搜狐科技出品
郑松毅撰写
人形机器人展现精密加工实力？
步入2026WAIC灵初智能展台，一台人形机器人正自主完成光模块加工全程：亚毫米级精准插装、柔性检测、自动打包接连完成，这般精密操作颇为引人注目。
2024年成立的灵初智能，汇聚了一批技术精英：CEO王启斌具备近二十年智能硬件与机器人产业化经验，首席科学家杨耀东专攻强化学习在灵巧操作的应用，联合创始人陈源培通过华为天才少年计划遴选。公司与北大共建联合实验室，自创立起就确立了特色发展方针——舍弃简单夹持技术，聚焦长距离精细灵巧操作，视人类数据为关键护城河，意图攻克机器人领域重大技术障碍。
展位现场，围绕具身智能行业格局变化、核心技术难点、商业应用进程等热点议题，灵初智能CEO王启斌与搜狐科技等媒体代表进行深入对话。
核心对话内容整理如下：
媒体人：为何选择让机器人承担光模块生产线任务？整个技术体系的构建逻辑是怎样的？
王启斌：今年聚焦两大落地场景：首先是光模块制造全工序替代人工，其次是物流领域示范应用同步开展。展示系统为端到端解决方案。从人类数据获取，到世界模型模拟呈现，最终转至具体设备执行任务，整体训练哲学是“通过人类数据开发技术方案”。
媒体人：当前行业数据采集存在多种方式，包含真实设备采集与人工示教。灵初智能为何坚持人工示教模式，其核心竞争力体现在哪里？
王启斌：“品质最佳的数据”源自日常实际工作场景中产生的数据，涵盖自主拆装任务、手眼协同感知、失误自我修正等原生技能。真实设备采集存在明显不足：单套设备造价40至50万元，不同机器人规格间模型迁移困难。
媒体人：当前众多机器人仅能在展示厅表演特技，难以真正进入工厂应用，您认为行业当前面临的关键挑战是什么？
王启斌：行业存在三大核心困局，这也是机器人仅能表演无法实际部署的症结所在。首先高质量多模态数据严重匮乏，真实设备采集成本高昂，仿真数据与物理环境存在鸿沟，模型换用不同零件或生产线便失效，泛化性能欠佳。第二硬件长期可靠度未达标准，展示时表现正常，工厂连续多月量产会出现过热、磨损、故障，不满足耐久性要求。另外商业闭环不完整，多数企业仅提供单一硬件或模型，未能打通“数据采集-方案训练-实际部署-现场数据反馈”的闭环，无法持续进化。
媒体人：如何弥补短板，让机器人真正产生使用价值？
王启斌：首要任务是构建低成本规模化的人类多模态数据采集渠道，持续向模型输入真实生产数据；其次是软硬件深度融合优化，将硬件力控机制、触觉感知系统与世界模型严密结合，适应实际工况；最终通过规模化商业验证完成成本核算，再让场景数据促进模型迭代。
媒体人：未来两年机器人领域是否会加速洗牌？企业生存需要具备哪些条件？
王启斌：具身智能属于十年周期性产业，明年行业将出现显著分化。希望保持领先地位的企业必须实现低成本批量采集数据、快速模型迭代、软硬件深度整合，同时具备充足资金与跨领域研发团队。仅能进行展示表演、缺乏实际应用场景的企业将逐步被市场淘汰。
媒体人：灵初智能年初完成20亿元融资，投资款项主要投向？
王启斌：投资人高度认可我们灵巧操作赛道的独特性，资金重点用于强化“数据-模型”正循环，目标形成百万小时人类多模态数据储备。
媒体人：公司同时推进算法大脑与硬件本体业务，两方面如何协调？
王启斌：基本定位仍是算法核心，硬件仅承担整机集成功能，关键零部件采用外部定制方案。
媒体人：总体来看，中美具身智能产业各自具备什么优势？国内企业存在哪些发展误区？
王启斌：中国拥有完整的硬件供应链体系及庞大制造业场景，数据资源丰富。美国顶尖模型企业众多，但硬件生产严重依赖国内供应链。国内企业最大误区是盲目堆砌硬件参数，忽视数据积累、模型优化与实际场景的结合，导致产品仅能用于展示，无法切实提升工厂生产效能，这是当前亟待改进的关键所在。
