四川在线记者 高杲 肖莹佩
机器人正从实验室走向真实世界！1月15日，2026高通边缘智能开发者生态大会在成都高新区举行，吸引了来自全球的数百名专家、学者与企业代表齐聚一堂，共同探讨机器人技术的最新进展与应用前景。
活动现场（图片由主办方提供）
场内激烈的讨论，场外“吸睛”的展品，无不让人感受到，随着多模态大模型等技术在应用层面持续落地，机器人正褪去“实验室表演”的青涩，迈入“生产力重构”的实战。过去一年，从春晚惊艳亮相，到在马拉松赛场、运动会上崭露头角，再到走进学校、工厂、景区找岗位，都传递出了一个明显的信号：机器人产业的叙事逻辑，正在从“比拼单一技能”向“角逐真实场景应用能力”转变。
从“前沿科技”到“实用助手”，机器人技术究竟走到了哪一步？距离真正融入日常生活还有多远？记者在会场找寻答案。
应用探路
已在工业、康养等领域试水，但产业化还处于早期阶段
当日上午9点半，距离大会开始还有半个小时，但加速进化公司的展台前早已人头攒动。一块迷你绿茵场上，六台机器人分为两队，正上演着一场激烈的足球对抗赛，每当有机器人进球，围观的市民便爆发出阵阵欢呼。
“可别小看它们，这些都是世界杯冠军成员。”北京加速进化科技有限公司商业化副总裁赵维晨介绍，去年7月，这支机器人代表中国远赴巴西，参加机器人足球世界杯，并在人形组比赛中夺得冠军。
相邻的成都阿加犀智能科技有限公司展台上，身高约1.8米的人形机器人“通天晓”正自如地与观众互动问好，这款机器人曾因在成都街头协助交警进行交通指挥而走红网络。
漫步于各个展位，形态功能各异的机器人令人目不暇接，也引发了众多参观者的好奇：这些技术感十足的机器人，究竟能为我们的生产与生活带来哪些价值？
市民们现场逛展（图片由主办方提供）
“它们有望帮助我们缓解因‘4D’类工作导致的劳动力短缺问题。”高通公司全球副总裁、中国区研发负责人徐晧解释道，所谓“4D”，即Dull（重复枯燥的）、Dangerous（危险的）、Dirty（脏乱的）、Difficult（高难度的）。他描绘了一条清晰的产业化逻辑：机器人将在人类不愿干、不能干、不划算干的岗位上创造价值。
现场逛展，这种感觉更加明显。越凡创新的展示屏上，配送机器人正在复杂的楼宇环境中自主穿梭，高效完成包裹递送，有效缓解了末端物流的人力压力。星炽动力推出的家庭健康管理机器人，则扮演起“私人健康管家”的角色，不仅能解读体检报告、提供用药提醒，还能作为“陪诊助手”，监测用户生理数据并预警慢性病风险。
此外，多家企业展出的特种机器人与工业机器人，进一步拓展了应用的边界。无论是火灾救援、深井检测，还是地下管廊的排查勘探，机器人正逐步深入那些“人不愿去、人去不了”的危险、恶劣环境，展现出不可替代的作业能力。
不过，火热场景之下亦有冷静思考。“机器人在任务执行的可靠性、复杂场景的适应能力以及多任务协同等方面，仍有提升空间。”多位参会企业代表坦言，目前，绝大多数机器人应用仍处于早期阶段，主要扮演“辅助工具”的角色，智能化程度、场景适应能力和成本控制尚未成熟，距离大规模应用尚有不小差距。“以机器人的灵巧手为例，如果在抓取精度、力量控制和制造成本上能取得关键突破，就能为精密装配、高端制造等领域打开巨大的想象空间。”
加速“进化”
将从垂类场景破局，规模应用关键在“好用”与“用得起”
机器人距离真正实现大规模普及应用还有多远？与会人员给出了相近的预判：大约需要3到5年的关键成长期。这期间，机器人产业将完成从技术“能用”到产品“好用”的根本性转变。
如何实现这一跃迁？构建安全、可靠的数据流通与协同训练体系被视为核心基石。“机器人能力的进化，本质上是算法与数据持续迭代的结果。”阿加犀智能科技机器人事业部负责人高布春指出，机器人正从依赖“预设程序”的固定执行，转向基于“场景自适应学习”的智能决策，这一转变离不开多模态大模型的深度赋能。“例如，向机器人发出‘打扫房间’的指令，它不仅要理解‘打扫’这个动作，还需主动识别房间布局、判断脏污程度、规划清洁路径，这背后是海量场景数据的学习与训练。”
“物理AI的兴起，为我们提供了多元化训练途径。”徐皓介绍，所谓物理AI，即让人工智能模型理解和遵循重力、摩擦力、惯性等物理定律。通过在虚拟仿真环境中，利用合成数据模拟复杂交互或高成本的现实场景，可以大幅降低现实场景中数据采集难度与训练成本。“让机器人在数字世界中完成成千上万次的‘试错’与学习，再到现实世界中落地，将成为提升其适应能力和可靠性的高效路径。”
机器人展品（图片由主办方提供）
在实现从“能用”到“好用”的路径选择上，不少嘉宾也把目标锁定在垂类场景中。宇树科技生态技术负责人张毅说，如果我们想用一个通用机器人实现包打天下，这样的愿景虽然宏大，但研发和训练成本很高，若以工业巡检、物流配送、家庭陪伴等具体场景切入，将机器人定位为解决具体问题的生产工具，并为之打造一套场景专用模型与工程优化的组合方案，将有助于机器人加速落地。
推开规模化应用的最后一道关卡，在于“量产”与“成本”。“我们需要在性能、可靠性、价格之间找到一个平衡点。”柯力集团市场总监马晓伟说，虽然“人形机器人是实现通用人工智能载体最终形态”是业界共识，但在具体的落地过程中，也需要根据实际情况选择产品的形态。“比如在工业场景中，轮式机器人可能造价更低，性能更稳定，在消费领域中，一些尺寸更小的机器人可能比全尺寸机器人更受欢迎。”
