具身智能里的泼天富贵
来源:惊蛰研究所
作者|成昱
*本文为惊蛰研究所X21财经·南财号联合出品
过去两年,机器人行业无疑是最热门的新赛道之一。但一台机器人从走下生产线到真正“上岗”还有很长一段路。
谁把机器人送进客户现场?谁帮它认识电梯、门禁和货架?谁教它干活?谁收集它学习需要的数据?它坏了谁来修?这一连串的问题背后,是围绕机器人延展的新机会。
于是,除了造机器人,从设备落地、场景适配到运维售后、数据训练,一批“给机器人打工”的新生意正在出现。
1、RaaS区域代理:卖机器人的“上班时间”
很多企业想通过机器人降本增效,却始终卡在落地第一道门槛:一次性采购成本太高、试错风险太大。哪怕设备功能成熟,硬件售价依旧让餐饮、酒店、园区、工厂等大量中小B端客户不敢轻易入局。
以相对成熟的餐饮配送机器人为例,前瞻产业研究院数据显示,2025年国内主流产品售价大多在2万—5万元;进入工业场景后,设备投入还会进一步上升,部分工业机器人单台价格达到十几万元甚至数十万元。而对企业客户来说,买下一台机器人不光需要支付采购款,后续还要承担维修、折旧、技术迭代,以及设备利用率不足等风险。
在此背景下,一种名为RaaS(Robot as a Service,机器人即服务)的服务模式逐渐兴起。
简单来说,RaaS就是以按需付费、按月订阅的租赁方式,向企业输出机器人服务。2026年,工信部、国务院国资委在开展人形机器人与具身智能实景实训专项行动时,也明确提出鼓励探索“人形机器人即服务”模式,通过按效用付费、经营性租赁等方式降低用户投入门槛。
如今,RaaS正在物流运输等机器人应用场景加快渗透。国际机器人联合会数据显示,2024年全球运输与物流类专业服务机器人销量达到10.29万台,同比增长14%,其中采用RaaS模式的部署量同比增长42%;同期专业清洁机器人销量也同比增长34%。
*图源:擎天租
随着机器人从一次性采购向租赁、订阅转变,本地部署和运营服务的需求也随之增加。目前一些机器人租赁平台已经开始招募区域合伙人和本地服务商,以擎天租为例,2026年其启动全国城市合伙人战略,由城市合伙人承担本地市场拓展和场景落地等工作。截至今年年中,平台可调度机器人已超过4000台,服务网络覆盖全国多个城市;2026年上线的“机时租”也在搭建全国运营商网络,并与京东合作,把租赁、物流、维修、保险、回收和二次开发串成一套服务链。
整体来看,RaaS是机器人产业从硬件量产走向场景商用的必经趋势。未来行业竞争核心也会脱离单一硬件研发制造,从而聚焦本地化服务、场景适配、长效运营能力。
2、具身训练数据农场:机器人也需要“刷题库”
大模型比算法,人形机器人拼的是具身能力。所谓具身智能,就是机器人像人一样灵活行走、抓取、操作、适应复杂场景,而支撑所有灵活动作的核心,就是高质量、高精准的人类动作训练数据。
但目前,能够直接用于机器人训练的真实物理交互数据仍然稀缺。据每日经济新闻报道,当前国内可用于训练的具身数据仅约百万小时,相比之下,大语言模型动辄拥有数千万小时视频数据、数十万亿Token文本数据,差距十分明显。
如今,国内已经出现标准化的具身数据采集工厂,并形成从动作采集、标注到数据交付的完整链路。采集人员会穿戴动作捕捉设备,在搭建好的家居、工业、商超等场景中,反复完成行走、抓取、搬运、整理、设备操作等动作。系统则同步记录人体姿态、手部轨迹、动作顺序和环境信息,再经过清洗、标注和归档,最终转化成可以直接供模型训练的数据集。
伴随具身智能赛道快速爆发,过去零散的人工数据采集,也逐步升级为体系化、商业化的标准化产业。
