今年的 WAIC，具身智能是第一主角。小雷在展馆里走了一整天，人形机器人看了不下二十家，会跳舞的、会倒咖啡的、会跟人聊天的，画面眼花缭乱，但说实话，看多了之后有种大家好像都差不多的感觉——大多数展台的套路都是机器人站台上走两步，旁边竖块展板列参数，观众拍完照发个朋友圈就算完事。
但乐聚机器人的展台就一反常态，整个展台几乎没有静态展示区域，绝大部分空间都用来做实景作业演示：在一条 1:1 复刻的工厂产线上，几台夸父人形机器人正各司其职，拆垛、搬运、上料，甚至还罗列了一块已「搬砖」多长时间的计时表，颇有一种赛博监工的感觉。
机器人演示的项目其实也不难，就是把纸箱拆垛、塑料箱拆垛、小件上料。小雷在现场看了十几分钟，看着这些人形机器人把歪掉的箱体自己校准回来，全程没有一个工作人员上去搭手。根据工作人员解释，这些机器人的目标是一天不间断运行 8 到 10 小时，而其中有的机器人已经在真实工厂里跑了 3 到 4 个月。
另外工作人员还表示，纸箱拆垛方案在海晨仓库连续 8 小时稳定作业，综合作业成功率 95.8%，单箱搬运平均 28 秒；塑料箱拆垛在一汽、江汽集团产线落地，跨货架柔性搬运成功率 92%；小件上料在兆丰机电产线，兼容十几种零部件识别抓取，成功率 94.3%。
在 WAIC 同期举办的智启具身论坛上，智元合伙人、觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青在主旨演讲中直言：物理 AI 从「能演示」走向「能干活」，关键不在于单点模型能力，而在于能否突破三道墙——数据墙、表征墙和闭环墙。真实交互数据极其稀缺且获取成本高，跨任务跨场景的统一物理表征尚未形成，真实试错的代价昂贵反馈缓慢。
换句话说，行业缺的不是算法和硬件，缺的是在真实闭环中反复验证的能力，而乐聚展台上那些跑了 3 到 4 个月的产线方案，正是最好的体现。
如果说落地数据证明了乐聚的工程能力，那全栈国产化证明了其强大的技术底蕴。乐聚创始人冷晓琨表示在做第一代「夸父」机器人时，核心零部件几乎全靠进口，国产化率不到 10%，团队花了几百万元才把散落全球的部件拼凑出一台样机。而如今夸父机器人的国产化率已经超过了 95%，并覆盖了工业、商服、科研、训练场四大场景。
为什么国产化率重要？不是情怀问题，而是供应链安全和成本控制的问题，当核心部件全在自己手里，你才有资格谈「规模化交付」和「持续降本」。乐聚夸父系列 2025 年销售均价从 41.39 万元降到 30.81 万元，靠的就是国产化替代带来的成本下降。
成本的下降也意味着落地门槛被打下来了。现场展出的两套生态合作方案里，和蚂蚁灵波联合推出的物流场景方案基于 LingBot-VLA 2.0 模型，只需约 300 条数据、1 到 2 天微调，就能把成功率提升到 80% 以上。
300 条数据是什么概念？传统方式训练一个场景动辄需要几千上万条数据，周期以月计，乐聚把这件事压缩到了两天。和面壁智能联合推出的巡检导览机器人，则覆盖 6 大类商用导览场景，能识别 30 多种巡检异常，检测成功率超 95%。
依托全链路开发工具链，展厅场景 1 到 2 天就能部署完，工业标准场景 1 到 2 周落地，非标定制场景 1 到 2 个月交付，新技能 3 到 7 天跑通测试。这套速度意味着企业做 POC 验证的成本极低，试错周期从「几个月」变成了「几周」。而且乐聚还搞了一个叫 OpenLET 的国家级具身智能开源数据集社区，吸纳了 70 多家高校和产业链企业、1 万多名开发者。
目前乐聚方案已经覆盖汽车、通信、物流、3C、家电、电力、高端装备制造等 10 多个行业，客户名单拉出来相当能打：一汽、江汽集团、中国移动、中兴、海信、长虹、海晨物流、东方精工、舍弗勒、兆丰机电、南方电网、上海电气 …… 基本都是各行业头部企业。
除了企业客户，乐聚还拿到了国家级背书，其推出的面向汽车制造场景的人形机器人智能拣运方案入选工信部「2025 年人工智能应用典型案例名单」。商服场景同样有硬数据支撑：展厅导览方案已服务江苏银行、龙华展厅等政企单位，每天稳定运行 10 到 12 小时，单场景累计接待 4306 场，连续运行 455 天，近 4 个月失误率仅 0.0915%。
当然，乐聚也并非没有挑战。从招股书数据看，公司目前仍处于亏损状态，2025 年归母净利润约 -6978 万元，预计最早 2028 年才能扭亏。人形机器人行业的商业化仍处于早期，场景适配和成本控制都需要持续投入。但至少在「落地」这件事上，乐聚已经交出了一份足够有说服力的答卷。
这届 WAIC 上当大家还在比拼「谁跳得高」，乐聚已经在拼「谁更稳定」，这也侧面表现出具身智能正在从「能走能跳」的表演阶段，进入「能交付能干活」的产业阶段。
未来的一年内，这些机器人到底会进化成什么样，就让我们一同期待吧。
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