中经记者 杨让晨 李正豪 上海报道
在进博会新闻中心展示的智元机器人。杨让晨/摄影
11月10日下午，第九届中国国际进口博览会（以下简称“进博会”）闭幕通气会在新闻中心举行。
《中国经营报》记者注意到，本届进博会黑科技、硬科技、新科技集中亮相，在1万余件科技类展品中择优遴选10项黑科技展品和15项硬科技展品，涵盖具身智能、高端机床等领域。
在这些科技展品中，具身智能与物理AI相关应用成为本届进博会的重要看点之一。从能够自主击球的人形机器人，到参与工业装配和物流作业的智能设备，人工智能正尝试从数字空间走向真实生产和服务场景。
在本届进博会3号馆的临港展区，一张乒乓球桌前，两台全尺寸人形机器人正在进行一场特殊的比赛。
面对不断变化的来球，两台机器人需要自主判断球路、调整身体姿态，并挥拍完成击球。这场看似简单的乒乓球对决，实际上考验着AI在物理世界中的感知、决策与运动控制能力。
在本届进博会上，这样的应用不在少数。记者在现场采访了解到，包括智元、Hitch Open 物理智能开源平台、安波福、浙江人形机器人创新中心等在内的机器人本体厂商、开源平台及汽车零部件企业，展示了AI在不同物理场景中的应用进展。
这些案例凸显了当前产业发生的变化：AI不再局限于理解语言、生成内容和处理数字信息，而是尝试通过机器人等载体，直接参与现实世界中的生产与服务活动。
这一发展方向即物理AI（Physical AI），通过对物理环境的感知、理解、预测与行动，让机器能够在真实环境中自主完成任务。
不过，从展台上的技术演示到工厂中的稳定运行，物理AI仍有相当长的距离。如何在复杂环境下保持可靠性，如何降低部署和维护成本，以及如何让机器人创造足以覆盖投入的经济价值，正在成为企业必须回答的问题。
从“看懂”到“动手”
Hitch Open展台正在演示机器人对打乒乓球。杨让晨/摄影
与主要依靠预设程序完成重复性任务的传统工业机器人相比，物理AI的重要变化，在于机器能够根据环境变化调整执行策略，而不再完全依赖预先编写的动作流程。
乒乓球比赛是这一能力较为直观的展示。在本届进博会上，物理智能开源平台Hitch Open展示了AI自主决策机器人乒乓对打。由上海交通大学—上海创智学院高岳教授团队与Hitch Open平台合作开展的机器人乒乓球挑战，实现了连续对打142拍的成绩。
“我们把机器人的软硬件研发和深受大家喜爱的乒乓球运动相结合，能够让大家直观地看到机器人科技的进展。”Hitch Open联合创始人、加州大学伯克利分校增强现实中心主任Allen Y. Yang在接受记者采访时表示。
在他看来，要让机器人准确击球，需要实时捕捉乒乓球的位置、运动轨迹及旋转情况，并根据环境变化计算动作策略。而类似的技术也可以应用于工业生产，让机器人识别零部件的位置，并完成相应操作。
实际上，从技术发展路径来看，物理AI需要解决的并不只是模型的理解能力。视觉感知、空间推理、动作规划、力反馈控制以及机器人本体的执行精度，都需要形成有效协同。
尤其是在涉及精密装配、柔性抓取等任务时，机器人不仅要知道应该抓取什么、放置在哪里，还要控制接触力度与运动速度，并及时识别操作过程中出现的异常。
类似的技术探索也出现在高通展台。一款脑控智驾轮椅吸引了不少观众的注意。
记者从高通方面了解到，这款产品由脑机接口开发者王宁（网名“肥牛”）与妻子“香菇”共同研发。据王宁介绍，六年前，他因脊髓损伤导致行动不便。在长期康复过程中，他开始探索将脑机接口与自动驾驶轮椅相结合，希望通过意念交互，实现更加自主的出行。
这款脑控智驾轮椅采用阿加犀基于高通跃龙QCS8550平台研发的智能边缘计算开发板“犀牛派X1”作为算力主控，将脑机接口、环境感知与自动驾驶技术连接起来。
按照产品设计，脑机接口负责识别与方向相关的脑电信号，并将其转化为前进、停止、转向等控制指令；轮椅则借助环境感知、自动驾驶及避障算法，判断相关指令能否安全执行。
实际上，与主要在数字空间生成内容的AI应用不同，物理AI的决策将直接作用于真实物体，其失误可能带来设备损坏、生产中断甚至安全风险。因此，感知与决策能力的提升只是第一步，如何确保动作执行的准确性和可靠性，同样重要。
从这个角度看，进博会上的机器人乒乓球对决，展示的是物理AI技术能力的一部分，而真正的产业考验仍在更加复杂的应用场景中。
机器人开始进入生产线
在新闻中心拍照的Sharpa机器人。杨让晨/摄影
如果说乒乓球展示了物理AI的技术能力，那么工业制造则是检验其商业价值的重要场景。
本届进博会上，智元将部分工业作业场景搬进展台。记者从智元方面了解到，公司集中展示了此前发布的全栈技术成果与有效智能工时（Worken）实践。
