在新能源汽車制造領域，一個顯著的技術斷層現象正在引發關注。上海和深圳的現代化超級工廠里，沖壓、焊接和涂裝車間的自動化程度已達到99%，但進入總裝車間后，畫面驟變——數百名工人仍在流水線上進行線束插接、螺絲擰緊等精細操作，這里的自動化率不足15%。這種"最后15%難題"正成為具身智能技術突破的新方向。

光象科技創始人張濤在接受專訪時指出，當前人形機器人領域存在過度承諾現象。他以自動駕駛行業十年發展為鑒，認為通用具身智能的落地周期可能長達十年。特斯拉通過L2級輔助駕駛切入市場的策略給他深刻啟示：先在特定場景實現技術閉環，再逐步向全場景滲透。這種漸進式路線被移植到具身智能領域，形成"特斯拉式"發展路徑。

汽車制造場景的特殊性為技術落地提供了理想土壤。張濤團隊通過四象限分析法發現，總裝車間雖然工位密集，但300多個工位的操作可歸納為不超過十項核心技能。這種"技能收斂性"極大降低了技術落地難度。以擰緊操作為例，成熟伺服機構配合智能控制模型即可完成，而更復雜的插接操作則需要末端執行器與感知模型的協同創新。

數據獲取成為工業場景智能化的關鍵挑戰。區別于家庭場景的開源數據，工廠環境需要定制化解決方案。光象科技采用"仿真合成+遙操作"的混合數據策略，通過高精度三維模型構建虛擬場景，結合真實操作數據訓練模型。這種方案既解決了數據稀缺問題，又保證了工業場景所需的精度標準。

當前行業普遍存在的"搬箱子"演示現象暴露出技術適配性問題。張濤分析指出，雙足人形機器人在續航、穩定性和定位精度方面難以滿足工業需求，而現有模型在響應速度和操作精度上與產線要求存在差距。光象科技的差異化策略體現在軟硬件的深度耦合：從本體設計到模型訓練都針對特定場景優化，確保技術方案的可落地性。

平臺化思維貫穿于技術架構設計。GOPS平臺作為核心訓練系統，支持模型在不同產線間的快速遷移。這種設計源于張濤在導航領域的經驗：通過標準化平臺實現高效交付，曾創造四人團隊年完成數百個車企項目的紀錄。現在這套方法論被移植到具身智能領域，形成"場景適配-數據積累-模型迭代"的閉環系統。

技術生命周期判斷能力源于多次創業實踐。張濤團隊十年前就嘗試過汽車電子電氣架構革新，雖因市場時機不成熟而擱置，但驗證了技術前瞻性判斷的重要性。這次選擇具身智能賽道，正是基于對技術成熟度與商業需求的平衡考量：既避免過早投入無法落地的技術，又確保當前積累能為未來通用智能發展奠定基礎。

在工業場景智能化進程中，光象科技選擇了一條務實路徑。通過聚焦汽車制造這個垂直領域，團隊正在破解"最后15%難題"。這種策略不僅規避了通用人形機器人的技術陷阱，更為具身智能的商業化落地提供了可復制的范式。隨著GOPS平臺的持續進化，工業場景的智能化改造或將迎來新的突破點。