机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 |  许丽思
编辑 |  漠影

机器人前瞻4月17日报道，今天，智元在上海举行了2026年智元合作伙伴大会，来自34个国家和地区、2500余名合作伙伴参与。

在这场大会上，智元创始人、董事长兼CEO邓泰华，智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉发表了演讲，全面披露了智元在量产落地、营收增长、产品创新、生态布局等方面的最新情况及规划。

量产：智元成立三年实现研发、量产、商用跨越式发展，创下行业首个累计1万台机器人下线纪录，是当前行业量产速度最快、数量最多的企业。

营收：从成立首年30万元营收飙升至2025年10亿元，年均增速达20倍，2026年要实现数万台量产目标，营收将持续倍数级增长。

新品：发布了远征A3、灵犀X3、精灵G2 Air等四款机器人，以及三款灵巧手；宣布将在今年推出六大AI模型。

生态：启动元苼生态计划，宣布未来五年投入不低于20亿元，构建覆盖科研、伙伴、开发者的全产业链生态。

在大会结束后，很少进行公开交流的稚晖君与机器人前瞻等多家媒体进行深入交流，回应了在生产部署、资金、生态等多个方面的问题。

关于智元在融资方面的规划，他回应，智元现在不太缺钱，按照2025年超过10个亿的节奏，今年还会有几倍增长，商业化节奏跑得很快，能够自我造血。

他谈道，对外部一级市场融资，智元并没有那么迫切，公司整体的运营节奏有规划，清楚自己要做什么、往哪个方向走、需要花多少钱。

一、去年营收突破10亿元，投资20多家早期企业、今年要做CVC

邓泰华提到，智元成立三年，已经完成从研发元年、量产元年到商用元年跨越。智元已经实现行业首个累计1万台机器人下线，2026年目标完成数万台量产，是行业内量产速度最快、量产数量最多的企业。

在营收方面，智元在成立首年营收30万元人民币，2024年突破6000万元，2025年营收突破10亿元，年均增速达20倍。邓泰华表示，今年营收目标继续保持数倍增长，一季度完成情况良好。

邓泰华解释，智元将全栈产品策略具象为“一体三智”的架构：一体”即稳定可靠、高上限、低成本的本体，是具身智能的物理载体；”三智”则包括：运动智能作为基础智能，承担物理载体的执行器功能；交互智能作为高阶智能，为情绪价值入口，提供服务生产力；作业智能同样是高阶智能，作为劳动价值引擎，提供劳动生产力。

过去一年半，智元投资20余家早期企业，覆盖种子轮、天使轮，甚至有的企业还处于注册阶段，被投企业年化估值增长17倍。2026年，智元将成立CVC，持续推动产业创新创业。

智元也打造了多家细分赛道子公司：参股A股上市企业上纬新材，把具身智能带入C端；擎天租专注机器人RaaS模式，觅蜂数据聚焦建设具身数据资产，临界点主攻灵巧手；智鼎则落在商用清洁场景，且已经实现规模商用并盈利转正。

邓泰华提到，这些子公司，今年融资非常顺利，在智元体系能力的加持下，这些子公司业务会进一步加速发展，尽早成为细分市场龙头企业。

二、推出七大生产力解决方案，未来5年将投入超20亿元造生态

邓泰华谈道，当前全球正处于第四次工业革命也就是智能化革命浪潮中，AI从感知智能、认知智能，逐步迈向融合感知、认知、行为智能的具身智能，实现从数字世界到物理世界的落地。人形机器人作为天然数字化智能体与物理实体，是具身智能最佳载体，将成为PC、手机之后的下一代交互终端。

在市场规模方面，具身智能产业长期市场空间就像“单车价格×手机数量”，甚至规模有望超越手机总量，成为未来最大的单体工业品领域。

他提出具身智能产业XYZ三大增长曲线：

X曲线（2022年至2025年）为研发探索期，完成从原型到规模量产的关键跨越。2023年，智元首款人形机器人发布，完成技术可行性验证；2025年，其实现5000台量产，机器人从”展品”变成”商品”，机器人能“动”起来了。

