在近日举办的iRobot机器人产业加速营开营仪式上，中石油、京东、长城汽车、联想、施耐德电气等企业代表齐聚一堂，共同探讨具身智能技术在产业场景中的落地路径。这些来自能源、制造、物流等领域的头部企业，既是具身智能技术的潜在采购方，也是推动行业从实验室走向生产线的关键力量。他们的需求痛点，折射出当前具身机器人商业化进程中的核心挑战。
作为能源行业数字化转型的先行者，中石油昆仑数智能硬件研发部副部长陈冰详细拆解了油气全产业链的复杂场景。从勘探阶段的无人机勘察、水下检波器布放，到开采环节的钻井平台作业，再到运输管线的巡检维护，每个环节都存在技术突破空间。他特别指出，现有防爆作业机器人存在"高大笨重"的通病，难以适应井下等狭窄空间作业；而工业场景对视觉-语言-动作（VLA）模型的安全性要求远高于消费领域，任何失误都可能引发重大安全事故，这要求模型必须具备零容错能力。
京东在具身智能领域的布局已进入场景验证阶段。据其智能机器人业务部负责人透露，公司正在全国20余家京东MALL测试导览导购、物品拣选等零售场景应用，同时推进无人配送站建设。值得注意的是，京东特别强调商业化可行性：虽然初期真机部署成本高于人工，但需建立长期ROI评估模型。在无人药房、智能仓储等场景中，技术团队正通过数据采集和模型训练，逐步突破物品归纳、冲咖啡等复杂动作的工程化瓶颈。
制造业对技术落地的考量更为严苛。施耐德电气全球供应链资深专家王海以"四个全自动化"（物流、仓储、生产、配送）构建的理想产线为参照，指出当前工厂仍存在两类典型场景：一是人机协作场景，当全自动化改造ROI不划算时，需要机器人辅助完成特定工序；二是纯手工场景，如数据中心低压配线这类需要5-6年培养周期的技能型岗位，既存在人力短缺痛点，又对操作精度要求极高。这类场景为具身智能提供了差异化切入点。
汽车制造领域的探索更具颠覆性。长城资本总经理唐杰观察到，当前具身机器人在汽车工厂的应用多限于搬箱子、线束插拔等"缝补式"增量改进。但他提出更激进的设想：能否用AI机械手替代传统工装夹具，实现从"拉式生产"到"自组织生产"的变革？这种重构将使工厂演变为分布式自治系统，通过柔性微工厂实现小批量零件的内部生产，供应链从多级外协转向本地化整合。最终目标是让用户像组装电脑一样定制汽车，推动制造能力向云端化、服务化转型。
联想集团在PC生产线上的实践揭示了柔性制造的深层矛盾。联想创新加速器业务拓展负责人杨知蒙坦言，虽然无人工厂是终极目标，但当前技术仍需在自动化与柔性化间寻找平衡点。以拧螺丝工序为例，不同SKU产品的尺寸差异要求机器人具备微米级识别能力；而在包装环节，将电脑装入软质布袋的动作看似简单，却因产品定位偏差导致机器人难以完成。这些案例表明，具身智能要真正融入制造业，必须突破复杂动作识别、软体物料操作等关键技术瓶颈。
从能源勘探到智能工厂，从物流配送到终端零售，具身智能正面临产业场景的终极考验。当技术狂欢遭遇商业化现实，2026年或将成为行业洗牌的关键节点。那些既能精准把握产业痛点，又能构建可持续商业模式的企业，将在这场变革中占据先机。
