具身智能落地困局，造出来容易，用起来难，车企入场能否破解‘吃灰’难题

2026年10月，芜湖举办的墨甲机器人全球发布会现场，一块巨幕写着“车机协同 场景应用”，台下观众中一位海外KOL牵着名为“墨宝”的机器人走了几步，称其“像自己的孩子”。这一幕被记录下来，成为当天少有的温情时刻——在具身智能行业普遍面临“造出来却吃灰”困境的当下，用户愿意主动互动，已属难得。

具身智能的真正考验，早已不是能否行走、抓取或对话，而是能否在真实环境中被长期、稳定地使用。正如奇瑞汽车常务副总裁、墨甲机器人总经理张贵兵所言：“放着吃灰，正在成为比技术瓶颈更普遍的死亡方式。”这句话直指行业痛点：当硬件参数不断刷新、演示视频频频出圈，终端用户却鲜少将其纳入日常作业流程，技术进步便难以转化为商业价值。

过去一年，具身机器人产品形态仍以裸露骨架为主，“功能先于形态”是主流策略。而墨甲的亮相带来一种变化：精细的硅胶头雕、流畅软萌的机身线条，透露出对“人机情感连接”的重视。张贵兵强调，当技术趋近成熟，审美与情绪共鸣将决定用户第一眼是否愿意接纳——这并非感性偏好，而是影响长期留存的关键变量。

车企入局，带来了三重实质性改变：

第一是车规级交付能力。张贵兵反复提及“把车规级质量体系强制嵌入机器人研发制造流程”。奇瑞3万多名工程师、统一采购体系、31个基础实验室构成的“平台院+场景院”双轨机制;其中平台院聚焦运动控制、感知、软件、硬件、结构与脑机接口六大领域，场景院则对接警用、工业、消费、教育等需求。复用汽车已有电子电气与嵌入式软件团队，使墨甲无需为通用模块额外高薪招人；仅运控、导航、模型算法及专用模组（如齿轮、电机）需专项投入，占比约30%。

第二是天然场景锚定。奇瑞做机器人的逻辑起点不是“造一个人形机器人”，而是“解决哪个岗位的具体矛盾”。由此衍生的产品矩阵紧贴真实工位：警用智警R001已在芜湖交管上岗执行交通指挥与全天候巡逻；挂号导诊机器人进入医院；另有迎宾讲解、物资运输、教育陪伴等轮式、四足、双足形态产品。截至发布会，墨甲全球销量超3000台，落地100多个场景，覆盖60余国。但冷静审视，销量与部署不等于高频使用——设备是否每日开机？故障率如何？运维成本是否可持续？这些才是“吃灰与否”的最终判据。

第三是成本逻辑重构。张贵兵提出“用造车的成本逻辑，做可量产、可交付、可盈利的机器人”。对比创业公司依赖融资烧钱推进原型机，车企具备规模化制造经验与供应链议价能力，有望压低单台成本。例如，墨甲复用车机协同底层技术约70%，大幅减少重复开发。

然而，挑战依然尖锐。多位行业观察者指出，具身智能落地的核心障碍已从“技术能不能做”转向“组织敢不敢用”。《环球》杂志引述段永朝观点：智能体是“活”的系统，需持续连接现实、形成反馈闭环；若企业仍沿用管理“死工具”的旧流程，权限不清、责任悬空、数据断裂，智能体便无法真正嵌入业务。

周鸿祎补充道，最大风险在于“失控”：若未设置权限隔离、未保留人类最终干预权，智能体直接操纵业务系统可能引发严重事故。王传东进一步总结，当前卡点集中在上下文工程、交付集成、全链路安全治理三个非技术维度——这恰恰是车企擅长的系统工程强项。

值得注意的是，行业已出现分化路径。除墨甲这类车企系“全栈自营”模式外，智平方（AI²Robotics）代表另一条重资产路线：自研AlphaBrain具身大模型，拥有类脑“皮层-小脑-脊髓”三层架构，碰撞后20毫秒安全反射，核心部件无故障运行达2万–5万小时；其收入不仅来自整机销售（如惠科3年1000台订单），更延伸至零售场景运营（机器人店员日均工作超10小时）、生物制药实验室服务等持续性收益。

弘晖基金合伙人肖立则强调：基础模型迭代优先级高于短期ROI追求。“大脑进化才是胜负手”，但本体仍是基础设施。他指出，中国制造业优势在于电机、减速器、关节模组等底层硬件快速迭代能力，而产业链协同（如推动电机企业成为机器人核心供应商）能加速整体成熟。

回看“吃灰”问题，本质是具身智能尚未完成从“演示型工具”到“生产型组件”的身份转换。郑南宁院士曾指出，具身智能的关键不在形态是否像人，而在能否形成“感知—认知—决策—行动—反馈”闭环，并在物理世界中持续学习。婴儿通过触摸、跌倒建立认知，机器亦需在真实扰动中校准自身模型——光照变化、材料差异、环境遮挡，都要求系统具备鲁棒性与适应力。

当前，行业正经历关键转折：2026年上半年全球人形机器人出货量同比增逾四倍;国内融资总额近千亿;头部厂商跨越万台级交付门槛;但商业化成色仍待验证。车企带来工程化能力与场景定义能力，是破局的重要变量，但最终决定成败的，仍是机器人能否在具体岗位上稳定替代人工、产生可计量的ROI，并赢得操作者信任。

正如一位中东经销商在发布会后所说：“我们不是买一台设备，而是引入一个能长期工作的伙伴。”这句话背后，是整个行业亟待跨越的鸿沟。