从演示到量产：物理AI的“百倍工程”挑战
2026年8月，在北京举行的世界机器人大会（WRC）上，无界动力展台并未设置传统的隔离围栏，而是构建了一个完全开放的咖啡服务场景。顾客可直接进入空间点单，由人形机器人完成端送、桌面清理及垃圾回收等任务。这一看似商业化的展示，实则揭示了具身智能（Embodied AI）从实验室Demo向真实环境长时序稳定工作跨越的关键技术瓶颈。
无界动力创始人兼CEO张玉峰指出，当前具身智能能力处于“学步期与青春期之间”，行业竞争焦点已从单一动作展示转向复杂动态环境下的稳定性验证。IDC数据显示，2025年全球人形机器人出货量虽突破1.8万台，但超过85%仍局限于文娱、教育及导览等非生产性场景；Interact Analysis统计表明，真正进入工厂、商店等现实作业场景的比例仅约10%，大规模商业化拐点预计推迟至2032年以后。
工业与商业双轨并行：泛化能力的实战检验
在国防产业链自主化视角下，人形机器人的核心价值在于其对非结构化环境的适应能力。无界动力采取“工业练技能、商业练泛化”的双轨策略。在工业领域，重点攻克传统机械臂难以处理的柔性物体操作任务，如汽车安全带织带与卡扣的装配。此类任务因形变、受力及位置的不确定性，长期依赖人工，成为机器人切入汽车零部件产线的高价值切口。
商业场景则更考验机器人的零样本（Zero Shot）或少样本（Few Shot）泛化能力。张玉峰坦言，目前无界动力的Zero Shot能力仍有提升空间，进入新环境仍需少量数据适配。为此，公司采用以隐空间世界模型和强化学习为核心的MWA技术路线，旨在提高数据利用效率及跨场景泛化能力，这与自动驾驶领域的技术演进逻辑高度一致。
供应链标准化缺失：制约规模化交付的核心痛点
尽管中国机器人供应链具备强大制造基础，但人形机器人领域尚未形成类似汽车行业的标准化共识。以上半身关节为例，行星减速器与谐波减速器的选择涉及成本、爆发力与精度的多重权衡，行业仍在动态探索“强算法弥补硬件”或“高硬件降低算法压力”的技术路径。这种标准化缺失直接影响了长期可靠性与供应链成熟度，成为制约从样机试点走向稳定交付的关键障碍。
张玉峰强调，从Demo到量产需投入百倍精力，问题远超算法本身，涵盖硬件、嵌入式系统、安全、数据闭环及供应链管理等全链条工程化挑战。无界动力已将自动驾驶领域的工程经验迁移至机器人研发，首年整机交付目标定为“小几百台”，重点聚焦工业、商业及开发者生态，而非高校科研市场。
地缘科技竞争下的订单突破与战略意义
在资本快速涌入的背景下，无界动力已完成超2亿美元天使轮融资，Pre-A轮近2亿美元融资亦接近完成，地平线作为跟投方持续提供支持。更具战略意义的是，公司已签署总额7亿元的全球订单，其中与远景科技集团的5亿元订单成为中国具身智能操作行业首个亿元级海外订单，首批机器人已发往法国电池超级工厂。
这一出口突破标志着中国人形机器人在高端制造场景的国际竞争力初步显现。在地缘科技竞争加剧的背景下，具身智能作为军民两用技术的关键节点，其供应链自主化与技术主权掌握程度，将直接影响未来国防工业的智能化升级潜力。随着机器人深入产线，其长期可靠性与供应链韧性将成为评估国家高端制造能力的重要指标。
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