8月20日，2026世界機器人大會現場，人形機器人在製造行業的應用場景被集中展示：星海圖R1 Pro機器人用兩個夾爪疊紙盒，邊想邊做；延鋒機器人圍坐裝配喇叭套件，多機協同；夸父機器人用吸盤手搬箱。這些演示引發一個核心問題：從展台到產線，人形機器人距離大規模應用還有多遠？記者現場採訪了多位專家。

與傳統工業機器人相比，人形機器人的優勢在於“泛化”能力。跨維（深圳）智慧數字科技有限公司工程師馬辰解釋，傳統工業機器人面對結構化環境，工件位置固定，只能按預設軌跡執行單一任務；而人形機器人能適應不同場景，完成不同任務。此外，處理柔性材質也是新技能。靈寶CASBOT 02現場抓取柔軟的鞋舌物料，精準放置到鞋底模具槽位。中科慧靈機器人技術有限公司副總裁詹偉剛表示，柔性物料在抓取、受力、移動中會持續形變，機器人需即時感知並完成抓取、轉運、對位、放置、微調等連續動作。

儘管工業應用展示增多，但記者詢問是否已裝配大規模產線時，多是否定回答。短板之一在於精度：馬辰指出，機器人通過大模型感知環境、理解任務並規劃軌跡，目前直接定位的傳統機械臂精度更高，這是增加泛化能力的代價。演算法工程師正迭代最佳化，如探索將VLA（視覺—語言—動作）模型簡化為VA（視覺—動作）模型，提升效率與精度。另一短板是動作連貫流暢性，現場觀眾看到機器人抖動和停頓會捏把汗。星海圖（北京）人工智慧科技股份有限公司技術人員周波濤解釋，傳統架構“先算完再動”導致停頓，演算法工程師將“思考”和“動作”模型解耦，使機器人邊推理邊執行，從而完成摺疊紙盒等連續任務，準確率達99.9%。彈性物體操作被視為進入真實生產環境的關鍵能力，在3C電子、服裝製造、食品加工等行業需求廣泛。

如何加速工業應用？詹偉剛強調，機器人“能抓取”只是基礎，更關鍵的是依據作業狀態變化動態修正動作，並將時序關聯的子動作組裝成完整工業任務。公司正豐富實際工況，持續迭代模型、資料集和操作策略。深圳市大寰機器人科技有限公司副總裁王柏棠提出“有場景才能定義硬體”，認為工業化場景多元，需通過典型應用明確技術方向；一旦場景跑通，將倒逼技術迭代，未來約3年有望形成清晰的產業路徑、技術引數甚至標準體系。

總體來看，人形機器人在工業場景的展示已從“炫技”轉向“實用”，但距離大規模量產應用仍有距離。精度、連貫性、場景適配等瓶頸待解，產業路徑的清晰化或需數年時間。對於關注製造業自動化與機器人產業的投資人而言，這些進展與挑戰值得持續跟蹤。