科技日报记者 张佳星
星海图R1pro机器人正在叠纸盒，它只有两个夹爪，纸盒随时可能回弹，它不能先“处理数据”后“执行”，必须边想边做；另一组延锋机器人围坐一圈正在装配喇叭套件，它们装配了灵巧手，不仅要上料还要嵌合、打包，在流水线上实现多机协同；夸父机器人用吸盘“手”稳稳吸住纸箱，快速“搬砖”。
在8月20日的2026世界机器人大会现场，机器人在制造行业的应用场景被悉数搬到展厅。从展台到产线，这些人形机器人距离大规模应用还有多远？记者现场采访了相关专家。
第一问：与传统工业机器人相比，人形机器人有哪些优势？
当前传统工业机器人已经广泛应用于生产一线，它们在焊接车间、涂装喷涂环节等特定领域稳定高效，但在机器人大会的机器人工程师眼中，那些机械臂或坐标机器人与会场的“智能物种”是截然不同的。
“传统工业机器人面对的环境相对结构化，工件位置基本固定，它针对一个特定的任务去编程并完成特定轨迹，通俗地说，一个机器人只能做一件事。”跨维智能工程师马辰告诉科技日报记者，人形机器人则增加了“泛化”能力，同一台机器人可以在不同场景下完成不同的任务。
能够处理柔性材质也是人形机器人的新增技能。在机器人大会现场，编号为CASBOT 02抓取柔软的鞋舌物料，调整姿态后精准对准鞋底模具的槽位完成放置。“这是鞋服制造场景下典型的鞋舌柔性物料操作。”中科慧灵副总裁詹伟刚告诉科技日报记者，相较于形态稳定的刚性零部件，鞋舌这类柔性物料在抓取、受力、移动过程中会持续形变，机器人需要实时感知物料状态变化，完成抓取、转运、对位、放置、微调一整套连续动作。
第二问：人形机器人并未批量应用，还有哪些短板？
相较去年以机器人热舞、拳击、球赛等为主的展示，今年机器人大会上的工业应用占比明显增加，在汽车零部件安装、货物搬运、流水线协作等工业场景展示不一而足。但当记者询问是否装配应用于大规模产线时，往往得到的是否定的回答。
“由于机器人是通过大模型的赋能对环境进行感知、理解任务以及规划轨迹，目前来看，在精度方面，还是直接定位的传统机械臂能做到的精度更高，你可以理解为这是它增加泛化能力的代价。”马辰说，算法工程师也一直在逐步迭代优化，比如探索将VLA模型简化为VA模型，提升算法效率和精度，让手机装配流水线上的机器人能快速精准定位。
机器人动作的连贯流畅性问题也是其中的短板之一。现场观众表示：看到抖动和停顿，会为机器人工作时捏一把汗。
“机器人传统的思维架构是‘先算完再动’，但实际操作时会导致停顿与抖动。”星海图技术人员周波涛告诉记者，为了保持机器人在精细操作中的稳定性，算法工程师将控制“思考”和“动作”的模型进行了解耦，使得机器人可以边推理边执行。
这一转变使得机器人能够完成从平展纸板到立体纸盒的连续任务。周波涛表示，在这个过程中，初始任务往往会被纸板形变、回弹等复杂情况打断，算法的升级使得这台折纸盒标杆机器人实现99.9%的准确率，让机器人在自主调整策略的同时，保持动作连贯流畅并实现高精度长程操作。
弹性物体操作是机器人进入真实生产环境的关键能力之一。在3C电子、服装制造、食品加工等行业中，大量任务涉及柔性、易变形物料，打通这一赛道，将拓展机器人进入生产一线的领域。
第三问：人形机器人如何更快实现生产线应用？
“对工业落地来说，机器人‘能抓取’只是基础，更关键是可以依据作业中的状态变化，进行动作的动态修正，并将一系列时序关联的子动作组装为一套完整可交付的工业任务。”詹伟刚认为，不同工业工序，对机器人感知、操作、执行能力要求差异很大，作为机器人制造企业，中科慧灵不断为机器人丰富各类实际工况，并有针对性地持续完成模型、数据集以及操作策略的适配迭代，持续强化机器人跨场景连续作业能力。
“有场景才能定义硬件。”大寰机器人副总裁王柏棠表示，目前行业内的技术路线各有所长，但工业化场景是多元的，哪些技术路线更适配，需要几个典型场景应用明确目标和方向。当一个工业场景的应用跑通了之后，就会得到更广泛的应用，不断倒逼技术向明确的方向迭代和完善，未来大概需要三年就有望出现比较清晰的产业路径、技术参数甚至标准体系等产业化脉络。
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