特种机器人现阶段为何““算不平账”？九天具身智能王泽邦：先扎进四类高危场景

封面新闻记者 李星玥

9月23日，“经济影响力向新汇”系列沙龙首站走进华为成都研究所。四川九天具身智能投融资负责人王泽邦作为分享嘉宾在现场给出一个反共识判断：今天大量应用场景里，特种机器人既难算出显著经济效益，效率提升也不及传统方案；商业化第一站，不在 “替人省钱”，而在 “替人去危险岗位”。

王泽邦拿四川一处小型水电站举例。该站点仅配2台发电机组，依靠10名外包人员三班倒巡检，一年人力成本约60万元——基本与一台巡检机器人的采购价格持平。“人力成本和机器人价格打平，正向收益从哪来？”

化工管廊场景的对比更为直接。一台巡检机器人采购成本可达五六十万元，同等预算却可布设上百个传感器，且传感器响应速度优于机器人。

他由此判断，国家安全、公共安全（消防、公安、交通）、工业安全（能源、化工、核工业）、地质灾害应急这四类安全赛道，是现阶段特种机器人商业化的最优突破口——这类客户优先考量风险防控价值，弱化短期投入产出核算，能够充分释放特种机器人替代高危人工作业的核心价值。

王泽邦认为，国内特种机器人本体供应链配套已日趋完善，关节零部件、运动控制算法走向成熟，硬件组装制造已不再是行业主要门槛。真正制约规模化的有两处：一是数据短缺，无论VIE路线还是模仿学习，特种机器人对训练数据体量需求极大，而全球范围内可用于实体工况试验的有效场景数据尚且不足；二是机器人 “大脑”与本体硬件的适配矛盾——一味堆砌大模型算力会推高能耗、缩短作业时长，改用蒸馏、量化手段降低算力后，又会暴露关节发热、零部件抖动等硬件短板。

随着通用基础大模型持续演进，特种机器人赛道将从通用智能大脑衍生面向细分行业的垂类应用算法，“如同手机操作系统与App的关系，通用大脑是底层系统，巡检、应急等场景算法是各类应用，机器人按需调用即可。”

据王泽邦介绍，九天具身正在打造西南地区规模领先的特种机器人中试基地，1:1 复刻真实工况，完成机器人训练、测试与迭代，补上行业多数企业脱离真实工况、仅做实验室研发的短板。目前公司已形成从底层数据集、垂类大模型、应用级算法到智能体交互软件系统的全栈AI解决方案能力。

他判断，特种机器人属于算法主导型产业——硬件需求非标，但算法软件可标准化复用；行业工程实施经验决定项目落地部署成功率的上限，算法与数据只是基础条件。

技术上，公司分 “大脑”"“小脑 ”两层布局。大脑侧采用视觉与多传感器融合算法，重点攻关应急救援、军事场景下无人机与地面机器人的跨空间多智能体群体协同，其自研的跨场景多任务群体协同应用系统入选工信部人工智能典型案例，为该批次中唯一的机器人群体协同类案例；小脑侧聚焦应用级导航，针对复杂环境定位漂移、狭窄通道通行受限、室内外导航切换不畅等行业通病，打磨导航模组并对外输出。

落地方面，公司已面向中电光电所研发精密仪器清洁机器人，可识别0.5毫米以下微尘，实现高精度柔性清洁，避免精密器件剐蹭损伤，方案后续可拓展至天文望远镜、雷达设备清洁；面向华能、华电等能源企业研发高压带电作业机器人，可完成高压柜、闸刀开关、接地线等高风险操作。目前相关产品已在四川本地及长三角能源化工区域完成部分客户的市场化与技术验证，具备规模化复制推广基础。

王泽邦透露，公司今年特种机器人业务营收有望达到1.5亿元。他同时表示，特种机器人距离大规模产业化仍有较长的路要走，后续将持续立足真实场景打磨产品，深挖安全赛道价值。