机器人以仿生机械轮足，实现9cm越障，以应对多种家居环境；海信首款商业化人形机器人Harley专注于迎宾接待与专业导购，成为商业场景的“新帮手”。在3月12日-15日举办的AWE2026上，魔法原子MagicDog参展。企业供图与家电企业的“跨界转型”不同，专业具身智能企业聚焦陪伴、娱乐等应用场景。宇树的四足机器人在现场完成高难度爬坡、越障、打斗等动作；魔法原子熊猫款机器狗凭借改造后的电机，灵动的互动表现现场吸粉无数；乐享科技全新协作机器人N1（小恩），占地面积仅0.2平方米，操作范围覆盖吧台、厨房操作台等日常家务高频空间区域。2不同企业各寻赛道，差异化发展凸显当前具身智能机器人的技术路线主要分为三类：专注“大脑+本体”、专注“小脑+本体”，以及“大脑+小脑+本体”全栈发展，各有侧重、各展所长。“本体”类似人的躯干，是机器人的硬件基础，部分企业仅专注于本体研发，运动控制能力相对较弱；“小脑”负责机器人的运动能力与平衡能力，决定其能否灵活移动、完成复杂动作；“大脑”具备决策能力，是机器人实现“自主智能”的核心，未来有望让机器人像人一样自主完成各类任务。多位受访者表示，我国在“本体”和“小脑”领域，凭借强大的制造业基础、硬件优势和完善的供应链，具备较强竞争力，但在“大脑”的决策智能领域，仍有较大提升空间。魔法原子CTO陈春玉介绍，公司走的是“技术全栈自研+商业化优先”的特色路线，既深耕机器人“本体”研发，也专注“大脑”算法与数据领域，其自研硬件比例超90%，包括关节模组、灵巧手等核心零部件。“能够配合观众摸头的熊猫款机器狗，通过在本体上创新升级三自由度头部驱动，才会有灵活互动的表现。”陈春玉说。它石智航聚焦具身智能全栈技术方向，从“数据”到“大脑”，再往“本体”延伸。公司首席科学家丁文超表示，力争在决策智能领域形成核心竞争力，实现差异化突破。在3月12日-15日举办的AWE2026上，乐享科技展示履带式机器人W1和大小瓦力机器人。企业供图“在移动能力和交互能力相互叠加后，当前机器人体现出三大核心价值：一是硬件终端集成，更多产品功能将在机器人身上集合实现；二是更能读懂人的情绪；三是具备长期记忆和主动交互能力。”乐享科技创始人兼CEO郭人杰说。3家庭落地仍需跨越多重门槛2025年以来，具身智能领域融资持续升温。中信证券研究部预判，2026年有望成为机器人产业的“量产元年”，资本层面将通过A股与港股的IPO制度创新，承接产业链的资产证券化浪潮。尽管行业发展势头向好，但具身智能机器人真正走进家庭，仍需跨越多重门槛。多位业内人士表示，当前行业数据和模型仍处于探索阶段，究竟需要5年还是10年，业内对家庭落地的爆发时间也有不同判断。AWE2026期间，中国家用电器协会家用服务机器人专委会的正式成立，为行业发展注入了新的动力，成为破解行业痛点、推动产业协同的重要平台。据悉，专委会首批成员50家，覆盖家电、具身智能、核心部件、AI技术等全产业链，海尔智家、美的集团、魔法原子等企业齐聚，其中包含23家上市公司、12家预备上市企业，50家成员单位母公司年度总营收超1万亿元，汇聚了行业较强的技术研发能力与市场运营经验。专委会主任、海尔集团副总裁舒海表示，专委会的成立，实现了全产业链的协同汇聚，未来将围绕标准统一、场景探索、数据采集等课题展开工作，推动机器人在家庭场景逐步落地。中国家用电器协会副秘书长万春晖介绍，家庭场景已成为所有机器人企业公认的终极目标，越来越多的企业投入大量资源，围绕家庭场景开展数据采集、实景训练等探索。但家庭场景的复杂性，也让行业面临着数据重复采集、技术路径不统一、标准缺失等共性问题，家电企业与机器人企业的协同存在诸多待突破的课题。专委会希望通过打造产业生态平台，促进产学研深度融合，推动技术协同与成果转化，推进标准制修订，让机器人早日走入千家万户。