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智元万台机器人下线,总裁彭志辉揭秘:灵巧手硬件成瓶颈,规模化驱动物理AI跃升

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-03-30 18:02:29

每经特约记者:朱成祥 徽声在线编辑:董兴生

3月30日,智元机器人在上海张江数采中心隆重举办了第10000台机器人下线庆典仪式。

智元机器人联合创始人、总裁兼CTO彭志辉强调,机器人产业与消费电子领域存在显著差异。对于机器人而言,任何细微的故障在实际运行中都可能被无限放大,进而引发人员伤害、环境破坏等严重后果。

因此,在彭志辉的视角中,实现批量交付标志着公司已构建起一套可复制、可验证的工业级质量管控体系。



彭志辉 图片来源:主办方官方供图

规模化驱动物理AI持续进化

谈及10000台机器人本体的制造挑战,彭志辉指出,规模化本身就是一项极具难度的技术课题。

他解释道,本体制造能力的显著提升,源于从结构设计之初就需融入量产考量,核心零部件如自研关节、灵巧手等需实现批量供应。此外,整机装配需完成系统级升级,涵盖测试体系、质量体系等,需在质量与一致性之间寻求平衡,并推动产业链协同发展。

在彭志辉看来,智元能够率先达成1万台机器人下线,彰显了其本体制造能力已从“手工作坊”模式跃升至“工业级标准”水平。这一变革不仅带动了产业链升级,如减速器、传感器、电池、线束等关键部件的革新。

更重要的是,规模化还促进了物理AI(人工智能)的进化。彭志辉表示,随着1万台机器人的下线,身体与大脑开始同步升级。每台机器人下线后,均成为数字AI与物理世界的桥梁。这些机器人将被部署至汽车制造产线、3C电子制造车间等真实场景中运行,持续收集数据。

因此,当1万台机器人在真实场景中工作时,它们提供的是高价值、真实环境的数据,而非开发阶段模拟器中的数据。这些数据包含真实的物理反馈,有助于公司更精准地训练基座模型,提升模型的泛化能力和实用性。

彭志辉提到,这正是“数据飞轮”的价值所在,机器人会越用越智能,但前提是需在真实场景中应用。场景的泛化能力增强,将推动公司拓展更多应用场景,1万台是智元“数据飞轮”全面运转的关键节点。


机器人大脑与本体的瓶颈突破

尽管已实现1万台机器人本体下线,但当前本体仍存在哪些瓶颈待解?

彭志辉表示,灵巧手硬件仍是当前的一大瓶颈,需具备高自由度、高负载及强感知能力。例如,触觉技术需达到高水平,同时成本需控制在合理范围内。这些要求在工程上相互矛盾,目前硬件方案尚未定型,智元正探索不同技术路径、新型结构设计方案及传感器选型,力求在性能与成本间找到最佳平衡点。


图片来源:主办方官方供图

关于人形机器人“大脑”的发展,彭志辉认为,机器人大脑的进化是核心趋势。人形机器人近年来的火爆,并非源于本体技术的突飞猛进,而是得益于AI和大模型的发展。他指出,“早期大脑技术多采用类似ACT(Action Chunking with Transformers)的技术,虽能解决序列生成问题,但本质仍偏动作预测。”

“如今,学术界与工业界主流趋势已转向VLA(视觉语言动作)技术,基于大模型的VLA技术。这不仅是模型架构的变革,更是我们尝试延续大语言模型Scaling law(规模定律)的实践,通过堆规模、堆数据、堆算力,期望机器人的通用智能能够涌现。这是技术范式的重大转变。”彭志辉阐述道。

同时,技术持续迭代,未来世界模型将发挥关键作用,使机器人能像人类一样进行反事实推演。彭志辉解释,人类在行动前会先在脑海中推演动作后果,再动态调整策略,而非仅看到什么就做什么。这是从感知到反应、从认知到规划的根本性跨越,当然,这还需技术的不断迭代与演进。

智元已实现万台机器人下线,那么下一个里程碑将是什么?

在彭志辉看来,若1万台是规模化的起点,那么下一个目标便是实现真正的大规模部署落地。让机器人从工业场景走向商业闭环,从单一场景迈向真正的通用智能时代。

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