具体来看，智元主展区呈现技术底座能力与新增部署场景；临港展区展示区域产业协同探索；国家馆区域则通过茶艺作业、自然对话等方式，展现机器人的交互能力。
此前，智元合伙人、高级副总裁王闯在接受记者采访时表示，Worken实际上是Work与Token的结合，公司希望未来将其作为具身智能的度量衡，并随着应用场景增加，持续完善相关评价方式。
安波福展台展出的两台不同企业的机器人。杨让晨/摄影
在汽车零部件供应商安波福的展台，两台来自不同企业的机器人也在进行工业作业演示。一台来自上海电气，另一台则是它石智航的A3机器人。
其中，由它石智航通用具身大模型AWE驱动的A3机器人，展示了连接器自主装配作业，完成从取料、连接器精准装配到投料的操作循环。
相较于展台上按照预设任务进行的技术演示，部分具身智能机器人已经开始在真实生产和服务场景中承担具体工作。
在本届进博会新闻中心，一台Sharpa机器人当起了摄影师。借助灵巧手的操作能力，该机器人能够使用未经专门改装的普通拍立得相机，为到访新闻中心的记者和观众拍照。
而在工业生产领域，机器人的应用则更为直接。据智元方面披露，目前，在龙旗科技生产线上，精灵G2已经承担物料上下料与质检辅助作业；在北京大学人民医院的智慧导诊场景中，灵犀X2能够完成科室指引、就诊流程答疑和路线陪伴等任务。其中，今年10月，单台导诊机器人累计自主运行170小时，形成153个有效智能工时。截至10月，智元累计形成超过6.2万个有效智能工时。
汽车零部件生产线也开始成为具身智能机器人应用的重要场景。记者从它石智航方面获悉，此前，在上海市嘉定区政府支持下，它石智航与安波福已展开深度协同，共同推动千台级工业具身机器人集群建设与规模化部署，首期项目落地于安波福生产基地。双方合作的重点，在于让机器人适配真实产线的工艺流程与生产要求，而不是仅仅在实验环境中完成预设动作。
不过，进入工厂并不意味着商业化已经完成。对于制造企业而言，机器人需要满足连续生产、质量控制及设备维护等一系列要求。能否在保证作业质量的同时降低综合成本，仍是决定机器人能否被持续采购和应用的重要因素。
从“能干活”到“干好活”
浙江人形展台机器人正在作业。杨让晨/摄影
从展台上的技术演示，到进入工厂参与生产，物理AI正在尝试跨越从技术验证到实际应用的距离。
不过，对于机器人企业而言，能够完成某项任务只是第一步。如何让机器人在真实环境中长时间稳定运行，并将已经验证的技术能力复制到更多生产场景，正在成为下一阶段需要解决的问题。
规模化部署和跨场景应用，或许是物理AI未来发展的两个重要方向。在规模化部署方面，它石智航正尝试与安波福进一步深化合作。
据它石智航方面介绍，11月6日，双方在本届进博会上举行合作签约仪式。根据协议，安波福计划在今年年底前完成百台级它石A系列工业具身智能机器人部署，覆盖柔性组装、检测协同、生产管理等8大生产工艺、33类应用场景。目前，首批工业具身机器人已在安波福智能工厂的真实产线中投入应用。
与此同时，双方还计划依托真实工业场景持续积累数据，推动具身模型迭代升级，并将安波福在汽车领域积累的高性能计算、智能电源管理等技术引入机器人产品。
“具身模型定义了能力的上限，本体决定落地的边界，而可信赖的表现决定物理AI能否真正进入产线。”它石智航联合创始人陈同庆表示，双方正基于真实产线中的规模化部署，持续推动具身智能走向更广泛的产业应用，公司将持续打造可信赖的物理AI，让机器人在真实产线创造真实价值。
同时，物理AI未来能否进入更多行业，也取决于机器人跨场景的适应能力。
在本届进博会上，浙江人形机器人创新中心有限公司（以下简称“浙江人形”）展示了NAVIAI系列机器人在智慧物流、生化实验及服装制造等场景中的应用。
记者从浙江人形方面了解到，在BEKO土耳其生产基地，NAVIAI机器人承担冰箱触控屏操作、开关门检测等质检任务。截至2025年底，已完成为期四个月的稳定运行测试。
而在与施耐德电气的合作中，浙江人形则尝试让机器人适配企业既有料架、播种墙与自动导引车（AGV）等设备，围绕五类物料完成分拣、搬运全流程验证，并通过阶段性概念验证（POC）验收。其中，不同规格料箱泛化抓放成功率达到99%。
在业内人士看来，机器人智能系统中的任务推理与行为控制具有不同特点。通用大模型能够承担复杂任务理解和规划，而面向具体动作的行为模型通常规模更小、迭代速度更快，但其泛化能力相对有限。
未来，如何将不同模型能力与机器人硬件结合，并实现从仿真训练到真实场景的迁移，仍是具身智能技术研发的重要方向。
（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：翟军）