以北京人形机器人创新中心的数据训练基地为例,近5000平方米的场地里,已经复刻了家居、商超、工业、康养等30多个真实场景,采集员会遥操作机器人反复完成碗碟摆放、商品上架、物料分拣等任务。场景里的光照、物品位置和人员动线还可以根据训练需求动态调整,相当于围绕同一个动作不断制造新的训练模型。目前,该基地月产数据约1.5万小时,并已经向多家机器人企业和科研机构交付数据。
这也意味着,具身数据正在从机器人企业的内部研发成本,蜕变为一套可独立生产、交易、交付的标准化产业。随着仿真、合成数据技术成熟,基础重复动作数据的价值或许将持续稀释,复杂环境连续操作、突发工况处置等高难度、难复刻的真实场景数据,才是长期稀缺资源。
3、垂直场景适配:进厂前,先改装
理想状态下,机器人应当既能进工厂、进仓库,又能进商场、进酒店,但大多数通用机器人落地到真实行业场景时,无法直接适配垂直细分场景的个性化需求。这就催生了机器人赛道的黄金刚需:垂直场景的二次开发与硬件适配改造。
垂直场景适配具体包含硬件微调、配件加装、结构适配、场景程序微调、行业功能调试等工作。比如工业场景中,为机器人改装专属夹具,适配不同规格零部件的分拣抓取;餐饮场景中,调试机器人动线、适配后厨狭小空间作业;巡检场景中,加装传感器、调试识别参数,适配特殊环境检测需求。
这类改造目前已经出现在具体的项目中。例如优必选Walker S Lite进入极氪5G智慧工厂时,为了完成CTU入库上料任务,机器人不仅要重新适配导航、视觉识别,还针对15公斤料箱搬运搭载了高性能伺服驱动器、六维力传感器,并通过更换末端执行器适配不同任务。
*图源:北京发布
类似的情况也出现在巡检领域,南方电网深圳供电局使用的机器狗,在通用本体之外,还额外配置了红外热成像仪、局放传感器和高精度视觉系统,才能真正承担变电站巡检。
机器人产业链中,也出现了一批专门做“场景改装”的商家。比如苏州琴琪智能就把业务直接定义为“四足机器人二次开发”,服务内容包括机器人本体选型、负载集成、算法开发、业务平台对接以及交付运维,覆盖电力、石化、矿山、管廊、消防等场景。也就是说,上游企业提供标准化机器人,另一批公司负责把摄像头、气体传感器、机械臂等模块装上去,再把算法和客户原有系统接通。
随着机器人加速向各行业落地渗透,场景适配与二次改造的市场需求将持续释放。相比可以规模化复制的通用硬件,这类服务更依赖对具体行业、场地和流程的理解,具有极强的不可替代性。未来,产业链中必将会出现更多专门负责落地调试、硬件改装和系统集成的“机器人改装厂”,成为连接机器人厂商与终端客户之间的重要一环。
4、机器人后市场:机器人的“4s店”
任何硬件产业走向成熟之后,生意都不会只停留在“卖设备”本身。例如汽车产业除了新车销售,还衍生出了维修、保养、配件、保险和二手车流通等庞大后市场,机器人产业也正在经历类似的过程。随着设备数量增加,围绕机器人整个生命周期的服务,开始从附属业务变成一门独立生意。
过去几年,仓储机器人、清洁机器人、巡检机器人以及人形机器人加速落地。国家统计局数据显示,2025年我国工业机器人产量达到77.3万套,同比增长28%;服务机器人产量达到1858.1万套,同比增长16.1%。进入2026年,这一趋势仍在延续,上半年工业机器人产量同比增长28%。
机器人卖得越多,后续服务需求也越大。设备进入工厂、仓库和商业场景之后,并不是一次交付就结束,长期运行过程中还会持续产生维修、保养、零部件更换、软件升级等需求;而随着部分早期投放设备逐渐进入更长的使用周期,翻新、回收和二手流通也会慢慢出现。
目前,这类需求已经催生出专门的机器人后市场服务。以ABB为例,其全球已经建立6个机器人再制造与维修中心,过去30年累计翻新超过1.2万台机器人。旧设备经过检测、核心部件维修和功能测试后,会重新进入二手市场,每年还有约250台旧机器人被回收进入再制造体系。
