迎賓接待、擊鼓表演、趣味互動、物流分揀、料箱搬運……今年的世界人工智能大會（WAIC）上，智元機器人無疑是“整花活”最多的一家具身智能公司。凡是短期內(nèi)能切入的商業(yè)化場景，智元幾乎一個也不想錯過。

“現(xiàn)在的目標場景一直在變，我們是在打移動靶?！?月26日，智元通用業(yè)務部總裁王闖接受南都等媒體采訪時說，務實地在能力范圍內(nèi)尋找落地場景至關重要，必須清楚今年能夠落地哪些場景，明年又能推進到什么程度，“遵循先易后難的原則”。

具備相對穩(wěn)定的本體和量產(chǎn)能力之后，智元針對不同落地場景開發(fā)了適配的人形機器人，并逐漸收獲采購訂單。

據(jù)南都記者了解，智元已從某中部省份的汽車主機廠商收獲了一筆大的采購訂單。此前6月下旬，智元還中標中國移動旗下子公司一筆價值7800萬元的機器人大單。據(jù)王闖介紹，200臺全尺寸雙足人形機器人遠征A2將陸續(xù)交付，部署至中國移動各省公司的展廳或大型營業(yè)廳，主要承擔講解接待任務。目前已在天津、新疆等地的中國移動省公司試點。

據(jù)王闖介紹，引進機器人“接待員”后，營業(yè)廳可以從后臺自動整理出客戶每日咨詢的問題，分析其關注的業(yè)務類型等。此外，通信公司還能快捷匯總來自全國各地營業(yè)廳機器人的數(shù)據(jù)。相比之下，匯總?cè)祟悊T工的業(yè)務數(shù)據(jù)，不僅流程繁瑣，還常常因為總結(jié)不全造成信息丟失。

據(jù)悉，2024年12月，智元便與中國移動接洽，雙方持續(xù)評估人形機器人當前的能力。王闖表示，隨著機器人步態(tài)相對平穩(wěn)和擬人，且內(nèi)置大模型接入垂直領域知識庫后能流暢對話，中國移動方面認為，用機器人來承擔展廳導覽的工作已具備可行性。

由于機器人尚無法實現(xiàn)標準化出貨，如何跟客戶的具體環(huán)境和場景做適配和融入，是智元和移動磨合的關鍵。王闖說，雙方合作過程中，“我們有幾個同事在客戶那兒待的時間比在我們公司還多”。

WAIC2025現(xiàn)場，智元的雙足人形機器人遠征A2在表演。圖：楊柳

智元的產(chǎn)品體系下，靈犀X2同樣主打文娛商演、展覽講解等輕量化場景。這款身高約1.3米的小尺寸雙足人形機器人，具有擬人化的“萌系”外觀。王闖介紹，靈犀X2適合非正式、偏可愛風格的場景，比如博物館、游樂場等，與小孩互動更具親和力；而遠征A2的整體設計更嚴肅和正式，適合展廳、營業(yè)廳這類場合。

王闖表示，部分文娛商用場景客戶青睞于大小尺寸機器人的組合模式，“如果全是大尺寸，顯得有點單一；全是小尺寸，覺得沒有氣勢”。

不過，講解接待、文娛表演這類落地方向的價值仍存在爭議，一些聲音認為其天花板低，不如解決剛需問題的場景。

針對需上手“干活”的工廠產(chǎn)線，智元也有兩款主打上肢操作能力的產(chǎn)品，均被設計成“輪式底盤+人形上身”的形態(tài)。在王闖看來，雙足機器人當前并非工廠場景的最優(yōu)解，因為工廠地面通常較為平整，輪式機器人在效率、噪音控制和穩(wěn)定性方面更具優(yōu)勢。

近期，智元做了兩場直播，用來展示機器人在料箱搬運和快遞分揀上的動手技能。

7月9日的直播設置在汽車零部件公司富臨精工的綿陽工廠。在3個小時的演示中，智元旗下輪式人形機器人遠征A2-W，以40秒的節(jié)拍搬運一個箱子，比人工效率慢10秒，但這一劣勢被機器人更長的作業(yè)時間彌補。

王闖透露，這場直播結(jié)束后，有客戶直接下了一筆幾十臺遠征A2-W的訂單。今年，智元還為遠征A2-W制定了出海計劃，重點瞄準中東、東南亞、日韓三個市場。不過累計來看，遠征A2-W的訂單量依然有限，這是因為，工業(yè)場景客戶對投入產(chǎn)出比（ROI）的要求較高。

7月27日，智元和智能物流裝備提供商德馬（688360.SH）合作，直播演示機器人的分揀能力。WAIC展廳內(nèi)，智元1:1復刻了德馬物流中心的作業(yè)場景。置身其中的輪式人形機器人精靈G1用五指靈巧手抓起快遞包裹，在條碼掃碼設備配合下錄入信息。國外人形機器人明星公司FigureAI此前也發(fā)布過類似作業(yè)的視頻。

據(jù)王闖介紹，智元已在陸續(xù)向德馬物流中心交付數(shù)十臺精靈G1。

WAIC展廳內(nèi)，智元輪式人形機器人精靈G1演示快遞包裹分揀。圖：楊柳

在智元內(nèi)部，精靈G1由姚卯青負責的精靈業(yè)務部主導研發(fā)。為何同在工廠作業(yè)，要使用不同業(yè)務線的兩款產(chǎn)品？王闖對此解釋稱，目前尚未找到一種統(tǒng)一的算法路徑，能同時滿足工業(yè)場景不同客戶的需求。工廠對料箱搬運的抓取精度要求高，為此，遠征A2-W采用了小模型結(jié)合預設規(guī)則編程的做法，雖犧牲了一定的泛化能力，但成功率更高，可達99%以上。而精靈G1背后依靠純數(shù)據(jù)驅(qū)動的具身智能模型，泛化性相對而言更高，可適用于對抓取精度要求較低的包裹分揀場景。

王闖透露，按照先易后難的順序，智元已著手零部件組裝作業(yè)的預研?！熬呱碇悄艿陌l(fā)展速度很快，可能過幾年，能做的場景就變得非常多了，這是一個逐步落地的過程”。

采寫：南都N視頻記者楊柳王子黎樊文揚發(fā)自上海

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