Y曲线（2026年至2030年）为部署增长期。2026年3月智元机器人万台下线，硬件一致性、规模化交付能力达到行业头部水平，交互智能与作业智能规模化落地，部署态数据飞轮驱动生产力持续逼近人类水平。

Z曲线（2030年及以后）为普及普惠期，具身智能涌现时刻到来——机器人在制造、物流、服务等重点领域的生产力全面超越人类，学习效率和进化速度极度领先，群体智能开始涌现，释放万亿级市场潜力。

邓泰华提到，智元打造了七大生产力解决方案，主要包括工业制造（包括3C精密零件上下料、工业搬运拆码垛、物流分拣）、商业服务（包括门店导览导购、连锁餐饮导引、零售服务站）、特种作业（包括安防巡检、工商业清洁）。

在邓泰华的规划里，2026年不只是发布更多产品的一年，也是把本体、模型、数据、平台和生态串成闭环的一年。

为此，智元发布了AIMA全栈开发平台。其中，灵渠OS是原生适配具身智能的开源操作系统；灵创平台是动作内容创造平台，支持Zero-Shot/Few-Shot动作学习；灵心平台是智能体定制平台，让机器人性格千变万化；Genie Studio则作为一站式开发平台，降低开发门槛。

智元还宣布启动元苼生态计划，未来五年投入不低于20亿元，覆盖1000家科研机构、培养1万级生态伙伴、发展10万级开源与应用开发者，触达百万级订阅使用者。

同时，邓泰华还发布了智元的358宏图计划：三年走过X曲线，已实现首个十亿营收；五年推动Y曲线落地，在首批部署态场景完成万台部署，成功跨越百亿营收门槛；八年迎来Z曲线，与全球生态伙伴携手共创，实现规模化1到N推广，这个时候，整个行业将共同迎来具身智能的智能涌现时刻。

三、四大本体新品集中亮相，今年还要发六大AI大模型

从双足人形机器人、轮式人形机器人、四足机器人再到到AI模型，稚晖君一口气发了多款新品。

1、硬件

远征A3：身高173cm，体重55千克，双电池包支持热插拔，连续工作8至10小时不换电；结构设计模块化可分可合，支持IP形象自由定制。这是业界首款原生支持交互智能部署态的全尺寸人形机器人，已于本月发布上市。

灵犀X3：智元第一款集合智能、拟人化、有趣味、安全易用于一身的新模态人形交互服务终端，将于今年年底上市。

精灵G2 Air：最大移动速度1.5m/s，能够在80厘米宽度的通道内完成原地调头；匹配人的运动关节，支持人机合一数采模式；G2 Max具备更大负载力控，可承担工业搬运和拆码垛任务。

酷拓D2系列：D2系列具备自适应动态平衡、全场景环境理解、自主任务规划、实时异常处理与自然语言交互能力，面向物流搬运、工业巡检、安防应急、消防救援、特种作业等核心场景开启规模化落地。D2 Max是业内首个全地形L3智驾四足机器人，负载25千克，满载续航超4小时，关节寿命超3000小时。该系列产品将在今年推出，覆盖大中小规格。

灵巧手方面，临界点的多款新品亮相。

OmniHand Ultra-T：采用绳驱方案，拥有22+3自由度、重500克、单指负载20N，并具备高维触觉感知能力。

OmniPicker3：是一款面向具身智能应用的工业级夹爪，夹持力为140N，支持百万次满力开合，并集成数据和触觉模块。

OmniHand 3 Lite：是⽬前全球最⼩量产灵巧⼿，整⼿仅有⿏标⼤⼩，预计将于2026年Q2开始量产交付，开源版本的价格预期有望控制在300美⾦以内，⾯向实训实践、中⼩学教育等场景。

