德國漢諾威工業博覽會上，一款人形機器人向觀眾比心。 　　新華社記者 張豪夫攝

　　2026年漢諾威工業博覽會上，會跳舞的人形機器人極具科技感，但目前人形機器人離大規模、高效融入復雜產線尚有距離。不少受訪的具身智能機器人企業表示，正積極推動將機器人部署到產線，實踐經驗將有力推動機器人技術向更深層次的應用邁進，最終使人形機器人跨越實驗室“磨合期”，大規模進入工廠。

　　展會上，無論是精密的機械臂，還是高大靈巧的完整人形機器人，都展現出工業機器人從核心零部件到整機系統的全面進化。從未來工廠藍圖中可以看到，工業企業對機器人的想象，遠不止於模仿人類行走、跑步、跳舞。在多行業、多線交織的復雜工業場景中，行業真正的核心需求是機器人能夠長期、穩定且低成本地完成各項工序。

　　現場演示中，已有人形機器人能完成搬運、抓取、巡檢等動作，但從互動來看，仍存在動作遲緩、錯誤率較高等問題，即使是單一工序的穩定執行，目前仍然面臨不小的挑戰。

　　“訓練機器人跳舞，可以幫助研發人員理解機器人運動控制、機械結構和能力，但這不一定會直接成為工業產品。工業客戶真正需要的是能解決問題、帶來投資回報的方案。”一家參展企業的高管羅裡說。

　　德國管理咨詢公司羅蘭貝格在4月發布的相關報告中指出，人形機器人的整機硬件已趨於商業化成熟，且預計運營成本僅為每小時兩美元。相比於硬件的快速發展，“軟件能力、數據體系以及供應鏈生態整體仍落后約三到五年”。人形機器人要真正跨越實驗室的磨合期並大規模進入工廠，仍需數年時間來補齊產業鏈生態的短板。

　　多位現場的業內專家認為，讓人形機器人“能干活”，也就是向具身智能跨越，需要物理身體、人工智能（AI）大腦，以及讓大腦學習新任務的數據和經驗的協同。英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛今年年初曾表示，具身智能就像“剛畢業的大學生”——硬件已成熟，基礎模型已被訓練，但尚需在真實工廠積累實戰經驗。

　　在真實工廠中，一個看似簡單的裝配動作，可能要拆解成多個技術步驟。中聯重科中科雲谷總經理曾光告訴記者，人形機器人要識別零件、判斷位置、規劃路徑、調整動作、控制力度，不同階段可能還要調用不同模型。只要其中一個動作無法穩定完成，整個任務就難以順利完成。

　　曾光說，在實際研發與應用中，人形機器人走向工業最大的難點之一，是要把工業軟件和機器人真正連接起來。傳統機器人企業往往懂機器人，人工智能企業懂模型，工業軟件企業懂系統，制造企業懂場景，但真正能把這些能力貫通起來難度還很大。

　　業內正在積極尋求解決方案以加快數據收集和應用強化的進程。中聯重科此次在漢諾威展出的具身智能操作系統RobotOps，旨在降低機器人技能開發、數據收集、模型訓練和部署運維的門檻，從而推動人形機器人更好融入工業互聯網和工業軟件體系。

　　不少傳統工業企業正利用自身制造體系進入機器人領域。一些擁有大型工廠和成熟產線的企業，將機器人研發與真實工業場景結合，通過自有產線進行測試和訓練。如上海電氣推出“星雲智造”AI模型和智能體體系，覆蓋研發設計、生產制造和運行維護等環節，並不斷訓練機器人能力。中聯重科也依托工程機械制造體系累積的多場景數據庫加快機器人發展。

　　此外，也有不少機器人企業專注於硬件與算法研發，通過與制造企業合作，將機器人部署到工廠產線上，在真實生產環境中積累數據和經驗。

　　值得注意的是，具身智能機器人正呈現出明顯的全球協同特征，未來機器人企業趨向全球化發展，集成全球不同地區的技術與產業資源。可以預見，隨著全球技術與產業資源不斷融合，以及更多真實生產場景的加入，人形機器人從“會跳舞”走向“能干活”的距離正在逐步縮短。

　　（據新華社德國漢諾威電 記者馬悅然、褚怡、杜哲宇）