*图源:ABB机器人
国内也有第三方平台开始切入市场。今年4月,京东推出“机器人救护车”和面向机器人产业的“赛博医疗体系”。目前服务对象已经覆盖人形机器人、四足机器人、AI陪伴机器人等品类,除常规维修外,还延伸到故障检测、电池更换、性能测试、日常保养以及设备回收等环节。
在2026世界机器人大会期间,京东进一步公布机器人业务规划:未来5年,其机器人售后服务网络将拓展至全球100多个国家,同时计划带动超过10万个机器人维修工程师岗位。
这也意味着,机器人后市场真正值得关注的,并不只是“维修”这一项服务,而是一台设备从交付、运维、升级,到翻新、回收和再次流通的完整生命周期,后续每一次故障处理、零部件更换、软件升级,都可能继续产生新的服务收入。
更重要的是,相比前端整机制造,后市场往往更依赖线下服务网络、工程师经验和长期客户关系。随着机器人从“少量试点”逐渐走向规模化运营,行业竞争也会从“谁能造出来”,延伸到“谁能让它稳定工作得更久”。未来真正庞大的,可能不只是机器人制造业,而是一整套围绕机器人生命周期生长出来的新服务业。
5、仿真训练场:先测试,再上岗
一款机器人从研发样机走向真正商用,中间还隔着测试和验证环节。随着机器人产品快速迭代、新品密集上线,专业的仿真测试、场景验证需求迎来爆发。
仿真训练场的核心工作,是搭建封闭可控的测试环境,模拟机器人未来可能遇到的所有复杂场景,包括不同地形路况、光照强弱、障碍物分布、温湿度环境、电磁干扰等真实作业场景,反复测试机器人的避障能力、行走稳定性、作业精准度、安全防护性能等核心指标。同时为企业出具合规测试报告,辅助产品完成上市认证、资质审核。
随着机器人测试从单一性能验证,逐渐延伸到整机可靠性、环境适应和真实场景实训,不同规模、不同侧重点的“机器人训练场”也开始出现。
其中,大型平台更像机器人的“综合考场”。以杭州人形机器人中试基地为例,总投资近2亿元、面积超过1.5万平方米,既能在实验室内模拟-65℃至85℃的极端温度,也设置了沙地、楼梯、崎岖路面等室外场景,对机器人进行整机性能和环境适应测试。
*图源:《杭州》杂志公众号
中型平台则更强调某一类测试能力的集中验证。比如上海人形机器人中试服务平台面积约6800平方米,配置了人形机器人跑步机、高低温环境箱等设备,可以完成400多项零部件及整机性能验证。
除了这类综合平台,一批围绕具体任务搭建的垂直“实训样板间”也开始出现。比如四川天府绛溪实验室的训练场B场,就主要复刻零售和餐饮场景,约30台机器人在其中反复完成商品抓取、分拣、盘点、上架等任务,并向外部企业提供数据采集服务;惠州异构具身智能训练场则进一步拆出物流、酒店、零售等35个场景单元,让机器人针对不同工作环境进行专项训练。
此外,第三方测试平台的出现,也在改变机器人企业的研发成本结构。一般来说,企业如果要完成环境可靠性、电磁兼容、安全性能等测试,需要自己采购设备、建设实验室;如今,一部分能力已经可以直接向外部采购。以沃德检测为例,其已经提供机器人性能、EMC、环境可靠性等检测服务,同时开放仪器设备和试验场地租赁;广州海沣检测则提供机器人EMC摸底测试和实验室租场,企业可以在正式认证前先完成问题排查和整改验证。
机器人进入的场景越复杂,企业对专业测试设施和外部验证能力的依赖就越强。未来,围绕测试、实训、检测和认证形成的专业服务,也会逐渐成为机器人产业链中更稳定、更细分的一层配套能力。
6、具身应用搭建:给机器人“写工作流程”
AI大模型普及后,越来越多人不再自己训练模型,而是在模型上面做应用。机器人产业也呈现出相似趋势——硬件逐渐通用之后,如何让机器人真正完成一项具体工作,正在成为新的生意,具身应用搭建由此出现。
