（图片来源：摄图网）

（记者　张苏慧）据新华网报道，在近期举行的上海中心高塔竞速挑战赛中，傲鲨智能外骨骼机器人“空降”现场，“个人欢乐跑”选手可以免费租赁外骨骼机器人，帮助自己完成比赛，体验科技对普通人参与垂直马拉松的“托举”，享受运动快乐。这一创新应用是机器人“科技惠民”的生动体现。如今，在特定场景发挥作用的“辅助型”机器人已逐步成熟，但更具通用性的人形机器人则因软硬件协同等核心挑战，仍处于关键突破期。

机器人“科技惠民”脚步加快

当前，机器人产业在政策与资本的双重驱动下，正以迅猛势头赋能社会民生。数据显示，2025年上半年中国机器人产业营业收入同比增长27.8%，工业机器人和服务机器人产量分别增长35.6%和25.5%。

目前，我国工业机器人已覆盖国民经济71个行业大类、236个行业中类，制造业机器人密度已跃升至全球第三位。服务机器人、农业机器人、特种机器人等的应用广度和深度显著提升。我国人形机器人在运动性、灵巧性等方面实现重大突破，整体水平处于全球第一方阵，有望在家政服务、生产制造、仓储物流等场景发挥重要作用。

近日举行的2025数智科技生态大会上，“美好家机器人专区”便集中展示了这一趋势。展区中，AI桌面机器人通过多模态情感交互，提供互动故事、远程云陪伴、成长报告等功能，守护儿童健康成长；AI运动陪伴机器狗一机多态，基于自研视觉融合技术，适用于运动陪跑、遛弯守护、郊游跟随等户外场景，提供高清视频分享、AI运动数据分析、跌倒告警等功能；AI康养陪伴机器人，集成智能服药、中医四诊、安全守护核心功能，为老人筑牢健康安全防线。

如今，中国持有的机器人相关有效专利超19万项，占全球总量约2/3；人工智能研究人员达5.2万，是全球第二大人工智能人才聚集地；人形机器人创新中心、实验室、产业园区在中国多地布局。英伟达全宇宙和模拟技术副总裁瑞夫·勒巴迪恩认为，中国在机器人行业中扮演着至关重要的角色，具备推动产业发展的所有关键要素，“中国能够打造既经济稳健又实用高效的机器人，这种能力是其他国家难以比拟的。”

这种“科技惠民”的加速落地，既得益于市场需求的拉动，也离不开政策对创新产品的支持，如北京亦庄发布了万台机器人创新应用计划，在今明两年逐步释放万台、近50亿元具身机器人应用需求，其中超千台为人形机器人，应用场景覆盖高端制造、教育教学、园林水域、产业园区、商业服务、医疗康养、电力巡检、市政管理、社区物业等社会经济重点领域，旨在打通让机器人落地的“最后一公里”。

产业路线不一，C位机器人暂未成型

尽管机器人产业整体繁荣，但作为“C位”的通用人形机器人尚未形成统一发展路径。当前，外骨骼机器人、物流机器人等细分产品多扮演“辅助”角色，而人形机器人需突破“大脑”（AI决策）、“小脑”（运动控制）和“肢体”（硬件执行）三大系统的协同瓶颈。在技术层面，底层路线仍存分歧：运动控制领域，模型预测控制与数据驱动方法的融合路径尚在探索；“大脑”方面，AI大模型虽赋能环境感知与任务推理，但进展“比想象中慢”，尚未达到爆发临界点。

宇树科技创始人王兴兴指出，端到端模型在工厂中稳定工作仍是全球性难题，而机器人的动态平衡、灵巧操作等能力虽有进步，但离通用化仍有差距。

现如今各地更聚焦于在做细垂直领域的机器人产品。例如，杭州直接将技术方向写入法规，出台《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例（草案）》这一全国首部产业条例，立法要求经信、卫健、农业等部门在工业制造（汽车/3C柔性产线）、医疗（手术辅助）、农业（采摘监测）等领域规模化应用机器人，推动场景从“示范”转向“刚需”；合肥则在产业架构上勾勒着宏大的愿景，推动“车机人”协同计划，依托合肥新能源汽车产业的优势，将其强大的产业链、供应链和技术积淀，向低空经济与智能机器人两大新兴赛道延伸赋能，打造出一个超级聚合型的智能产业集群。

软硬协同促产业生态繁荣

要突破当前产业瓶颈，需要借鉴智能手机等产品的爆发路径——其关键在于芯片、操作系统等软硬技术的融合。业内人士指出，人形机器人若想实现类似突破，必须构建“软硬协同”的生态体系。

硬件上，轻量化骨骼、高功率密度执行器等核心部件需持续攻关；软件上，则需开发专用操作系统，并推动与通用大模型的深度融合。例如，科大讯飞推出的机器人超脑平台已覆盖500余家企业，通过语音交互技术提升机器人“对话”能力，而“虚实结合”的数据训练体系，能通过仿真环境加速算法迭代。这种协同需以应用场景为牵引：工业制造等B端领域因环境结构化、付费意愿明确，成为当前落地主流，优必选等企业已在汽车装配、物流分拣中验证可行性；而家庭等C端场景则因安全性、成本等因素，需更长的培育期，预计需8-10年才能普及。

此外，应在产业端深挖场景需求。例如，制造业中，不同生产线对机器人的精度、柔性要求差异显著，企业可联合车企、电子厂商等下游客户共建“场景实验室”，针对具体工序定制机器人解决方案。服务业场景更需“贴身定制”，比如，餐饮行业的送餐机器人需适应复杂的桌椅布局和突发避让需求，物流行业的分拣机器人要能识别异形包裹并优化路径规划，这些细分需求的突破，往往能催生新的产业增长点。

机器人产业的未来，始于当前每一轮技术迭代与生态共建。在普惠民生与技术攻坚的双重驱动下，唯有坚持软硬协同、场景深耕，方能让机器人之“热”转化为现代化产业体系之“实”。