在近日舉辦的iRobot機器人產(chǎn)業(yè)加速營開營儀式上，中石油、京東、長城汽車、聯(lián)想、施耐德電氣等企業(yè)代表齊聚一堂，共同探討具身智能技術在產(chǎn)業(yè)場景中的落地路徑。這些來自能源、制造、物流等領域的頭部企業(yè)，既是具身智能技術的潛在采購方，也是推動行業(yè)從實驗室走向生產(chǎn)線的關鍵力量。他們的需求痛點，折射出當前具身機器人商業(yè)化進程中的核心挑戰(zhàn)。

作為能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行者，中石油昆侖數(shù)智能硬件研發(fā)部副部長陳冰詳細拆解了油氣全產(chǎn)業(yè)鏈的復雜場景。從勘探階段的無人機勘察、水下檢波器布放，到開采環(huán)節(jié)的鉆井平臺作業(yè)，再到運輸管線的巡檢維護，每個環(huán)節(jié)都存在技術突破空間。他特別指出，現(xiàn)有防爆作業(yè)機器人存在"高大笨重"的通病，難以適應井下等狹窄空間作業(yè)；而工業(yè)場景對視覺-語言-動作（VLA）模型的安全性要求遠高于消費領域，任何失誤都可能引發(fā)重大安全事故，這要求模型必須具備零容錯能力。

京東在具身智能領域的布局已進入場景驗證階段。據(jù)其智能機器人業(yè)務部負責人透露，公司正在全國20余家京東MALL測試導覽導購、物品揀選等零售場景應用，同時推進無人配送站建設。值得注意的是，京東特別強調(diào)商業(yè)化可行性：雖然初期真機部署成本高于人工，但需建立長期ROI評估模型。在無人藥房、智能倉儲等場景中，技術團隊正通過數(shù)據(jù)采集和模型訓練，逐步突破物品歸納、沖咖啡等復雜動作的工程化瓶頸。

制造業(yè)對技術落地的考量更為嚴苛。施耐德電氣全球供應鏈資深專家王海以"四個全自動化"（物流、倉儲、生產(chǎn)、配送）構(gòu)建的理想產(chǎn)線為參照，指出當前工廠仍存在兩類典型場景：一是人機協(xié)作場景，當全自動化改造ROI不劃算時，需要機器人輔助完成特定工序；二是純手工場景，如數(shù)據(jù)中心低壓配線這類需要5-6年培養(yǎng)周期的技能型崗位，既存在人力短缺痛點，又對操作精度要求極高。這類場景為具身智能提供了差異化切入點。

汽車制造領域的探索更具顛覆性。長城資本總經(jīng)理唐杰觀察到，當前具身機器人在汽車工廠的應用多限于搬箱子、線束插拔等"縫補式"增量改進。但他提出更激進的設想：能否用AI機械手替代傳統(tǒng)工裝夾具，實現(xiàn)從"拉式生產(chǎn)"到"自組織生產(chǎn)"的變革？這種重構(gòu)將使工廠演變?yōu)榉植际阶灾蜗到y(tǒng)，通過柔性微工廠實現(xiàn)小批量零件的內(nèi)部生產(chǎn)，供應鏈從多級外協(xié)轉(zhuǎn)向本地化整合。最終目標是讓用戶像組裝電腦一樣定制汽車，推動制造能力向云端化、服務化轉(zhuǎn)型。

聯(lián)想集團在PC生產(chǎn)線上的實踐揭示了柔性制造的深層矛盾。聯(lián)想創(chuàng)新加速器業(yè)務拓展負責人楊知蒙坦言，雖然無人工廠是終極目標，但當前技術仍需在自動化與柔性化間尋找平衡點。以擰螺絲工序為例，不同SKU產(chǎn)品的尺寸差異要求機器人具備微米級識別能力；而在包裝環(huán)節(jié)，將電腦裝入軟質(zhì)布袋的動作看似簡單，卻因產(chǎn)品定位偏差導致機器人難以完成。這些案例表明，具身智能要真正融入制造業(yè)，必須突破復雜動作識別、軟體物料操作等關鍵技術瓶頸。

從能源勘探到智能工廠，從物流配送到終端零售，具身智能正面臨產(chǎn)業(yè)場景的終極考驗。當技術狂歡遭遇商業(yè)化現(xiàn)實，2026年或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)洗牌的關鍵節(jié)點。那些既能精準把握產(chǎn)業(yè)痛點，又能構(gòu)建可持續(xù)商業(yè)模式的企業(yè)，將在這場變革中占據(jù)先機。