具身应用搭建的核心思路是把机器人的导航、抓取、识别、交互等底层能力拆成模块,再通过可视化方式组合工作流程。2026年8月,北京人形机器人创新中心推出“慧思开物”低代码平台,用户可以通过拖拽卡片、连线完成任务编排,再一键部署到真机;已经搭建好的工作流还能重复使用,并支持不同型号机器人适配。
开放平台也在为第三方开发者留下空间。以普渡机器人为例,其开放平台已经将导航、调度、语音、运行数据等能力通过API和SDK开放,一套接口可以覆盖配送、工业和清洁机器人。开发者可以进一步把机器人与酒店PMS、餐饮POS、工厂MES/WMS等原有系统连接,分别开发客房送物、智能收碗、物料搬运等行业应用。
事实上,这类服务已经开始独立软件化。美国机器人运营平台InOrbit本身不生产机器人,而是为不同品牌机器人提供云端监控、任务编排、调度和远程干预服务。其商业模式已经采用SaaS订阅,按照每月活跃机器人数量付费,高阶功能和技术支持则另外收费。
*图源:InOrbit官网
不过,目前这一赛道仍处在早期,国家自然科学基金委2026年的一篇具身智能综述指出,仿真训练仍存在“虚拟到现实迁移”问题,现实场景中的物理属性、环境光照等组合近乎无穷,模型甚至可能因为很小的环境变化出现明显性能下降。
但随着机器人硬件逐步规模化,产业发展趋势已然确定,未来机器人产业的核心增量,会更多来自上层软件生态。任务编排、场景定制、行业模板开发,将成为支撑机器人商业化落地的核心配套赛道。
7、机器人远程安全员:人类在后台“兜底”
AI机器人可以处理标准化、常规化作业,但遇到突发障碍物、复杂路况、异常工况、人机交互冲突等特殊场景,很容易出现判断失误、作业停滞的问题。因此,为了保障运营安全和作业效率,所有无人运营场景都强制要求配备远程值守人员,随时监控设备状态,遇到异常及时人工接管、远程干预。
机器人远程安全的工作内容主要是云端同时盯着多台设备的状态,大部分时间不需要操作,一旦系统报警或者机器人无法继续完成任务,再由人远程介入。以济南无人车管理相关规定为例,原则上1名远程安全员最多可同时管理20辆功能型无人车,形成了可量化、规范化的人机值守标准。
随着无人配送、无人清洁和无人巡检进入常态化运营,围绕设备监控和异常处置的新岗位已经开始出现。以美团为例,目前已经招聘专门的远程无人车安全员,通过云控平台监控无人配送车运行;京东也设置了无人车运营岗位,负责设备部署、安全运营和异常处理。
*图源:智联招聘网站截图
在海外,也已经出现专门承接机器人远程运营的托管服务商,通过建立独立远程运营中心,由平台统一负责机器人的部署、监控、异常干预、维护和合规,企业按月购买服务。
这种“机器自主作业+人工远程监管”的模式,正在成为无人设备规模化落地的行业标配。随着机器人场景从试点走向全城常态化运行,单纯依靠设备自主AI已经无法满足监管合规与安全要求,远程人工干预成为刚需配套能力。
由此,机器人远程值守、云端运维、异常处置的外包服务体系,也会跟随设备保有量持续扩容,成为机器人后市场之外,又一套独立、标准化、可规模化的产业配套赛道。
总结
机器人产业的焦点,常常聚集在前端硬件与算法的技术突破。但一个赛道能否真正实现规模化,并不只取决于机器人本体性能,而是围绕设备生长出来的整套配套服务体系。
接下来,产业需要回答的问题是如何降低落地成本、保障长期运行稳定,让机器人在完整生命周期里持续产出业务价值。
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(来源:惊蛰研究所)
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