在近日舉辦的iRobot機器人產業加速營開營儀式上，中石油、京東、長城汽車、聯想、施耐德電氣等企業代表齊聚一堂，共同探討具身智能技術在產業場景中的落地路徑。這些來自能源、制造、物流等領域的頭部企業，既是具身智能技術的潛在采購方，也是推動行業從實驗室走向生產線的關鍵力量。他們的需求痛點，折射出當前具身機器人商業化進程中的核心挑戰。
作為能源行業數字化轉型的先行者，中石油昆侖數智能硬件研發部副部長陳冰詳細拆解了油氣全產業鏈的復雜場景。從勘探階段的無人機勘察、水下檢波器布放，到開采環節的鉆井平臺作業，再到運輸管線的巡檢維護，每個環節都存在技術突破空間。他特別指出，現有防爆作業機器人存在"高大笨重"的通病，難以適應井下等狹窄空間作業；而工業場景對視覺-語言-動作（VLA）模型的安全性要求遠高于消費領域，任何失誤都可能引發重大安全事故，這要求模型必須具備零容錯能力。
京東在具身智能領域的布局已進入場景驗證階段。據其智能機器人業務部負責人透露，公司正在全國20余家京東MALL測試導覽導購、物品揀選等零售場景應用，同時推進無人配送站建設。值得注意的是，京東特別強調商業化可行性：雖然初期真機部署成本高于人工，但需建立長期ROI評估模型。在無人藥房、智能倉儲等場景中，技術團隊正通過數據采集和模型訓練，逐步突破物品歸納、沖咖啡等復雜動作的工程化瓶頸。
制造業對技術落地的考量更為嚴苛。施耐德電氣全球供應鏈資深專家王海以"四個全自動化"（物流、倉儲、生產、配送）構建的理想產線為參照，指出當前工廠仍存在兩類典型場景：一是人機協作場景，當全自動化改造ROI不劃算時，需要機器人輔助完成特定工序；二是純手工場景，如數據中心低壓配線這類需要5-6年培養周期的技能型崗位，既存在人力短缺痛點，又對操作精度要求極高。這類場景為具身智能提供了差異化切入點。
汽車制造領域的探索更具顛覆性。長城資本總經理唐杰觀察到，當前具身機器人在汽車工廠的應用多限于搬箱子、線束插拔等"縫補式"增量改進。但他提出更激進的設想：能否用AI機械手替代傳統工裝夾具，實現從"拉式生產"到"自組織生產"的變革？這種重構將使工廠演變為分布式自治系統，通過柔性微工廠實現小批量零件的內部生產，供應鏈從多級外協轉向本地化整合。最終目標是讓用戶像組裝電腦一樣定制汽車，推動制造能力向云端化、服務化轉型。
聯想集團在PC生產線上的實踐揭示了柔性制造的深層矛盾。聯想創新加速器業務拓展負責人楊知蒙坦言，雖然無人工廠是終極目標，但當前技術仍需在自動化與柔性化間尋找平衡點。以擰螺絲工序為例，不同SKU產品的尺寸差異要求機器人具備微米級識別能力；而在包裝環節，將電腦裝入軟質布袋的動作看似簡單，卻因產品定位偏差導致機器人難以完成。這些案例表明，具身智能要真正融入制造業，必須突破復雜動作識別、軟體物料操作等關鍵技術瓶頸。
從能源勘探到智能工廠，從物流配送到終端零售，具身智能正面臨產業場景的終極考驗。當技術狂歡遭遇商業化現實，2026年或將成為行業洗牌的關鍵節點。那些既能精準把握產業痛點，又能構建可持續商業模式的企業，將在這場變革中占據先機。
