在人形机器人产业中，单台设备能够完成一组动作，并不意味着它已经具备稳定的生产能力。机器人进入工厂、文旅等场景后，企业面对的考题随之变得具体：多台设备如何统一管理，现场出现故障怎样处理，软件和模型如何持续更新，客户是否愿意继续增加采购。

　　对机器人企业来说，交付一台设备只是开始，后续的部署、运维和迭代，同样影响项目能否长期运行。11月5日，第九届中国国际进口博览会开幕，智元携多款机器人产品亮相，并展示了机器人在工业制造、商业服务等领域的应用成果。按照2026年10月常态化运行场景的统一有效口径折算，智元累计形成超过6.2万有效智能工时。

　　日前，在2026智元创新日上，智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉提出Worken概念，用于衡量机器人的“有效智能工时”。《中国经营报》记者了解到，这一单位由活跃机器人数量、自主工作时间和产出能效比三个维度构成。彭志辉表示，行业对机器人价值的判断不能只停留在参数和演示上，还要看机器人在真实场景中创造了多少价值。“行业不缺各种各样酷炫的Demo，我们缺的是能够批量上岗，能够解决人类社会真实问题的生产力。”

　　这一判断把讨论引向了实际运营。智元在珠海长隆乐园部署了数百台机器人，设备分散在不同点位，承担不同任务。项目运行过程中暴露出的管理、网络、设备稳定性和人员投入等问题，成为企业需要逐一解决的实际课题。智元和临界点的多位受访者也谈到了机器人在实际应用中面临的技术难题，包括本体稳定性、灵巧操作能力以及与具体应用场景的适配等。

　　百台机器人迎来景区大考

　　长隆项目的第一批方案是部署300台机器人。由于乐园面积较大，游客游览路线分散，设备最终分布在100多个点位，各自承担着不同任务。智元合伙人、高级副总裁、通用业务部总裁王闯告诉记者，不同点位的环境和任务并不相同，给大规模部署带来了难度。

　　据悉，设备分散之后，首先要解决的是统一管理。王闯介绍，机器人是否需要充电、是否发生故障、点位节目是否需要更新，以及设备每天运行中出现了多少问题，都需要通过云平台接入和管理。机器人交付一两台，与数百台设备同时运行，面对的并不是同一类问题。

　　记者了解到，实际运行也会出现预设之外的情况。王闯举例，有些小朋友会抱机器人、推机器人，参与游戏时也不完全按照预设规则行动。机器人需要识别并应对这些异常情况。为此，长假结束时，团队已经沉淀了1万多条数据，用于改进机器人在现场表现不够好的部分。

　　除了上述实操问题外，网络通信同样是多机运行中的现实问题。王闯表示，机器人不少能力依赖端云协同，设备数量增加后，网络压力也会随之上升。随着机器人部署数量增加，网络需要同时承载更多设备的通信需求。智元因此建设了机器人专用网络，以满足机器人运行对实时性的要求。王闯还判断，未来机器人可能成为数量和流量需求都很大的通信终端。

　　彭志辉也介绍了企业的一站式运维平台。他表示，机器人数量增加后，需要有平台统一管理，不能一直依靠企业人员逐台维护。平台从部署准备、参数点检、站点上线，到在线管理、问题闭环和模型更新，形成了相应流程；新增点位时，还可以复制已经调试好的模板。

　　长隆项目于9月24日正式开园。据彭志辉介绍，项目在国庆节首周完成第一次OTA更新，此后保持每周一个小版本、每月一个大版本的迭代节奏，现场互动人数同比增长40%。

　　设备规模扩大后，统一管理之外，本体本身的稳定性也成为重要基础。智元联合创始人、联席总裁、具身智能体系总裁姚卯青表示，机器人进入行业应用，首先要有稳定的本体，尤其是多机运行时，不同设备需要保持较高的一致性，不能每台机器出厂后都要单独标定和调试。

　　“数据本身也是很重要的事情。”姚卯青还提到，数据采集依赖本体，部署后的持续学习，以及与应用场景之间的系统集成、联调和现场改造，也都是落地过程中需要完成的环节。

　　工程师开始告别“一人一机”

　　设备管理平台解决的是怎么管，现场运维人员能否逐步减少，则关系到项目的成本。王闯介绍，长隆项目最初几乎是一台机器人配一名工程师，随着调试和系统优化推进，人员配置逐步降至3台机器人对应一名工程师。团队希望年底达到10比1，下一年达到20比1。