2、AI模型

智元聚焦于运动智能、交互智能和作业智能，将在今年推出六大AI模型。

运动智能：将推出两大基座模型，支持感控融合的全身运控基座模型（通过环境感知实现自适应运动控制），以及生成式运控基座模型（以多模态交互实时生成任意动作，无需预编排）。

交互智能：在已规模应用的WITA大模型基础上，三季度将发布行业首个端到端具身多模态交互大模型WITA Omni 1.0。该模型保留对话情感、语境、音调、环境等信息，实现自然拟人的情感交互表达，支持中途插话、打断、纠正。

作业智能：智元近期已发布融合大小脑的GO-2模型、动作世界模型GE-2、开源数据集AGIBOT WORLD 2026、仿真平台Genie Sim 3.0及Genie Studio 2.0。第三季度，还将推出GO-3模型，融合ViLLA架构和世界模型架构，具备了规划推演能力，也具备复杂任务的推理执行能力，数据规模达GO-2的数十至百倍。

四、关于平台生态、行业卡点与未来机遇，稚晖君做出了回应

在具身智能从实验室走向真实场景的关键节点，稚晖君在会后接受了多家媒体采访，围绕机器人落地部署、商业化进展、技术卡点与行业竞争等核心话题进行了分享，机器人前瞻对此进行了不改变原意的编辑整理。

1、从生产到落地部署，机器人如何真正走出Demo阶段

问：前几天看到智元万台产品量产下线，之前也听到智元有一个“30分钟生态圈”。为什么量产速度这么快？这个生态圈是怎么一回事？

稚晖君：归根到底最后都落到人身上。我们从很多传统制造行业吸引了一些优秀人才。一开始就把技术演进路线和商业化路径想得非常清楚，先谋后动，同时战斗力非常强。这是我们商业化结果较好的整体原因。

“30分钟生态”是我们对供应商的要求：所有供应体系，如果现场出了问题，供应商必须在30分钟内响应。我们对自己的标准要求非常严格，也希望合作伙伴能提供足够高的配合标准。我觉得这也有助于推动整个产业供应体系的成熟，未来也会赋能整个行业。

问：在成本方面，这笔账是怎么算的？除了硬件之外，现在占比比较大的成本还有哪些？机器人在工厂里跟人配合得怎么样？机器人目前的寿命大概有多久？什么情况下损耗会比较大？

稚晖君：机器人和人类在工厂里是相互协同的关系，对人力是补足和增强。成本方面，综合考虑，本体的成本会随着规模效应、量产扩大而大幅下降。比如我们第一代远征A1，将近100万人民币；到A2时可能就下降到20万以内；A3能力更强，成本反而会进一步下降。规模效应带来的成本降低是很明显的。

另外就是我们早期的一些研发投入，比如模型开发需要数据和算力，这些会占很大一块。因为一开始要形成一定规模，才能从量变到质变，这是坚决要投入的，因为它是我们核心的护城河。

还有一块大家可能没有考虑过，就是整个社会成本。对一个人来说，从出生到成为社会生产力、劳动力，可能需要10到20年的成长教育成本。而机器人一出厂就能干活，随着规模铺开，边际成本几乎可以降到零。所以我觉得要综合这几方面成本来看。

问：在场景的部署中，如何判断机器人真正走出Demo的阶段？

稚晖君：核心指标在于能否为客户创造足够的价值。在实验室里有特定条件要求，但现在的机器人不是只要能在车间运行就行，需要进入了相对开放的场景，需要执行复杂任务，并且成功率必须满足一定要求。比如前几天我们的机器人在龙旗科技的流水线进行上下料作业，实现了8小时零失误、100%的成功率。只有达到这样的水平，才有可能在这些场景中大规模推广。

