2026世界人工智能大會期間，埃夫特&啟智董事長游瑋博士受邀出席上海馬橋AI創(chuàng)新試驗區(qū)主辦的"具身智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)論壇"，發(fā)表題為《工業(yè)具身落地路徑探討》的主旨演講。游瑋博士直指行業(yè)"重演示、輕落地"的盲區(qū)，緊扣工業(yè)核心痛點，給出了作為"實干派"的一系列具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深刻洞察和預判。這不僅是一次行業(yè)發(fā)聲，更是依托埃夫特深厚積淀孵化的啟智Openmind，針對"如何筑好通用技術底座"交出的階段性答卷。

游瑋博士直言行業(yè)陷入"卷產(chǎn)能"誤區(qū)："現(xiàn)在大家都在談量產(chǎn)，其實量銷更重要。量產(chǎn)不難，做出來容易；但目前還未實現(xiàn)真正意義上的量銷，因為機器人不具備覆蓋真實剛需場景的技能。"作為科創(chuàng)板工業(yè)機器人第一股，我們累計交付超10萬臺，深知工廠買單的從來不是"酷炫的Demo"，而是"在ROI、準確性、可靠性、節(jié)拍、并能和周邊設備交互配合"的確定性。

我們以"技能冰山"定義認知：冰山之上是抓取、分揀等簡單技能；冰山之下才是工業(yè)剛需——多機交互、工藝強耦合及實時同步控制能力。比如制造場景下常見的噴涂、焊接、打磨等工藝 ，面對作業(yè)對象的變化，不僅僅要自主規(guī)劃機器人的作業(yè)路徑、速度等運動信息，而且要自主生成與運動信息強耦合的工藝參數(shù)，如噴涂霧化張角、流速流量、焊接電流、打磨中的主軸轉(zhuǎn)速，進給量等，因此要在制造業(yè)場景落地，技能的內(nèi)涵要復雜的多。

針對技能來源，游瑋博士剖析了傳統(tǒng)遙操作的局限："遙操作過濾了人類技能本源。人教徒弟需言傳身教，講訣竅、講工藝邏輯。"為此，我們打造HALO人類技能全模態(tài)數(shù)據(jù)采集服，同步捕獲視覺、力覺、觸覺、語言等多維信號，疊加數(shù)十年沉淀的工藝文檔與SOP。非任務類數(shù)據(jù)與失敗數(shù)據(jù)構(gòu)建了基模泛化廣度，場景高頻數(shù)據(jù)保障了技能可靠性。更重要的是，通過"人機動作遷移模型"，我們將人類技能蒸餾為通用表征，遷移至人形機器人、復合機器人及工業(yè)臂，破解了"數(shù)據(jù)孤島"與"跨構(gòu)型遷移"難題。

面對純端到端數(shù)據(jù)驅(qū)動的浪潮，游瑋博士給出清醒判斷："單純數(shù)據(jù)驅(qū)動控制末端作業(yè)難度大，最后一公里需可解釋的數(shù)理方程為基礎的機理模型兜底。"他提出的"不可能三角"理論指出：泛化能力、推理速度與工業(yè)級可靠性（99.99%，即"四個9"）三者難以兼得。因此，工業(yè)場景必然采用"數(shù)據(jù)驅(qū)動大模型+可解釋機理Harness層"的混合架構(gòu)：上層模型負責理解場景與生成技能，底層機理模型（如焊縫跟蹤、噴涂參數(shù)控制）保障"四個9"的可靠性與安全邊界。

作為鏈主企業(yè)，我們?nèi)珬Ｗ匝械目偩€協(xié)議、控制內(nèi)核及核心零部件，是Harness layer落地的硬件前提，也是我們承諾工業(yè)級可靠性的底氣。

面向各垂類場景的技能的不斷豐富是機器人大規(guī)模實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)的基礎，然而目前機器人的技能開發(fā)只有機器人廠家的工程師才能完成，且開發(fā)周期長，開發(fā)效率低，具有豐富場景知識的領域?qū)＜覄t很難介入和駕馭整個開發(fā)過程，為此啟智正構(gòu)建覆蓋"采-存-治-訓-推-用"全鏈路的工具鏈：從HumanGPT、大衍數(shù)據(jù)平臺、到墨斗IDE和Openmind OS的通用技術底座。全方位降低門檻，讓傳統(tǒng)自動化集成商，甚至終端用戶無需精通AI算法、機器人底層控制也可以快速部署，從源頭消除底層重復研發(fā)。

目前，啟智聯(lián)合埃夫特、哈工大及近30家產(chǎn)學研用單位，旨在打通全流程標準規(guī)范，打造全行業(yè)共用底座。我們的路線圖清晰：1.0階段聚焦工業(yè)制造領域，以"四個9"可靠性驗證底座，啃下硬骨頭；2.0階段向家庭服務延伸，以低門檻特性解決非結(jié)構(gòu)化場景開發(fā)需求。

從國產(chǎn)首臺點焊機器人，到孵化啟智Openmind，我們堅守"智造智能機器人，解放人類生產(chǎn)力"的使命，不逐短期流量，而是通過標準化通用技術底座建設，攜手全行業(yè)將具身智能從實驗室推向規(guī)?；涞亍?/span>