中经记者 杨让晨 李正豪 上海报道
（临界点灵巧手正在为另一只待出厂灵巧手完成整手性能测试。受访者/图）
10月29日，在2026智元创新日上的现场连线中，一只OmniHand灵巧手在绍兴临界点卧龙联合生产制造基地的测试工位上，完成了扫码、装夹、抓取螺丝枪、锁固及下料等72个操作步骤，为另一只待出厂的灵巧手完成整手性能测试。
这只OmniHand灵巧手来自临界点（AGILINK）。据临界点方面披露的一期概念验证（POC）数据，整套任务成功率达98%，单轮作业耗时8.5分钟，比熟练工人慢30秒。
这场演示背后，是临界点试图改变自身的商业定位。今年1月从智元拆分成立以来，临界点不再仅展示灵巧手硬件，而是将业务延伸至数据采集、模型算法及工业场景部署。
公开资料显示，临界点今年以来已获得多轮融资，其估值超过10亿美元。相比资本市场的关注，更现实的问题是：离开原有整机企业体系后，临界点如何建立独立客户群，工业应用能否打开科研市场之外的增长空间，以及算法与数据能否变成实际收入。
在当天的采访中，临界点管理层就上述问题向包括《中国经营报》在内的媒体记者一一做出回应。
从内部业务走向外部市场
（临界点CEO乔天杰接受采访。杨让晨/摄影）
临界点与智元机器人的关系，是观察其独立经营能力的起点。
公开资料显示，临界点由智元原有灵巧手业务拆分而来，核心业务围绕机器人末端执行器展开。在独立后，临界点需要同时承担技术研发、规模生产和市场拓展等任务的同时，也获得了面向不同整机厂商供货的空间。
在采访中，临界点CEO乔天杰表示，灵巧手业务要真正形成竞争力，需要持续、集中投入研发和量产体系。与由整机企业内部小团队兼顾相比，独立运营能够更加聚焦这一零部件，也有机会通过服务更多客户分摊研发投入。
不过，独立设立公司不等于立即摆脱对原有客户的依赖。“智元订单在临界点订单中的占比仍然较高。”乔天杰表示，对于公司而言，既要保留原有需求带来的规模优势，也要证明产品可以适配不同品牌、不同形态的机器人。
同时，与整机厂商之间的合作关系也可能随业务扩张而变化。如果临界点只销售硬件，客户关系相对清晰；一旦将算法和操作方案一并提供，便可能进入部分客户原本自行研发的领域。
针对这一问题，乔天杰表示，公司会向上延伸灵巧操作算法，但不会与机器人整机厂家形成直接竞争。机器人还涉及运动智能、交互智能等不同技术体系，临界点将主要围绕灵巧手的软硬件协同展开。
这意味着，公司希望从单一部件供应商转为提供关键操作能力的供应商，而不是发展为整机厂商。其商业价值能否提高，取决于外部客户是否愿意采购一套可复用的软硬件方案，而不只是购买一只手。
根据临界点披露的数据，截至今年10月，公司年内灵巧手累计量产突破1.5万台。但量产数量并不等于终端销量，更无法直接说明独立后的收入和利润水平。外部客户贡献多少订单、相关产品是否形成稳定复购，仍需要更多经营数据支持。
数据和算法能否成为新生意
在智元创新日上发布的OmniGlove Pro数据采集手套，是临界点业务向硬件之外延伸的直接体现。
据临界点方面介绍，该手套融合磁场定位与惯性测量技术，能够采集人手的位置、姿态和触觉信息，配置746个触觉感知点位。“采集的数据经过处理和跨本体动作映射后，可供机器人在相同场景中回放人类操作。”
临界点方面将相关能力称为“真机Ready”。针对“真机Ready”这一概念，临界点首席具身科学家黄碧丹对记者做出解释，判断标准不是机器人是否具备举一反三的能力，而是能否在相同条件下复现示范任务。“例如，原先放在A点的杯子，经过回放后也能被机器人移动到B点。”
不过，“真机Ready”首先解决的是数据质量及动作转换问题，并不等于模型已经具备面对未知环境的泛化能力。这一区别也影响产品的商业价值判断。
目前，具身智能数据采集存在两类典型路径：真机遥操作可直接获取机器人动作数据，但设备和操作成本较高；第一人称人手视频较易扩大采集规模，却缺乏精确的接触与施力信息。
但临界点希望通过手套和数据处理流程，在两者之间寻找新的平衡。
黄碧丹进一步表示，高质量数据可能降低模型对海量低质量数据的依赖，但现阶段尚不能准确评估，增加触觉信息后整个数据采集与训练流程究竟能节约多少成本。
除手套外，临界点还展示了DUET 2.0具身接触智能架构、Omni-Symphony部署底座及Omni-Maestro智能体框架，试图把数据采集、模型训练与任务执行连接起来。
其逻辑是，工业现场反馈推动硬件和模型改进，改进后的系统再进入更多场景。但这一链条能否成为收入增长来源，在业内人士看来，还有两个待解问题：一是算法与数据服务采取何种收费模式；二是能否跨越不同机器人本体和任务，避免每个项目重新开发。
工业部署还有多少距离
相较于科研教育市场，工业场景能否打开更大需求，是临界点当前更看重的方向。
在采访中，乔天杰回应了当前灵巧手在科研及算法验证市场的增长空间与行业竞争重点。“科研教育市场未来一两年仍会增长，但整体空间相对有限，临界点今年至明年将重点拓展部署市场。”乔天杰进一步表示，竞争不能只依靠硬件，需要将硬件、数据和算法形成完整闭环。
绍兴测试工位展示的72步连续操作，正是这一判断的具体实践。据临界点方面介绍，机器人目前可连续作业8小时，并在测试中应对机械臂姿态偏移、螺丝孔位变化及光照干扰。但该工位仍处于POC验证阶段，计划年内并入产线，尚不能据此推断其已实现大规模商业交付。
对于工业客户而言，一次演示的成功率只是采购依据之一。长期故障率、单班产出、维护人员配置、设备寿命以及相较于专用自动化设备的投入产出比，都会影响实际选择。
同时，灵巧手与成熟夹爪也并非简单替代关系。乔天杰表示，夹爪已经覆盖大量明确、重复的工业任务，而灵巧手更适合处理其中难以通过传统夹取方式完成的操作。“20个主动自由度以上的高端灵巧手目前在可靠性上仍难达到工业部署要求，因此临界点将先用中低自由度产品进入实际场景。”
可靠性仍是行业短板，成本同样需要解决。在乔天杰看来，公司早期产品装上整机时故障率曾接近10%，经过真实场景迭代已降至0.5%以下。
“只有走出科研教育市场、获得足够工业订单，才能带动工艺优化和供应链降本。”乔天杰告诉记者，未来一两年灵巧手价格可能下降一个数量级，但这一判断仍取决于市场放量和技术改进。
从智元拆分，为临界点提供了独立融资和拓展客户的机会；从硬件向算法、数据及部署方案延伸，则使其有机会获得更大的单客户业务价值。不过，在业内人士看来，融资估值、量产规模与测试表现，都不能直接替代收入和盈利证明。能否将外部订单转化为持续收入、让工业项目从验证进入稳定生产，将是临界点下一阶段更重要的考题。
（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：燕郁霞）