另外，ROI也能算得过账，客户为什么选择用我们的机器人来补充人力，而不是直接招人？前提是，在提供相同生产节拍和产品质量的前提下，我们能帮客户创造价值、降低生产成本。这笔经济账必须算得过来，这一点也很重要。

未来要实现真正的大规模量产，对本体的要求也非常高，包括整体耐用性、可靠性，以及足够低的成本。前几年，我们与产业一起培养了一批高质量供应商，比如核心关节模组、核心电池等。之前没有完全匹配我们产品质量要求并能提供标准部件的供应商，都是我们和供应商一起打磨、联合攻关研发，才达到了今年已量产超过万台的规模。

问：机器人真正进入中国家庭还需要多久？量产节奏会怎样？关键问题是什么？成本到多少大家才会接受？

稚晖君：家庭环境非常复杂，一千个家庭有一千种环境，每个家庭成员状况也不同，我们要完成的任务更是千奇百怪。而且涉及到与人亲密交互，安全性要求比工厂里高出不止一个维度。工厂里大不了做坏一个零件，但在家庭里出事故就可能伤到人，所以要求非常高。

我们肯定遵循客观的技术发展规律，先易后难。先找简单场景下的复杂任务，比如工厂里的装配、分拣等任务，让技术成熟度匹配的先落地，同时把本体的规格提炼得足够成熟。成本通过规模效应也降到足够低，为未来进入家庭做铺垫。

未来考虑通过一些不那么直接的方式先推向家庭，比如现在有集成服务订阅的形式。很多家庭不需要购买机器人，而是类似滴滴打车，叫一个机器人来家里帮忙干活，后面有远程的人类监管和兜底。这样避免了任务太复杂、自主一开始完成得不够好，以及安全性问题，因为有人在后面兜底。

在这个过程中，我们收集真实场景的数据，这些数据帮助我们迭代模型和本体，最后逐步降低人类参与的比例，从最初的50%接管降到20%，再慢慢往下，但这需要一个很长的周期。

我个人判断，我们今年进入工厂，已经算是开始落地了。未来3年，随着智能水平逐步提升，泛化性逐步提升，机器人可能5年之后逐步进入家庭。

2、商业化进展良好，对一级市场融资需求不迫切

问：很多同行都很关注融资，融资也很疯狂。智元有没有这方面的计划？现在公司规模扩大、业务变多，钱够不够？同行技术也都上来了，智元还能继续保持领先吗？

稚晖君：首先，我们现在确实不太缺钱。一方面得益于商业化进展良好，我们去年营收不到1个亿，今年已经超过10亿。按照2025年超过10个亿的节奏，今年还会有几倍增长，商业化节奏跑得很快，能够自我造血。

对外部一级市场融资，我们并没有那么迫切。同时，我们整体的运营节奏也很有规划，清楚自己要做什么、往哪个方向走、需要花多少钱。不能一味拿太多钱，意味着公司股份被稀释的很高，拿太少钱公司活不下去，所以需要平衡、做好总体规划。在这方面我们做得非常好。

另外，我们已经将很多核心模块拆分成了子公司，这个逻辑是为了长期解耦和专业化深耕。不同的产品形态面对不同的物理约束和任务目标，所以进行分拆，比如四足机器人也拆出来了，这样能够更专注于解决特定场景的问题，从而实现更快的商业化落地。这能进一步促进它们像母公司一样形成商业闭环。这符合我们“一体三智”的生态，也就是以场景来构建的思路。我们现在更看重自我造血和商业化能力的提升。

问：从擎天柱到觅蜂，智元一直在做平台化布局，这样部署的核心考量是什么？它能解决行业哪些共性问题？对推动具身智能规模化落地有什么关键作用？

稚晖君：平台化，我们不是为了全栈而全栈，而是以终为始。目的是推动具身智能在真实场景中落地。要跑通一个场景，既要有足够稳定的本体、足够灵活的智能，又要有很强的泛化作业能力，同时还要作为人机接口能够快速部署，这需要交互智能。

