廣東
7 月 17 日，第九屆世界人工智能大會（WAIC）在上海世博中心正式開幕，作為一年一度的 AI 行業盛會，今年大會依然聚集了國內外大模型公司、AI 應用和硬件廠商，雷科技（ID：leitech）旗下AI新媒體「雷科技AGI（leikejiagi）」也派出報道團，赴上海進行現場報道。
今年的WAIC，具身智能是第一主角。小雷在展館里走了一整天，人形機器人看了不下二十家，會跳舞的、會倒咖啡的、會跟人聊天的，畫面眼花繚亂，但說實話，看多了之后有種大家好像都差不多的感覺——大多數展臺的套路都是機器人站臺上走兩步，旁邊豎塊展板列參數，觀眾拍完照發個朋友圈就算完事。
（圖片來源：雷科技現場攝制）
但樂聚機器人的展臺就一反常態，整個展臺幾乎沒有靜態展示區域，絕大部分空間都用來做實景作業演示：在一條1:1復刻的工廠產線上，幾臺夸父人形機器人正各司其職，拆垛、搬運、上料，甚至還羅列了一塊已「搬磚」多長時間的計時表，頗有一種賽博監工的感覺。
（圖片來源：雷科技現場攝制）
機器人演示的項目其實也不難，就是把紙箱拆垛、塑料箱拆垛、小件上料。小雷在現場看了十幾分鐘，看著這些人形機器人把歪掉的箱體自己校準回來，全程沒有一個工作人員上去搭手。根據工作人員解釋，這些機器人的目標是一天不間斷運行 8 到 10 小時，而其中有的機器人已經在真實工廠里跑了3到4個月。
另外工作人員還表示，紙箱拆垛方案在海晨倉庫連續8小時穩定作業，綜合作業成功率95.8%，單箱搬運平均28秒；塑料箱拆垛在一汽、江汽集團產線落地，跨貨架柔性搬運成功率92%；小件上料在兆豐機電產線，兼容十幾種零部件識別抓取，成功率94.3%。
（圖片來源：雷科技現場攝制）
在 WAIC 同期舉辦的智啟具身論壇上，智元合伙人、覓蜂科技董事長兼CEO姚卯青在主旨演講中直言：物理AI從「能演示」走向「能干活」，關鍵不在于單點模型能力，而在于能否突破三道墻——數據墻、表征墻和閉環墻。真實交互數據極其稀缺且獲取成本高，跨任務跨場景的統一物理表征尚未形成，真實試錯的代價昂貴反饋緩慢。
換句話說，行業缺的不是算法和硬件，缺的是在真實閉環中反復驗證的能力，而樂聚展臺上那些跑了3到4個月的產線方案，正是最好的體現。
如果說落地數據證明了樂聚的工程能力，那全棧國產化證明了其強大的技術底蘊。樂聚創始人冷曉琨表示在做第一代「夸父」機器人時，核心零部件幾乎全靠進口，國產化率不到10%，團隊花了幾百萬元才把散落全球的部件拼湊出一臺樣機。而如今夸父機器人的國產化率已經超過了 95%，并覆蓋了工業、商服、科研、訓練場四大場景。
為什么國產化率重要？不是情懷問題，而是供應鏈安全和成本控制的問題，當核心部件全在自己手里，你才有資格談「規模化交付」和「持續降本」。樂聚夸父系列2025年銷售均價從41.39萬元降到30.81萬元，靠的就是國產化替代帶來的成本下降。
成本的下降也意味著落地門檻被打下來了。現場展出的兩套生態合作方案里，和螞蟻靈波聯合推出的物流場景方案基于LingBot-VLA 2.0模型，只需約300條數據、1到2天微調，就能把成功率提升到 80% 以上。
（圖片來源：雷科技現場攝制）
300條數據是什么概念？傳統方式訓練一個場景動輒需要幾千上萬條數據，周期以月計，樂聚把這件事壓縮到了兩天。和面壁智能聯合推出的巡檢導覽機器人，則覆蓋6大類商用導覽場景，能識別30多種巡檢異常，檢測成功率超95%。
依托全鏈路開發工具鏈，展廳場景1到2天就能部署完，工業標準場景1到2周落地，非標定制場景1到2個月交付，新技能3到7天跑通測試。這套速度意味著企業做POC驗證的成本極低，試錯周期從「幾個月」變成了「幾周」。而且樂聚還搞了一個叫OpenLET的國家級具身智能開源數據集社區，吸納了70多家高校和產業鏈企業、1萬多名開發者。
目前樂聚方案已經覆蓋汽車、通信、物流、3C、家電、電力、高端裝備制造等10多個行業，客戶名單拉出來相當能打：一汽、江汽集團、中國移動、中興、海信、長虹、海晨物流、東方精工、舍弗勒、兆豐機電、南方電網、上海電氣……基本都是各行業頭部企業。
除了企業客戶，樂聚還拿到了國家級背書，其推出的面向汽車制造場景的人形機器人智能揀運方案入選工信部「2025年人工智能應用典型案例名單」。商服場景同樣有硬數據支撐：展廳導覽方案已服務江蘇銀行、龍華展廳等政企單位，每天穩定運行10到12小時，單場景累計接待4306場，連續運行455天，近4個月失誤率僅0.0915%。
當然，樂聚也并非沒有挑戰。從招股書數據看，公司目前仍處于虧損狀態，2025年歸母凈利潤約-6978萬元，預計最早2028年才能扭虧。人形機器人行業的商業化仍處于早期，場景適配和成本控制都需要持續投入。但至少在「落地」這件事上，樂聚已經交出了一份足夠有說服力的答卷。
這屆WAIC上當大家還在比拼「誰跳得高」，樂聚已經在拼「誰更穩定」，這也側面表現出具身智能正在從「能走能跳」的表演階段，進入「能交付能干活」的產業階段。
未來的一年內，這些機器人到底會進化成什么樣，就讓我們一同期待吧。
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AI敘事路線從模型參數堆疊，轉變到Agent生產力落地；異構協同、光子計算持續提高計算上限；具身智能加速應用，機器人到家進廠讓物理AI變為現實。
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