　　王闯表示，达到10比1后，现场运维人员可以复制专家已经调试好的模板，遇到问题则由总部专家远程支持，不必每个点位都安排专家到场。不过，人员比例下降并不意味着现场不再需要技术支持，设备能否稳定运行、异常能否及时处理，仍是减少驻场人员的前提。

　　在王闯看来，20比1是一个重要节点，因为这意味着客户只需增加相当于原岗位5%的人力预算，这个数字是很多客户可以接受的。除此之外，他还提到，随着部署规模扩大，机器人在复杂地形中行走、上下楼以及在人群中运行时，安全问题也是必须要提前考虑的。

　　工业场景对机器人的作业能力提出了更具体的要求。临界点模型算法总监吴铭东表示，工业部署不能只看机器人能否完成某一个动作或步骤，还要看它能否完成一个完整班次。部分工序是二指夹爪或者平行夹取式末端无法完成的，需要灵巧手参与，因为灵巧手更容易去铺开。

　　谈及软硬件协同难题时，临界点首席具身科学家黄碧丹则表示，大模型能够理解文字指令，但在与物理世界交互，尤其需要多根手指协同操作时，能力仍然不足。“机器人它本身得有能够使用这个灵巧手的能力，它能够实现多根手指的协同，能够根据自己的触觉去完成一个很好的闭环、底层的闭环能力，才能够让上层更加高层的大模型能够很好地去调用它。”

　　此外，灵巧手的可靠性也需要在真实使用中检验。临界点CEO乔天杰表示，20个主动自由度以上的高自由度灵巧手灵巧度较高，但目前距离工业部署的可靠性要求仍有差距。

　　乔天杰还介绍，临界点灵巧手早期装上整机时，故障率接近10%，经过产品的持续迭代和优化，目前已降至0.5%以下。故障率过高会给售后带来很大压力。乔天杰还表示，团队研发人员主要来自汽车Tier1企业，过去积累的车规级研发体系也可用于支撑灵巧手稳定量产。

　　谈及实际场景中的产品迭代时，王闯也介绍了客户在使用过程中提出的改进需求。例如，拳击互动场景对机器人的耐用性要求较高，团队需要改进软件、算法和结构稳定性。再比如打乒乓球、爬障碍等项目，也需要持续收集数据，提高机器人实时感知和互动成功率。

　　把人从繁重、重复的工作里面解脱出来

　　机器人部署后能否持续产生价值，最终还要看客户的实际使用情况。智元合伙人、联席总裁、中央研发部总裁、交互业务体系总裁熊彦在接受记者采访时表示，长隆乐园一个月内已经产生了100多万次交互，其中用户不满意、交互未完成便离开的数据，对后续模型训练更有价值。团队会对这些数据进行检查、标注，再回流到平台，作为下一轮训练的素材。

　　熊彦也提到，长隆乐园并不是安静、固定的交互环境，现场有广播、音乐和游客交谈，机器人还会同时面对不同游客的提问，甚至在回答过程中被其他对话打断。如何判断谁在与机器人交流、何时回应，都会影响实际体验。他还举例，长隆有些小朋友声音很小，机器人会主动打招呼，并通过单膝跪地、弯腰等动作拉近与孩子的距离，让交流能够继续进行。

　　人流密集也让安全成为互动服务的一部分。熊彦介绍，长隆乐园每天人流量在1万人次以上，儿童可能从不同方向靠近机器人。团队为机器人增加360度实时观察，在有人进入安全区域时主动停止动作，同时通过运动控制、电子围栏和异常告警等方式保障现场运行。

　　在客户是否愿意复购的问题上，熊彦以长隆乐园的讲解场景举例道，该乐园第一层有大量展览和讲解点位，尤其是海洋生物展区，过去需要安排讲解员轮流带领游客参观，每15分钟一班，工作量较大。机器人达到相应效果后，客户将其中一个点位的设备数量从1台增加到3台，这就是复购。“这个现象也发生在文娱商演、酒店服务、咨询台等。”

　　熊彦称，复购是智元比较重要的订单来源，项目拓展所需时间相对长，复购发生得较快。“我们更关注的并非与人做一比一的替代，而是把人从繁重、重复的工作里面解脱出来。”

　　“我们公司的迭代速度非常快，机器人的成长真的是肉眼可见。”王闯告诉记者，客户预期整体是非常满意的，长隆项目也从最初部署的300多台，逐渐扩大到500台现场运行的机器人，并开始向其他乐园推广。“但客户也给我们提很多问题，特别感谢我们的第一批客户，因为第一批客户会直面很多从来没有人碰到过的问题，这些客户愿意跟我们共创。”

（文章来源：中国经营报）