编者按：本文来自微信公众号 窄播（ID：exact-interaction），作者：李威，创业邦经授权发布。

这是《窄播Weekly》的第87期，本周我们关注的商业动态是：进入2026年，更多具身智能公司开始致力于展现人形机器人真实的「进厂」打工能力。

本周，智元在龙旗科技南昌工厂进行了一场8小时的直播，在真实的工作场景中展示了与产线和工人的协同工作能力。也是在本周举办的2026智元合作伙伴大会上，智元联合创始人彭志辉认为，具身智能行业正在从卖机器人转向交付结果。

智能大模型、可靠本体、数据飞轮同时成熟，促成了拐点的出现。

在此之前，我们也看到，宁德时代中州基地的产线上，千寻智能的「小墨」机器人参与了电池包的功能测试；在德国莱比锡工厂里，宝马测试了AEON机器人在组件装配及高压电池包生产环节的应用能力。宇树科技创始人王兴兴也曾提到，宇树的机器人在工业里面做了试点落地应用。

工业场景，而不是家庭场景和门店导购等商业服务场景，率先成为机器人从实验室走向实际工作的突破口——这是一个非常现实的选择。

首先，市场对具身智能企业的估值逻辑，正在从技术价值转向应用价值。目前，具身智能的融资规模还在快速增长，上市进程也在加速，百亿估值的具身智能企业已经超过14家。规模庞大的资金涌入，需要一个与之匹配的生产力叙事，至少要能验证具身智能在行业中规模化落地的可行性。

其次，对具身智能企业来说，落地规模不仅意味着资本故事的延续，更意味着产品成本下降和数据飞轮转速提升，甚至是产业天花板的真正打开。智元董事长兼CEO邓泰华认为，具身智能产业的价值，会随着机器人干活能力的提升，落地场景的不断丰富，带动部署规模的持续增加。

最后，工业场景比家庭场景和商业场景更可控。这种可控，既是机器人的工作需求和衡量标准的可控——目前具身智能公司展示的都是某些特定工序的操作，也是落地规模的可控——具身智能公司往往会选择与有意愿的链主企业合作，一旦跑通，就能快速规模化落地。

「进厂」做什么

在智元的直播画面中，精灵G2正于龙旗科技的3C生产线上执行质检任务：抓取平板部件、放入检测仪器、再将成品或NG品分类归位。单次操作耗时18-20秒，恰好跟上了流水线20秒的生产节拍。

智元机器人进厂直播

智元具身业务部总裁姚卯青表示，直播当天有4台机器人在产线上工作，下周将增至10台正式并线，预计到第三季度可落地百台。「在龙旗这个特定场景下，目前只先给了一条线。并线之后没法再做实验，必须把第一条跑通，才能规模化复制。」

龙旗科技是国内头部的消费电子产品ODM厂商，业务覆盖了从智能手机、平板电脑到AI PC、汽车电子、智能眼镜等智能终端领域。

因此，平板产线之外，智元已经着手在研发对手机工位的适配能力。姚卯青透露，「大部分开发成果都可以直接复用，只是在特定环节需要针对新岗位做一些微调和训练。大概95%的工作能直接拿过来，只有个别的精细操作需要少量调整。」

在宁德时代的中州基地，千寻智能的「小墨」已经能够执行电池包下线前的最终功能测试操作——将数百伏高压的测试插头精准插入电池包指定位置。与此同时，宇树机器人在工厂内承担零件装配任务，有单一的零件装配，也有复杂长序列的装配任务。

小墨工作

从智元、千寻、宇树的「进厂」实践中可以看到，具身智能企业的初期目标，并不是已经在产线上被传统机械臂完美解决的工作，而是那些尚在由人操作的高强度、重复性、高灵活度的工作，比如质检、搬运、分拣、精密零件的装配。一旦机器人的ROI符合工厂要求，很快就能够规模化落地。

这意味着，具身智能企业开始向工厂兜售「柔性」和「复用」的故事。姚卯青表示，3C制造厂商引入机器人，不是为了解决单一环节的工作问题，或者像部署自动化生产线一样做一次性投资，而是希望机器人在工厂产能、工艺、布局改变之后，依然能适应新任务：从生产平板切换到生产手机，或其他新品。

如何进入「部署态」

在2026智元合作伙伴大会上，邓泰华提出，具身智能正式从「开发态」转向「部署态」，即机器人能自主干活、独立创造价值。

他把具身智能的发展画成了三条曲线：X曲线对应2022年至2025年，完成从原型到规模量产的跨越；Y曲线对应2026年至2030年，机器人进入部署成长期，生产力逼近人类水平；Z曲线对应2030年及以后，机器人在制造、物流、服务等领域开始超越人类。

这个乐观判断背后，智元认为自己已经蹚出了一条从技术到应用的路：包括如何做好算法开发，如何实现高效迭代和低门槛部署，如何与合作伙伴联合做系统的打通、适配和工艺的优化。目前，智元已经发布了GO-2模型、动作世界模型GE-2、开源数据集AGIBOT WORLD 2026、仿真平台Genie Sim 3.0及开发平台Genie Studio 2.0。

龙旗科技的机器人作业场景就是依靠Genie Studio进行搭建的，其内部包含一整套面向数据采集—模型训练—编译部署的模型框架，以及能进行工作流配置编排的Genie Studio Agent能力。

Genie Sim的仿真平台负责支持完成项目前期的设计、验证工作——和英伟达Omniverse思路一致：搭建数字孪生场景，先做仿真训练和工作流编排。再往下，是数据和模型这一核心层。智元的Go-1和GE-2还在做核心算法，到了Go-2，已经变成了基座模型。

把数据、模型、仿真、开发工具串联在一起，共同支撑了具身智能在真正应用场景中的落地。

姚卯青认为，在真实的场景应用中，软硬件很重要，研发体系更关键。硬件要符合工业级的使用需求，能够支撑其7×24小时的连续作业。软件则需要在优化模型的同时，将运动控制、定位、移动等多个技能组合在一起，才能从最初100秒优化到18秒-20秒的水平。

研发体系的重要性，是保证规范性。「要有一套非常规范的软件版本的研发和释放流程，然后在每个版本内有功能的明确定义。然后是上线验收，会涉及到仿真开发和验证，以及真机的软硬件集成测试。这些都要往工业级要求，有点像用自动驾驶产品研发流程在进行规范和管理。」姚卯青表示。

智元也在依托自己的技术和研发体系，寻找更多的开发和集成伙伴，借力进入更多行业。目前，已经有一些伙伴使用智元的平台工具链进行二次开发，在新的客户现场跑通项目。姚卯青期待，这能够形成规模效应，到今年年底吸引到更多有能力的二次开发伙伴加入，一起推广具身智能的现实场景应用。

但验证具体场景里的真实有用，只是走向「部署态」的开端。2026年，更值得期待的商业故事是：具身智能公司如何将产品推向更多场景。不仅是智元、千寻、宇树这样的具身智能企业对机器人进工厂信心满满，小米也在财报会上表示，未来五年将有大量具身机器人在小米工厂投入使用。

「进厂」正在成为检验具身智能故事的试金石。瑞银证券中国工业行业分析师王斐丽指出，即便今年很多厂商冲刺万台交付，人形机器人也未必真正进入商业化拐点。机器人能否真正进入工厂或商业场景「干活」，以及客户是否会持续复购，正在成为衡量具身智能公司发展潜力的金标准。

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