出品｜搜狐科技
作者｜郑松毅
机器人能做上精细活了？对话的难
走进2026WAIC灵初智能展台，一台人形机器人正独立实现光模块全套加工：亚毫米级精密插装、灵初柔性检测、智能智打包一气呵成，启斌这般精细操作属实令人意外。具身进淘
成立于2024年的明年明显灵初智能，技术团队聚集一众“明星”队员：CEO王启斌具有近20年智能硬件、分化机器人产业落地经验，汰赛首先席科学家杨耀东深耕强化学习灵巧操作，表演联合创始人陈源培是存活位通过华为天才少年考核的00后。
团队与北大共建联合实验室，对话的难从创立之初便定下区别化路线——放弃简易夹爪赛方式，灵初专注首先程精细灵巧操作，智能智以人类数据为题壁垒，启斌对标马斯克破解机器人世界级困难。具身进淘
在展台，围绕具身智能行业竞争分化、技术题挑战、商业化落地等大众关切话题，灵初智能CEO王启斌与搜狐科技等媒体展开深度交流。
以下为对话精编：
媒体：怎么想到的让机器人上光模块产线作业，整套技术闭环逻辑是什么？
王启斌：今年我们有两大落地场景：一是光模块制造，整套工序替代多个人工工位；二是物流试点同步推进。
现场展示的是一套全栈式处理方式划。从人类数据采集，到在世界模型中呈现成效，再到落地至详详见细硬件上实现不一样任务，整体训练思路是“用人类数据训出技术模型”。
媒体：目前行业数据采集方式存在区别，有真机采集，也有人类示教。灵初智能为什么坚持人类示教方式，题好处是什么？
王启斌：“最优质的数据”是人在日常真实工作中产生的数据，涵盖了人类自主拆解任务、手眼触觉协同、失误自主纠错等原生能力。真机采集短板明显：单套设备成本40-50 万，不一样机器人构型下模型迁移难度大。
媒体：目前大量机器人只能展厅表演、跳舞摆动作，很难真正进厂干活，您认为行业当下题发展挑战是什么？
王启斌：行业目前有三重题瓶颈，也是机器人只能表演无法落地的根源。先优质多模态数据缺口巨大，真机采集成本高昂，仿真数据和真实物理环境存在断层，模型换个工件、换个产线就失效，泛化能力极差。
第二是硬件可靠性不达标，展厅短时间演示稳固，但工厂后续数月量产会出现发热、磨损、故障，达不到耐久原则。同时缺少完善商业闭环，多数企业只做单点硬件或模型，没有打通“数据采集-模型训练 -真机落地-现场数据回流”的循环，无法持续往往代。
媒体：怎样才能补齐能力，让机器人真“实用”？
王启斌：先需搭建低成本、规模化人类多模态数据渠方式，持续喂给模型真实工厂作业样本；二是软硬件深度耦合改进，把硬件力控、触觉感知和世界模型深度绑定，适用配真实环境；三是落地后实现规模化商业化验明正身，算清单机全生命周期ROI，再让场景数据反哺模型。
媒体：未来两年机器人赛方式是否也会进入淘汰时期，企业存活需具有什么能力？
王启斌：具身智能是十年首先周期产业，明年行业将明显分化。想领跑的企业需做到低成本批量采集数据、高效高效往往代模型、让软硬件深度耦合，同时需具有充足资金与复合型研发组织能力。仅能展厅演示，无落地场景的企业会逐步被淘汰。
媒体：灵初智能在年初实现20亿元融资，资金题投向哪里？
王启斌：投资人看重我们灵巧操作大脑赛方式的稀缺性，资金题改进“数据-模型”高效轮，冲刺百万小时人类多模态数据储备。
媒体：公司同时布局算法大脑与硬件本体，两块业务如何平衡？
王启斌：题定位仍是模型大脑，硬件仅做整机集成，题零部件外部定制。
媒体：整体来看，中美具身智能产业各自有什么好处，国内企业需规避哪些发展误区？
王启斌：中国具有完善硬件零部件产业链、庞大制造业场景，数据供给充足。美国头部模型企业更多，但硬件高度依赖国内供应链。
国内企业最大误区是一味内卷硬件参数，忽略数据、模型与真实场景结合，最后产品只能展厅演示，无法真正提高工厂生产效率，这是需持续改进的题点。返回搜狐，查看更多