北京
本報（chinatimes.net.cn）記者石飛月 上海報道
在剛剛過去的2026世界人工智能大會（下稱“2026WAIC”）上，一家工業物理AI廠商的展位吸引了不少觀眾的目光：一臺具身質檢多臂協同機器人正在以1000mm/s的速度精準捕捉產品外觀缺陷；另一臺具身操作智能裝配機器人通過“看一遍、學一遍、做一遍”的方式，自主完成復雜積木拼裝任務；還有個機器人“籃球運動員”手眼一體，毫秒級預判并穩穩抓住觀眾拋來的球……
這家廠商就是常州微億智造科技股份有限公司(下稱“微億智造”)。當整個行業還在探索商業化落地的可行路徑時，微億智造已將工業具身智能機器人規?；瘧玫?C電子、新能源、半導體、快消等多個行業，此前還向港交所遞交了上市申請。近日在2026WAIC現場，《華夏時報》記者見到了微億智造董事長兼CEO張志琦，并與他進行了一場關于工業具身智能的對話。
以下為訪談：
《華夏時報》記者：從形態來說，其實微億智造的產品看起來和傳統的機械臂沒有太大區別，但是貴公司強調的是工業具身智能機器人，真正的區別是什么呢？
張志琦：傳統機械臂的調試編程完全依賴機器人工程師，工程師用眼睛看、大腦想，再編程固化，一旦離開現場就固定了，再調整就得把人請回來，而且聘用工程師的成本很高，我們的具身智能機器人自帶眼睛和大腦，能自主感知、認知、規劃和執行，應對產品柔性變化和調整，取代了傳統調試工程師的工作。
《華夏時報》記者：但是傳統的工業機器人，其實在像汽車這樣的領域中已經占據了不小的份額，而且他們也在將AI技術融入這類設備中，你要如何和他們競爭呢？微億智造的核心競爭力是什么？
張志琦：工業其實是一個很寬的賽道，放眼全球，有西門子、ABB等眾多巨頭深耕于此，說明市場的天花板足夠高，足以容納更多具備相應能力的公司共同發展，因此對于新進入者而言，在這個賽道中找到生存空間，是完全沒問題的。
到了具身智能這個階段，軟件和硬件必須徹底打通，這才是真正用AI能力與物理世界交互的關鍵所在。當然，在具體路徑上，各家有各家的理解和側重點：有的是在硬件本體上做小幅優化，在算法上做更大投入；有的則通過軟件定義硬件，強調算法的核心地位。我不能說哪條路一定是對的，但我相信未來一定是百花齊放的。
我們的特點，是從“腦”出發，再與機器人本體的能力深度融合，形成軟硬件協同的整體方案。這就像今天的自動駕駛領域，無論是蔚來、小鵬還是理想，雖然它們是車企，但車更多是承載技術的平臺，真正的核心競爭力在于自動駕駛這一整套技術能力。
《華夏時報》記者：工業具身智能機器人和傳統機器人在成本上有多大差距？體現在哪里？
張志琦：其實在工業領域，有一個更殘酷的現狀，就是客戶要算賬。這筆賬怎么算？如果今天這個工作是一個人做的，那設備只能替換一個人，價格上限就是20萬元，因為一個人一年的工資可能是10萬元，兩年就是20萬元。在工業領域，有一條不變的鐵律：設備可以在兩年內收回成本，客戶才會考慮。
但問題在于，今天大多數機器人的操作速度和綜合能力還達不到一個人的水平，很難真正匹配客戶的效率預期。更現實的是，目前一臺帶輪式雙臂的人形機器人，售價動輒五六十萬元，而它實際能替代的可能只有0.2到0.3個人的工作量。這筆賬，客戶怎么算都算不過來。
這也是為什么到目前為止，人形機器人在工業場景中還很難看到規?；涞?。在工業現場，人形不一定是最優解，但從某些維度看，它又可能是最優解，最終還是要回到“怎么把賬算回來”這個核心問題上。
我相信，這是所有具身智能企業都需要共同面對的挑戰，我們必須通過更好的算法、更優的構型設計，把產品的性價比做到客戶能算得過賬來，才能真正推動落地。
《華夏時報》記者：之前貴公司曾提到，客戶希望在1-2年內收回投資。目前哪些場景回本最快，哪些最慢？賬怎么算？
張志琦：任何客戶都希望回本速度越快越好，如果能3個月收回投資，那當然是最理想的，但在實際操作中，技術有瓶頸、有門檻，硬件本身也有成本約束，所以從我們的觀察來看，1.5年到2年內收回成本，才是客戶真正愿意做決策的核心心理價位。
