华科大师生探访擎朗智能 解码具身服务机器人产业化的破局之道

在具身智能技术快速发展的当下，服务机器人正从简单的自动化设备向具备环境交互能力的智能体转变。7月10日，华中科技大学人工智能与自动化学院赴长三角“智启新程·AI赋能”暑期社会实践队走进国内服务机器人领军企业擎朗智能，深入探访其在具身服务机器人产业化道路上的创新实践。

技术架构解析——多模态融合与分层决策的协同进化

访谈开始，技术负责人刘裴就为我们分享了擎朗的核心技术架构。“我们构建了完整的具身机器人技术栈。”在感知层面，擎朗自主研发的多模态融合系统整合了11类传感器，实现了厘米级精度的环境建模。“我们的三维重建技术可以实时捕捉动态障碍物，”刘裴介绍道，“这让机器人能够适应医院、餐厅等高动态场景。”实践队员吴杨思淼说：“以前在课堂上学习传感器融合，总觉得是很抽象的理论知识。今天听刘负责人讲解，才明白这项技术在实际场景中如此关键。医院里突然出现的推床、餐厅里服务员端着的餐盘，这些动态障碍物都需要机器人实时感知并避开，多模态融合和自适应加权算法真是让机器人有了‘火眼金睛’，能在复杂环境中准确判断周围情况。”

图为刘裴与实践队员介绍企业情况。 胡挥宇 供图

在决策系统方面，擎朗采用了分层式架构设计。“底层运动控制系统确保基础动作的精准执行，中层任务规划模块处理复杂业务流程，而上层则引入大语言模型提升交互智能。”刘裴详细介绍道，值得注意的是，其最新发布的XMAN-R1人形机器人采用了仿生关节设计，动作流畅度接近人类水平。实践队员童恒对此感触颇深：“分层决策架构让我想到了人类处理问题的方式，从基础的动作执行到复杂的任务规划再到智能交互，一层一层递进，逻辑清晰。尤其是人形机器人的仿生关节设计，让机器人更贴近人类的动作模式，这在服务场景中太重要了，比如在家庭中帮助老人拿取物品，也能让人们对机器人更有亲近感。这让我深刻体会到技术的发展是不断向人类自身学习和靠近的。”

产业化攻坚——技术落地的三重关卡

刘裴指出，服务机器人产业化面临的首要挑战是环境适应性。“医院走廊的动态人流、临时障碍物等变量，都远超实验室环境，想要机器人在混乱环境中保持稳定运行，这对感知系统有着了极高要求。”实践队员吴世满听完后深有感触：“以前在课本里学习机器人技术，总觉得只要算法够先进就能解决所有问题。今天才意识到，真实世界的‘混乱’才是最大的挑战。这让我明白，技术不能只在‘理想状态’下工作，必须经得起现实场景的‘千锤百炼’，环境适应性才是机器人落地的‘生存底线’。”

任务复杂性是第二道关卡。从单一指令到多步骤协作需要算法具备更强的容错能力。毕竟在多步骤协作的场景中，算法不能因局部异常就陷入停滞或做出错误判断，而应像经验丰富的协调者那样，既能快速识别异常类型，又能进行动态优先级调整，将偏差控制在可接受范围内。实践队队长郭瀚泽对此颇有共鸣：“这让我想到了写代码的经历，单一功能的程序很容易实现，但要让多个功能协同运行且不出错，难度就会成倍增加。机器人在餐厅里从取餐到送餐的每一步，都像程序里的一个模块，任何一个模块出问题都可能影响整体流程。擎朗的算法能像‘智能纠错员’一样处理异常，这种容错能力背后，是对场景需求的极致理解和技术细节的反复打磨，这才是产业化最需要的‘硬实力’。”

最后是成本关。通过国产化和规模化，擎朗实现了性能与价格的平衡。“这让我们明白，真正的创新必须兼顾技术先进性和商业可行性。”

图为刘裴与实践队员交流互动。 胡挥宇 供图

产学碰撞启示——技术研发与场景深耕的双轮驱动

在擎朗智能的探访过程中，实践队员们不仅看到了具身服务机器人技术的硬核创新，更深刻体会到产业化进程中 “技术研发”与“场景深耕”如同双轮驱动，缺一不可。从实验室里的算法模型到餐厅、医院里的实际应用，这之间的跨越不仅需要攻克技术难题，更需要对商业场景的深度洞察与持续优化。

实践队员吴杨思淼感慨：“这次探访彻底改变了我对机器人产业的认知。真正的智能化不是炫技，而是在火锅店防泼洒、医院消毒这些细节处的坚持。我们人工智能专业的学生，既要懂算法，更要懂场景。”从实验室原型到规模化应用，需要跨越的不仅是技术鸿沟，更是对用户需求的精准把握和持续的场景优化。擎朗“技术研发+场景深耕”的双轮驱动模式，为行业提供了宝贵的产业化范式。“最让我震撼的是成本控制这部分，”实践队员韩骜补充，“原来产业化最难的不是做出功能，而是让技术变得经济可行。这给我们敲响了警钟：不能只做阳春白雪的研究，必须考虑市场的接受度，让技术既能解决问题，又能被市场‘用得起’。”

未来，随着AI技术与机器人硬件的深度融合，服务机器人有望从单一功能设备进化为真正理解人类需求的智能伙伴，这个过程需要产学研各界的持续协作与探索。

图为访谈合照。 朱进 供图

这场探访像一把钥匙，为队员们打开了理解 AI 技术价值的新视角——那些在论文里闪烁的算法、实验室中精密运行的模型，最终都要脱下 “高精尖” 的外衣，落到解决实际问题的土壤里才能生根发芽。智能的意义不在于多么复杂的逻辑，而在于让每个普通人都能享受到更便捷的服务。未来的科研与创业之路，注定不是闭门造车的孤勇前行。只有让技术和市场如同齿轮般精准咬合——用技术突破去满足那些未被解决的需求，用市场反馈来校准技术迭代的方向——才能让智能机器真正走出实验室，穿过产业园的大门，最终融入寻常巷陌的烟火气中，成为家庭里的得力助手、工厂里的可靠伙伴、社区里的贴心服务者。郭瀚泽的总结恰如其分地勾勒出这条道路的核心：“擎朗的实践告诉我们，机器人行业的突破需要两种勇气：一是死磕核心技术的定力，二是深耕细分市场的耐心。作为新一代工程师，我们既要仰望星空，更要脚踏实地。”

（通讯员 郭瀚泽 马吉喆 刘典辉）