羅安達等地發生示威騷亂 駐安哥拉使館發布安全提醒

2026-02-09 09:46 7,472次浏览

  從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌   國產機器人出海「闖」市場(經濟聚焦·中國品牌圈粉海外)   正午時分,日本八戶市的一家烤肉店裡,顧客絡繹不絕,烤盤滋滋作響。一臺送餐機器人穩穩地穿過緊湊的餐桌過道,把剛出爐的餐點送到食客面前。「機器人送得穩穩噹噹,又乾淨又安全。」烤肉店店長不由得讚嘆。   這臺送餐機器人來自中國上海擎朗智能科技有限公司。現在,它已成為烤肉店不可或缺的一員。因人力成本居高不下、老齡化嚴重,日本越來越多酒店、飯館等場所開始引入服務機器人,以彌補人力資源的缺口。   5年前,擎朗智能開始進軍海外市場,本以為憑藉先進的技術儲備能大幹一場。但出人意料的是,日本合作方多次反饋:「有點賣不動。」   問題出在哪兒?企業團隊跑遍東京的大街小巷想尋個究竟。調研中他們發現,當地的服務節奏較慢,要求機器人的外觀有親和力,這背後是不同的文化審美差異。   最直接的問題是尺寸太大。國內流行的大體積機器人到了日本根本「走不動」,過道轉不過彎。   「我們在國內賣得很好的幾款機器人,在這裡幾乎無處安放。」擎朗智能創始人李通說。團隊需要從頭開始,設計一款「更適合日本」的機器人:體形小巧,穿行靈活,語音系統換成日語,屏幕上的動畫表情還能變換。   新的機器人就這樣誕生了——能穿過最窄49釐米的通道,機身背後配備雙層或三層託盤,還加裝了多個攝像頭和傳感器,方便感應人流中的突發狀況。   「很多調整聽起來很小,但其實很難。」李通說。比如機器人的輪胎,客戶反饋剎車後地板上會有黑色痕跡。為了解決這個問題,企業團隊一頭扎進長三角地區的供應鏈,尋找廠家重新定製輪胎……這樣的非標零件迭代過程幾乎每月都在發生。   擎朗智能目前在日本已經設立200多個技術支持點,確保常規故障能在2小時內響應,24小時內修復。   有一次,一家連鎖餐廳的店員發現機器人傳感器失靈了。報修後不到2小時,企業的技術服務人員就帶著一臺備用機器人趕到現場。新機器人上線前,只需幾分鐘雲端同步,就能接過前任留下的所有「記憶」,無須重新「培訓」。工程師將故障機器人帶回技術中心維修,整個流程乾淨利落。   「在日本僱一個服務員,成本可能很高;『僱用』機器人,只需要人工1/3的價格。」李通說,「而且機器人全年無休、效率穩定。」   機器人出口規模不斷擴大。日本不少大型連鎖餐飲集團都使用了擎朗智能的產品。在圖書館、酒店等場所,也能看到擎朗智慧機器人的身影。   為了跟上客戶的節奏,企業還在日本設立了本地化的伺服器,在保稅倉和維保點配備常用零配件,軟體也會針對日式管理特點優化算法。「產品出海,要落實到每一條生產線、每一次用戶反饋中。」李通說。   除了服務機器人,我國生產的物流機器人在日本也很受歡迎。日本帝京大學教授露口洋介認為,從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌,機器人行業的發展壯大,是中國製造業華麗轉身的生動註腳。   今年,在第六屆日本關西物流展上,來自浙江湖州的牧星機器人(浙江)有限公司受到關注,其提供的分揀系統和GTP(貨到人)解決方案由日本東芝、三菱等公司在展會呈現。此前,該公司研發的物流機器人和軟體系統,被日本關東地區多家醫藥行業倉庫採用,滿足了當地醫藥領域不斷增長的物流需求。此外,企業為日本某知名車企設計的新型料箱搬運揀選機器人在激烈競爭中脫穎而出,贏得客戶認可。   牧星機器人是一家專注於物流機器人和設備研發生產的企業,其產品超七成出口發達國家。「目前訂單已排至9月,上半年銷售額創新高,同比增長近三成。」牧星硬體技術中心總監何梓傑介紹,「海外的物流自動化項目中,我們產品的身影越來越常見。」   眼下,企業機器人生產線高速運轉,每日穩定產出多種型號的物流機器人。「我們的機器人『力氣』跨度極大,從50公斤到1.5噸不等,小到車間裡搬零件,大到電商倉庫託舉貨物,都能勝任。」何梓傑介紹。憑藉前沿創新技術與深度本地化策略,企業已在日本市場紮根。未來,企業將根據當地物流行業的需求,持續研發、實現共贏。   本報記者  季覺蘇  劉軍國   《人民日報》(2025年08月12日 第 08 版)

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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