所以，跑通一个场景的要求就是全栈、全平台都要打通。这也有助于我们构建完整的数据闭环。在真实世界里采集足够多、足够好的数据，这些数据支持我们迭代自研的垂域大模型，而模型会提出对本体的要求，本体则根据场景的不同边界适配形态，这就是四位一体的飞轮。

只有做全栈才能把飞轮转起来，如果某些垂域能诞生出非常优秀的核心零部件供应商，那也很好，但这不是我们的目标，我们的目标是跑通场景。

3、数据，仍然是当前智能化一大瓶颈

问：目前在产品提升生产力的过程中，最缺的要素是什么？眼下最需要完成的任务和目标是什么？

稚晖君：如果从智能化水平来说，相比之前训练大语言模型所用的互联网数据体量，可能还差3到5个数量级，数据缺口比较大。而且要求更高，需要在物理世界中处理各种接触、力、摩擦力、重力等，这种高维数据的采集成本也非常高。

所以这也是为什么我们一方面一直在推一些很有创新的数据采集产品和商业方案，比如我们的人机合一数据采集产品；另一方面，我们也在积极建设各种开放的数据集生态。数据，我觉得还是很大的瓶颈。

我们今年可能会逐步开源，达到百万小时量级的具身数据，明年可能要达到上千万，这在行业内也是遥遥领先。对，数据确实是智能化的一大瓶颈。

问：现在行业的硬件和软件都在迭代，但迭代的速度应该是不一样的。如果1到10分，这两个方向分别在什么阶段？因为普遍感觉机器人在运动智能上有很大的提升和突破，今年会有其他突破吗？

稚晖君：硬件和软件是协同推进的，多条线相互影响。比如本体性能不够，模型再好也执行不出来；而模型又需要知道本体的设计，比如需要什么传感器、配置在什么位置。这是相互耦合的，只有协同推进才能达到最优的系统化效果。

这个过程在早期不确定性较高，所以要求我们有足够敏捷的迭代效率。这也是为什么我们现在每个系列每年都会推出一款新产品，迭代速度非常快。手机这么成熟的产品，一年也就推出一款新品，而机器人比汽车还复杂得多，对吧？我们现在也能保证这样的迭代效率，这就是我们认为需要软硬协同迭代的原因。

今年会有比较大突破的，我认为是交互。刚才现场大家也看到了一些真实演示，这种非常亲和、有生命力的交互体验，是之前所有设备或终端都没有过的。不过，这一块目前还有很多工程化的难点需要突破，所以我们今年会加快攻关，就像会上提到的，可能在Q3/Q4。希望大家很快就能在真实的日常生活中，比如去某家商场吃饭、买衣服时，看到我们的机器人与你进行交互。

问：发布会上你说智元是全球唯一一家完成“一体三智”布局的企业，但是这其中智元还存在哪些卡点？针对这方面，智元接下来短时间内有哪些攻坚计划？

稚晖君：卡点还是很多，我们也是一家年轻公司，不可能一开始什么都具备。刚才大会上展示了我们运动智能的整个成长路径：一年前走路还不太稳定，现在我们整个运动智能水平肯定是行业头部。

但在作业方面，我们与海外一些头部具身模型公司还是有差距的。我们数据建设做得比较早，但海外在原始的基础理论创新，特别是AI领域，还是走得比较早、比较快。比如最早的大模型、Transformer等架构，都是海外先提出来的。

国内虽然在追赶，但我觉得差距没有那么大。我们从0到1的创新速度也在逐步提升。AI领域的人才其实很多是华人，虽然他们可能短暂在国外，但我们这方面的战斗力很强，追赶得非常快。