中国轻工业联合会会长张崇和对此提出三点期待：一是建好建强服务平台，推动形成上下游联动、产学研协同的现代产业链；二是引导企业紧贴民生需求，融入银发经济，开发更多适老化、普惠型家用服务机器人；三是加强规范运行，为行业健康可持续发展保驾护航。郭人杰认为，机器人真正进入家庭，必须满足安全、全自动、解决具体需求三个前提，“我们必须走到用户中去，在真实场景里打磨、试错、验证，高速迭代，只有在用户端找到真正的价值，消费级具身智能才能从愿景变为现实。”陈春玉认为，当前具身智能机器人的居家交互正经历变革，从感知层面的“被动理解”向“主动理解”进化，从交互方式的“被动响应”向“主动服务”转变，而这需要重构技术架构，实现感知、决策、交互的协同创新。在3月12日-15日举办的AWE2026上，它石A1机器人正在挑战吉尼斯世界纪录。企业供图丁文超预判，2026-2027年机器人在工业领域将迎来飞速发展，承担多工种任务；2027年左右，家庭领域或将出现早期应用机会，主要聚焦于情绪陪伴、教育服务等场景。“传统家电企业从家电出发往上整合，具身智能企业从上往下延伸，两条路径最终会汇合。传统企业更懂家庭和用户，双方融合学习，将加速家庭场景的落地进程。”

智能制造浪潮下，核心技术是产业升级的关键支撑。近日，艾迪艾创以 “智驱未来・共筑新篇” 为主题的新品发布会圆满举办，1.2T重载工业机器人、RV减速机、伺服电机、旋转&线性双执行器多款新品正式亮相，进一步完善全链路高端智造产品矩阵布局。重载作业标杆，适配工业大场景1.2T工业机器人1. 核心性能：手腕额定负载1200kg，最大工作半径3700mm，6大工作自由度，重复定位精度±0.2mm2. 关节配置：各关节额定负载速度、运动范围精准调校，适配多动作作业需求3. 高防护等级：本体IP54、腕部IP67，可适应复杂工业作业环境4. 适用场景：汽车车身、大型钣金、重型零部件上下料、焊接、装配等重型作业场景精控赋能 稳擎重载8款RV减速机1. 核心优势：精度极高、回程间隙小、刚性超强、抗冲击性好，承载能力大、传动效率高；寿命长、可靠性高，体积小、结构紧凑，运行平稳、噪音低2. 全型覆盖：多型号矩阵设计，可精准匹配不同设备的传动负载需求，适配工业机器人、自动化装备等多类智造设备硬核动力 效能革新 7款伺服电机1. 核心优势：控制回馈精准、响应速度快，低速性能优异、调速范围广；闭环控制稳定性强，过载能力突出，运行平稳、噪音小、发热低2. 产品特性：全系适配380VAC额定电压，采用自然冷却方式，H级绝缘等级搭配S9工作制，支持工业场景连续作业3. 多规可选：多款型号覆盖不同功率、转矩、转速需求，可灵活匹配工业机器人、CNC机床、自动化产线的动力输出要求具身人形机器人核心零部件 旋转&线性双执行器旋转执行器1. 转矩覆盖广，动力输出稳：多型号适配不同旋转动作需求，低速大扭矩，运行平稳2. 精准易控，响应迅速：角度、速度、位置均可精准控制，启停干脆，适合高频往复动作3. 结构紧凑，集成便捷：体积小、重量轻，可直接对接电控系统，安装与集成难度低4. 高可靠长寿命：部件磨损小，适配设备长期连续工作，适配翻转、分度、摆角等多种动作线性执行器1. 超高精度，定位稳定：±0.02mm重复定位精度，直线运动的位置、速度均可精准把控2. 高速高刚性，重载适配：最大直线速度表现优异，推力大、刚性好，重载推拉、升降均稳定3. 运行平顺，低噪低耗：工作无抖动、噪音低，适配精密设备的作业要求4. 场景通用，适配性强：可实现升降、推拉、夹紧、定位等多种动作，适配多类智造场景科技赋能智造，创新共筑未来。艾迪艾创将持续深耕机器人核心技术研发，与行业伙伴携手同行，以硬核技术推动智能产业升级！