在實操現場，其實很難籠統地說哪個場景回本更快，但只要能在兩年內收回成本，客戶的意愿就非常強烈，因為對他們來說，越早投入，越早掙錢，這筆賬是越算越劃算的；一旦投資回收期超過兩年，客戶就會明顯猶豫，因為到那個時候，投資打水漂的風險會大幅上升，相比之下，用人說不定反而是更便宜、更穩妥的選擇。
《華夏時報》記者：現在人形機器人毫無疑問是最受資本市場追捧的一個方向，但是你說“人形不一定是工業現場的最優解”，除了成本外，這個判斷背后的核心邏輯是什么？
張志琦：我們一直認為，所有產品的形態，本質上由其所處的環境要求決定，比如鳥是天上飛的最好形態，魚是水里游的最好形態。
具身智能產品的價值就在于，它能將基于感知和認知的能力，與實際場景需求有效結合起來。在那個階段，它需要像人一樣有“手”來操作，但“雙手”是不是最優解呢？不一定。如果一個工位上需要四只手、八只手效率才最高，那我們就應該用那樣的結構，在工業場景里，什么效率高、什么能把賬算得過來，我們就應該用什么形態。
也許一個通用型人形機器人可以替代很多工種，但在單一工種上，針對這個場景深度優化過的專用本體，往往是更合適的選擇。關鍵是，它背后要和人形機器人一樣，具備自主感知、自主認知、自主規劃和執行的能力，并且執行過程中還要有反饋機制，基于反饋再感知、再認知，形成一個閉環。而驅動這一切的核心，是數據驅動的學習模型。
《華夏時報》記者：輪式人形機器人呢？現在市面上進廠的人形機器人普遍是輪式，而不是雙足，你怎么看？微億智造以后會做人形機器人嗎？
張志琦：輪式已經改變了雙足的形態，穩定性更好。現在大家也不再糾結必須用靈巧手，夾爪上下料也很常見，什么形態最優化就用什么。如果物料搬運距離遠，輪式是好方案；如果工位固定，固定機械臂也不錯。一句話，工廠現場什么方案適合就用什么。
《華夏時報》記者：VLA和世界模型這兩種技術路線你怎么看？
張志琦：技術還沒收斂，VLA、世界模型、分段式空間建模都有可能是特定場景的解決方案，但我們不會只押一條路線，而是在現場按需組合，畢竟客戶買的不是技術本身，而是能解決問題的方案，如果模型能力不夠，像自動駕駛一樣人機共駕補位也很常見。
《華夏時報》記者：微億智造正在從3C電子、新能源向海外市場拓展。不同國家和行業的工業場景差異巨大，怎么解決“水土不服”？
張志琦：中國是制造大國，場景最豐富，海外場景基本都見過，但交付到海外要遵守各地數據法規，因為AI涉及數據合規；同時，各國用工方式、安全規范也有差異，交付不再只是復制設備，而是數據、算法、硬件的混合體，要本地化合規，同時發揮AI模型的可遷移和泛化能力。
《華夏時報》記者：微億智造的主要客戶群體是哪些？
張志琦：最大客戶群體在汽車、新能源、3C消費電子，還有消費品行業，物流是快速增長有潛力的方向。
《華夏時報》記者：據第三方機構數據，按2024年收入計，微億智造是中國最大工業具身智能機器人供應商。這個第一的含金量如何理解？貴公司的競爭優勢是先發者紅利還是結構性壁壘？
張志琦：這個"第一"更多是階段性的第一，當然我們也希望通過持續的努力，一直把這個位置保持下去。不過這個市場足夠大，萬億美金級別，今天工廠里面的每一個工人，理論上都有可能通過具身技術實現替代。人不再需要像機器一樣在產線上工作，這是我們眼中未來具身智能與自動化產線深度融合之后，真正意義上的智能工廠的樣貌。我們也希望更多友商能夠在這個賽道里發揮價值，因為只有充分的競爭，整個市場才會更有活力，走得更遠。
《華夏時報》記者：從2024年開始你們已經實現盈利，這在AI和機器人行業里并不多見。你們怎么平衡“高研發投入”和“盈利”之間的關系？
張志琦：我們會看場景的技術可達性：有的場景投入很大只能做到50分、60分，客戶要90分才能上線，那這類項目優先級先放后面，做前瞻儲備；有的場景我們能做到80分、90分，比如物流，那就重投入。我們和客戶一樣算賬，控制研發規模，這是盈利的核心準則。
責任編輯：黃興利 主編：寒豐
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