WAIC 大咖说｜擎朗智能创始人李通：只有让 " 大脑 " 变得更好，人形机器人才会有大规模商业化可能性
在日前举行的 2026 年 WAIC 上，擎朗智能创始人李通在现场接受了《每日经济新闻》记者的采访。
公开资料显示，擎朗智能是全球清洁机器人头部厂商，近年来也持续推出人形机器人产品。
2026 年，世界模型成为人形机器人行业最为火热的赛道。对此，李通向记者表示，人形机器人商业化，需要本体、小脑和大脑。擎朗智能坚持认为，只有让 " 大脑 " 变得更好，人形机器人才会有大规模商业化的可能性。
而 " 大脑 " 最大的问题在于数据。《每日经济新闻》记者注意到，大语言模型的发展，是建立在互联网大规模数据的基础上。但人形机器人领域不仅数据较为稀缺，还存在 " 跨本体 " 问题，即不同机器人本体之间数据通用的问题。
李通表示：" 为什么没有数据？是因为没有（大量）人形机器人。而没有数据，导致人形机器人大脑难以快速发展，又导致人形机器人难以大规模推广。"
那么，人形机器人行业将如何解开这个难题呢？
在李通看来，首先要实现机器人岗位化，在简单的岗位率先使用机器人，通过积累数据逐渐提升机器人大脑的能力。
李通进一步表示：" 一定要先落地。不要希望机器人一下子什么都能干，而是先找出一些对泛化能力要求不是很高的场景先干起来，有使用以后才会有数据。"
值得注意的是，人形机器人 " 大脑 " 的技术路线有很多，擎朗智能将选择怎样的技术路线呢？
对此，李通表示：" 首先，技术路线还没有收敛，各家都有一些方法。其次，这些方案不是孤立的，而是相互融合的过程。每一个方案都有各自的优缺点，它可能解决一部分问题，但又解决不了另一部分问题。"
李通进一步补充道：" 擎朗自研了融合世界模型的 VLA 架构，将视觉理解、语言指令、动作生成统一在单一端到端模型中。在此基础上，我们针对咖啡制作、洗衣房等具体岗位，训练了岗位化垂域模型 KEENON ProS，赋予机器人多模态环境感知、精细力控和柔性物体操作能力。"
在技术方案最终将收敛的背景下，是否在细分领域拥有的人形机器人规模比较大，或者说该场景的数据积累比较丰富的企业将取得优势？
李通认为，这就是物理世界与虚拟世界的巨大区别。虚拟世界中，一款大语言模型发布后能迅速应用到全球。而物理世界，各类专业化数据区别很大，也会更加分散。
