每經記者：張梓桐 每經編輯：馬子卿

■行業屬性：服務機器人

■估值/融資輪次：2021年拿到軟銀愿景基金領投的約14億元D輪融資，2024年新一輪融資（未披露）

■核心競爭力：多場景數據積累

■未來關鍵詞：具身智能人機協同出海

一石激起千層浪。

3月底，金沙江創投管理合伙人朱嘯虎公開表示“正批量退出人形機器人公司”，引發行業震動。人形機器人商業化落地的爭議甚囂塵上。

“人類傾向于對近期的事情過分樂觀，對遠期的事情過分悲觀，這句話在服務機器人領域同樣適用，人形機器人至少還需5年才能大規模落地，創業者、投資人、政府與公眾都要有清醒和理智的認知?！苯?，擎朗智能創始人兼CEO李通在接受每日經濟新聞“對話未來商業”欄目（專題直達：對話未來商業|記錄、預見、讓未來發生）專訪時如是坦言。

李通畢業于華中科大，師從中國科學院院士、人工智能專家程時杰教授，曾在微軟亞洲工程院Incubation Team，參與微軟機器人操作系統項目Robotic Studio項目開發，具備十幾年機器人系統研發經驗。

就在3月底，他一手創辦的擎朗智能發布了首款人形具身服務機器人XMAN-R1。這家成立15年的公司，開創了國內服務機器人在餐飲領域應用的先河，在全球市場也屬首創。截至目前，公司智能機器人產品已覆蓋全球600多個城市及地區，累計超過10萬臺機器人投入到工作中。

而在“具身智能”概念還沒有如此火熱的近十年前，公司就開始受到資本追捧：自2016年A輪融資，至2021年拿到軟銀愿景基金領投的約14億元D輪融資，2024年又拿到了新一輪融資（未披露），目前已集齊包括軟銀愿景基金、中金甲子、上?？苿摶?、源碼資本、云啟資本、阿里巴巴等一眾明星投資機構。

就當下機器人賽道，盡管機構的預測十分樂觀，資本的熱情也顯而易見，但在李通看來，正如此前互聯網所上演的風波一樣，當一個風口出現時，大浪淘沙后真正能存活下來的關鍵，不僅在于技術突破的速度，更在于對產業規律的把握與堅守。

從“無人問津”到海底撈破局

圖注：擎朗智能人形具身服務機器人XMAN-R1

圖片來源：公司供圖

采訪李通當天，《每日經濟新聞》記者在上海市浦東新區擎朗智能的展示廳里看到，一臺搭載雙臂的輪式人形機器人正靈活地完成托盤遞送動作。

談及最新發布人形機器人的原因，李通表示，對應崗位規范化流程，具身服務機器人的工作內容可以被精確地描述，結果可以被標準化評估，這將更有利于在商業環境形成機器人能力的閉環。

李通表示：“十幾年前我們決定做服務機器人時，全球范圍內都沒有可參考的案例?！?013年，當李通團隊決定進行服務機器人研發時，市場反饋堪稱冰冷。“餐廳老板看到樣機第一反應是‘這是什么玩意兒？’”他回憶道。這種困境持續到2016年首臺配送機器人樣機誕生，又經歷三年迭代，直到2019年與海底撈的合作成為轉折點。

選定服務機器人賽道后，擎朗智能開始尋找合適的應用場景。在沒有行業經驗可供參考的情況下，一次偶然的就餐經歷讓團隊發現了商機。

李通表示，在餐廳里，他注意到服務員頻繁跑動的工作狀態，意識到可以通過機器人來減輕這一重復性勞動。于是，針對餐廳配送場景的機器人應運而生，這不僅開創了國內服務機器人在餐飲領域應用的先河，在全球市場也屬首創。

2019年，擎朗智能迎來了重要的發展契機——與海底撈達成合作。當時，海底撈面臨著勞動力成本高企的問題，其員工薪酬占比較高，且服務標準要求極高。如何在保證服務水平的同時降低人力成本成為迫切需求。

擎朗智能的機器人解決方案恰好契合了這一痛點，通過將機械性工作交給機器人，把人力集中投入到更能提升顧客體驗的服務環節，實現了效率與服務質量的平衡。這一合作成為行業標桿，讓更多人認識到服務機器人在實際場景中的應用價值，推動了服務機器人行業的發展。

“他們（海底撈）嘗試過后廚自動化等多種方案，最終選擇用機器人來協同完成‘隱形服務環節’?！崩钔ń忉?，擎朗的配送機器人承擔傳菜工作，將人力釋放到與顧客直接交互的環節，既降本又不影響體驗。

這種成本差在歐美市場更加顯著，也促使擎朗海外訂單近兩年快速增長。據悉，其采取的“租賃為主”模式（國內以銷售為主）更符合海外客戶習慣——商家按月支付，無需承擔設備折舊風險。

