[E-DailyShin Yeong-bin 记者] 人们曾为机器人像人类一样行走而欢呼雀跃的时代正迅速远去。如今，人们的关注点已转向该机器人在实际工作现场能完成哪些任务，以及能够稳定工作多长时间。

22日至23日在首尔COEX举行的“2026首尔人形机器人峰会”上，这一趋势显而易见。登台发表演讲的企业们将机器人的“大脑”和“双手”、现实世界数据以及现场可靠性列为商业化的核心要素。

“AI大脑”的重要性超越机器人躯体

FieldAI首席执行官（CEO）阿里·阿加强调

，相比

特定的硬件，能够普遍应用于多种机器人的“通用大脑

”更为重要

。他表示：“如果类人机器人是合适的解决方案，就使用类人机器人；如果四足步行机器人更合适，就使用它。”

FieldAI的AI大脑目前已应用于30多种机器人平台。其目标是实现无需地图和全球定位系统（GPS）即可自主移动，近期还公布了大型车辆在无人干预的情况下行驶超过35公里的案例。

指尖操控领域的竞争也十分激烈。RealWorld代表柳重熙以CJ大韩通运的物流现场为例，解释道：在实际现场，需要处理的物品超过200种，移动速度也比实验环境快得多。RealWorld正在开发利用五指机器人手处理这些物品的技术。

RealWorld的下一代机器人基础模型（RFM）“RLDX-2”应用了“4D+”数据，该数据可同时学习人类的三维（3D）动作、时间、触觉等物理信号。 对于拾取小螺丝进行组装等精密作业，仅靠现有的视觉语言动作（VLA）模型存在局限，因此该公司正在开发能够识别物体3D形态并判断抓取位置及方式的独立技术。

Robotis提出了可轻松应用各类AI模型的平台战略。首席执行官金炳洙透露，已在自主研发的软件“CYCLO”上测试了约20种RFM。金炳洙预测，正如早期智能手机虽然性能不如专用相机或音乐播放器，但通过吸纳各种应用程序最终成为通用平台一样，类人机器人也将遵循类似的发展轨迹。

在工业现场，机器人能否自然地融入现有工作环境也至关重要。Persona AI商业战略总监迈克尔·佩里强调：“焊工不仅仅做焊接工作”，人形机器人也不仅限于焊接，还需连续完成钢板定位调整、电缆管理、作业结果确认等多项任务。

佩里总监表示：“人形机器人的优势不在于人类形态对所有机器人都完美适用，而在于它是解决特定行业问题的合适方案。”

从展厅到工厂……商用化数量竞赛

这一变化在全球类人机器人行业中也通过数据得以体现。

美国Figure AI的人形机器人在宝马斯帕坦堡工厂运行了11个月，累计工作时间超过1250小时，处理了9万多个零部件，并参与了3万多辆汽车的生产过程。今年，该公司投入了新一代机型，将工作范围扩展到一边拉着推车移动一边处理零部件的复合作业。

Agility Robotics的“Digit”在物流现场的累计运行时间也已超过6.5万小时。在GXO物流中心，它搬运了超过10万个托盘，作业准确率达到约98%。该公司以此为基础，宣布将于本月发布新一代机器人，并计划推进大规模商业部署。

Aptronic也将类人机器人“阿波罗2号”部署在实际客户现场及自有的“机器人园区”中，大规模收集制造、物流和分销作业数据。这些数据将用于与谷歌DeepMind合作，对下一代机器人AI模型进行训练。

特斯拉则更进一步，正在筹备量产体系。该公司将今年发布的第三代Optimus定为首个量产设计，目标是在年底开始生产。目前，弗里蒙特正在筹建年产能100万台的第一代生产线。

行业竞争的标准也在自然地发生变化。过去，行走和平衡控制等硬件性能备受关注；而如今，能够多快地学习新任务，以及能否将运行率提高到足以收回实际投资成本的水平，正成为核心课题。

RealWorld公司代表柳中熙表示：“物理AI不应仅止步于构建科学上更卓越的模型”，并强调“必须专注于解决实际工作现场的问题”。