然而，我们自己的工业体系，要把这个产业从1做到100，工业体系的搭建可能不是那么快能追赶得上的，这需要时间。

所以我觉得国内有一个很大的优势：我们能够在充分开放的场景里，快速利用好整个制造业的供应链和制造链，以中国的速度和场景，跑出全球最好的具身智能。我们正在这条路上，但挑战确实非常多。

另外就是一些核心零部件，虽然我们现在已经做得足够好，但未来还有提升空间，比如引入新材料，让它们更轻量化、更轻柔、更亲和，以便与人进行深度交互。这些底层技术还需要突破，还没有达到完美状态。

4、具身智能行业机会更多了，下一代通用机器人终极形态尚未有定论

问：具身智能发展到现阶段，年轻的机器人品牌还有机会吗？以及您个人现在的偶像到底是谁？

稚晖君：现在机会应该更多了。AI快速发展，只有在变动环境中才能有足够的机会。现在甚至有很多“一人公司”（One Person Company）的概念，一个人成立一家公司，门槛很低。AI大大赋能了每个个体，机会很好。大家首先要迈出第一步，出来混最重要的是先出来。我当时也是，虽然那时候机会没有现在这么好，但还是毅然决然地出来了，这很大程度上得益于当时对行业的判断。

至于我个人偶像，以前有，现在没有特定的单一偶像了。我的偶像就是每一位推动产业变革的无名英雄。

问：现在具身智能的技术路线还没有收敛，行业标准也还没有形成。在这种可能出现重复造轮子的情况下，行业应该怎么协力？智元会怎么做？

稚晖君：在发展早期，可能都会有这些问题，因为还没有形成标准化。我个人很惭愧，担任了工信部人形机器人与具身智能标准化技术委员会的副主任委员，也参与标准建设。国内有上层引导，大家更容易齐心协力推动发展。

对我们来说，一方面继续扩大自身本体部署，让更多机器人进入真实的工作流去采集数据。比如我们的AGIBOT WORLD数据集，吸引更多第三方开发者和产业参与者共建，形成网络效应。开源的东西多了，才容易形成生态，生态用的人多了，就自然形成事实标准。这也是我们推进标准化的一条路径。

问：现在智元很多合作伙伴都是汽车产业公司，汽车供应链真的能帮机器人行业解决的最关键问题到底是什么？

稚晖君：供应链制造体系，我觉得完全可以复用。我们现在招聘了很多NPI（新产品导入）类似的岗位，很多制造导入岗位的人才都是从汽车行业挖来的，他们的基础素养肯定可以复用。

另外，汽车本质上可以理解为简化版的机器人——一个只有四个轮子的人。这就是为什么现在很多车厂也在布局机器人，最典型的是特斯拉，也是行业标杆。因为汽车的感知能力，尤其是环境感知、决策系统，以及一些基础零部件和传感器，都非常强。机电方面，虽然没有成熟的完整成品模组可以复用，但技术是可以复用的，比如三电系统。我觉得大家的主战场不一样。

现在很多车厂还在智驾这条路上没有跑完，不会投入足够多的资源到新兴赛道。我们是All in在这个赛道，提前建立起技术和生态的壁垒，这就是我们未来与他们竞争的底气。

问：在算法层面，中国人形机器人与美国的特斯拉、Figure AI差距大吗？

稚晖君：他们的机器人还没有量产，在真实的线下场景中也看不到。其实我们没有办法评估他们现在到底是什么效果，因为你也买不到，也没有真实场景。所以现在只能通过他们的宣传效果来判断，宣传效果当然是非常好的，我觉得不太好评判。

但是就如我刚才所说，国内与海外的差别在于，海外的基础前沿创新做得比较好，而中国在工程化落地、供应链整合以及场景丰富度上有很大优势。如果说谁能先把机器人变成现实世界里的劳动者或生产力工具，那中国目前是领先的。

如果讨论谁能定义下一代通用机器人的终极形态，他们的愿景讲得非常好。我觉得这一点双方都在探索，现在也没有谁更领先的结论。