擎朗智能的服務機器人在海外市場受到了關注，日韓、歐美等勞動力成本較高的地區成為主要目標市場。與當地勞動力成本相比，擎朗智能機器人的成本僅為其1/3到1/2。

截至2024年底，擎朗智能機器人產品已經覆蓋全球600多個城市及地區，累計超過10萬臺機器人投入到工作中，客戶包括海底撈、外婆家、廣州酒家、全聚德、索菲特酒店、威斯汀酒店、希爾頓酒店等眾多國內外知名品牌的合作伙伴。

根據IDC預測，具身服務機器人自2025年開始逐步落地，到2030年全球具身服務機器人市場規模近1247億美元，將實現86.2%的高速復合增長，從餐飲、酒店、商超、文娛到醫療、金融、康養等場景，各細分領域都展現出強勁的增長潛力。擎朗從餐廳切入，并逐漸打開酒店、商場、醫院，從清潔到配送等更多場景，加速擴張。

大模型時代的數據攻堅戰

隨著ChatGPT掀起AI浪潮，服務機器人迎來新一輪技術迭代。但李通指出，物理世界的數據匱乏是最大瓶頸：“互聯網抓取的數據屬于虛擬世界，而機器人需要真實環境中的動作數據。”

李通指出，服務機器人的發展與AI技術緊密相連。在AI技術取得突破之前，服務機器人難以規?；涞兀缃翊竽Ｐ蛶砹诵碌募夹g革命。

但機器人行業面臨著數據量不足的挑戰，尤其是物理世界的數據。與虛擬世界可從互聯網抓取數據不同，物理世界由于此前缺乏機械應用，數據積累匱乏。沒有足夠的數據，機器人的訓練和迭代就受到限制，這成為制約服務機器人發展的關鍵因素。

為解決數據問題，擎朗智能通過和酒店、餐廳、商場等行業頭部公司的長期合作，積累了大量服務場景的環境數據，這為機器人性能的優化提供了基礎。

同時，通過規?；慨a機器人，收集更多數據，進一步完善機器人的訓練體系。李通認為，只有積累足夠的數據，才能訓練出更智能的機器人，從而更好地適應復雜多變的服務場景。

在機器人的發展過程中，移動和操作是兩個核心要素。擎朗智能將自己定位為服務機器人公司，在產品研發上，不僅關注移動功能，還注重操作功能的拓展。

例如，推出的輪式人形機器人，就是在移動基礎上增加了雙臂操作功能，使其更適合服務場景的需求。這種產品優化并非盲目跟風，而是基于對服務場景的深刻理解和自身技術發展方向的把控。

“具身需要的是泛化，在實際生活中有變化才有泛化。與非開放性場景相比，機器人在商業場景的應用需要面臨動態非結構化復雜環境、人與機器的高頻交互博弈、全流程閉環三大挑戰，這要求具身智能機器人更聰明更懂人。”李通說道。

長周期賽道與資本耐心的博弈

盡管商業化初見成效，李通對行業泡沫保持警惕?！坝行﹦摌I者聲稱明年量產10萬臺人形機器人，但這離商業化普及還有一段距離，任何產品都需要遵循產業規律?！?/p>

他以自身經歷舉例：擎朗從研發到首單規模化用了數年時間，期間經歷教育機器人、掃地機等多方向探索，2015年前靠定制化項目維持生存。

這種長周期特性與VC（風險投資）短期回報需求形成矛盾。金沙江創投合伙人近期公開質疑人形機器人投資價值，李通認為雙方立場皆可理解：“LP（有限合伙人）要求短期見效沒錯，但硬科技突破需要持久和耐心。創業者要做的是在商業化與研發投入間找平衡?！?/p>

在李通看來，在這種情況下，創業者和大眾都需要保持理性。

一方面，創業者要堅定信念，持續投入研發和市場拓展，確保公司能夠在行業中生存并發展，活到商業化大規模落地的那一天。另一方面，大眾對人形機器人行業的發展也不應過于樂觀，短期內人形機器人難以實現如某些創業者所宣稱的大規模應用；同時，也不應過于悲觀，只要給予足夠的時間，人形機器人必將取得巨大成就。

李通認為，在未來，機器人在勞動力市場的占比將不斷提高，雖然具體比例難以確定，但機器人數量超過人類勞動力并非不可能。

面對“何時進入家庭”的提問，李通明確表示至少還需五年。“具身服務機器人一定會重復PC（個人計算機）的進化路徑：先商用再民用?！彼嘎?，擎朗智能正在拓展商場清潔、倉儲物流等新場景，新近發布的商用清潔機器人已進入多家大型物業。

采訪尾聲，李通指著展廳里的初代機器人模型說：“2015年國內有上百家服務機器人公司，現在當年的同行很多已經退場。這個行業殘酷也最公平——活下來，才能看到未來。”