专访北航王田苗教授：AI红利将分阶段释放，家庭机器人市场潜力巨大但挑战重重

每经特派记者：李明轩 每经编辑：陈晓

2026年被业界普遍视为人形机器人量产商业化的重要里程碑，多家科技企业已宣布启动消费级人形机器人的批量交付计划。然而，关于这类机器人能否真正融入家庭环境并实现规模化应用，行业内部仍存在不同声音。

10月17日，在第140届广交会举办期间，北京航空航天大学机器人研究所教授、名誉所长王田苗接受了《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）的独家专访。他指出，人形机器人要真正走进千家万户，仍需跨越重重障碍，科技成果从实验室到市场的转化过程，往往需要经历一段艰难的“死亡之谷”。

王田苗教授不仅是“十一五”国家863计划先进制造技术领域的首席专家组长，还担任“十二五”服务机器人重点专项专家组组长，以及中关村智友研究院院长，多次参与并主导国内机器人领域的科研战略布局。

王田苗 每经特派记者 李明轩 摄

机器人企业需聚焦三大核心任务

NBD：本届广交会上，服务机器人展厅吸引了大量观众驻足。与海外领军企业相比，中国机器人产业目前处于怎样的发展阶段？未来应重点突破哪些方向？

王田苗：中国机器人产业正呈现出蓬勃发展的态势，正逐步融入全球市场，并深入理解不同客户的需求。接下来，我认为企业需要聚焦三大核心任务。

首先，要深入挖掘真实的市场需求，通过构建商业闭环来实现产业的可持续发展。技术必须与实际应用紧密结合，要充分理解商业、农业、水下作业、工业生产等不同领域客户的实际需求。

其次，要抢占并掌握最核心的关键技术。机器人产业的发展是一个从底层技术向高层应用逐步推进的过程。大模型与数据、芯片、新材料、新结构执行器等，是机器人与具身智能竞争的核心要素，也是下一轮竞争中至关重要的核心技术。

同时，我认为要推动客户深度参与研发迭代过程，甚至考虑绑定投资。客户不仅能提供订单，还能输出场景数据，甚至参与投资，这对于机器人企业的成长至关重要。

此外，机器人产业属于长周期行业，企业还需重视知识产权保护、自主品牌建设，建立用户信任，并做好属地化供应链的运维管理。

NBD：当前，国内机器人应用层出不穷，呈现出百花齐放的局面。是什么推动了中国机器人产业达到如今的水平？在全球竞争中，我们拥有哪些不可替代的优势？

王田苗：中国机器人产业的快速崛起，是市场需求、人才储备、供应链基础、数据资源等多重因素共同作用的结果。

第一，市场需求的牵引作用显著。未来国内小批量、多品种、非结构化环境等制造或应用的市场特点，将倒逼行业借助人工智能与计算技术，拓展机器人的场景适配能力。尤其是新冠疫情期间，用工缺口和一线作业人员安全保障等现实问题，直接推动了协作机器人以及各类应用型机器人的跨越式发展。

第二，本土工程师人才优势明显。过去二三十年，我国高度重视工科教育，加上互联网与软件行业对工程人才的历练，培养出一大批掌握人工智能、软件编程，擅长软硬件融合开发的科研与工程人员，这是我们宝贵的人力资本。

第三，机器人作为具身智能的代表，离不开硬件体系的支撑。国内完备的供应链体系，覆盖了电机、传感器、加工设备等关键环节，有力支撑了机器人从商业、工业再到特种场景的落地应用。

最后，海量场景数据是机器人进一步普及的关键。机器人技术的迭代离不开数据支持，中国拥有海量真实场景数据，同时行业保持开放包容、开源共享的氛围，持续助推产品迭代升级。这些条件共同推动了机器人与AI芯片的浪潮，从商业场景向工业、特种场景延伸。

劳动操作技能泛化迁移成最大挑战

NBD：2026年被称为人形机器人量产商业化的元年。本届广交会上，一些参展企业提到人形机器人进入家庭还需3至5年时间。您对此有何看法？目前面临的最大困难是什么？

王田苗：对于业界提出的人形机器人进入家庭还需3至5年的判断，我认为人形机器人大规模走进家庭的时间可能会更长，或许需要10年甚至更久。

首先，人形机器人的泛化迁移能力包括两个维度：一是环境的泛化迁移，这主要依靠数据和模型训练，相对容易实现；二是劳动操作技能的泛化迁移，这才是真正的难题。像洗碗、整理玩具、照顾老人等家庭任务，需要同时考虑使用安全、制造成本、后期维护以及家庭有限空间等因素，挑战巨大。

其次，从落地顺序来看，商业场景会率先实现突破。商业场景可以清晰核算人力替代成本和投入产出比，容错空间也更高。即使出现故障，一般不会造成人身伤害或整条生产线的瘫痪。

此外，工业场景也不会直接落地到完整流水线，而是会先从工厂简单辅助任务、专用工作站、厂内简单物流等环节起步。流水线追求标准化、稳定重复作业，一旦机器人故障，就会影响整条产线的效率与产品质量。因此，综合成本、安全、维护、劳动技能泛化等多重约束，人形机器人要真正进入家庭，还有很长的路要走。

NBD：我们注意到，机器人领域的科技成果转化常常遭遇“死亡之谷”，即展示效果很酷炫，但商业化落地却困难重重。结合您的研发经验，如何解决这个问题，让科技成果转化更加顺畅？

王田苗：我参与过多个科创平台的孵化与投资，见证了九号、银河通用、博睿康、深之蓝、白鲸航线、无界动力、未磁科技、中发天信等一批机器人相关项目的成长。在我看来，如今硬科技成果转化需要探索全新的发展范式，才能跨越所谓的“死亡之谷”。

首先，赛道选择要做到三重交汇，即兼顾国家战略需求、未来全球市场发展趋势以及高校科研院所自身的学科与人才团队竞争优势。三者交汇的方向更容易获得资本和社会各方面的支持，实现快速发展。

其次，推行双向合伙人模式。硬科技创业离不开两类核心人才：一类是作为技术源头的科学家领军人才；另一类是擅长商业运营、资源整合的管理领导人才。二者需要以合伙人的模式协同推进项目。

第三，孵化和投资双轮驱动。大厂出走的成熟创业团队可以直接对接资本走向市场；而部分技术型小团队则需要孵化器协助完成技术打磨、设计可行性商业计划，并在实践中实现科技成果向产业商业化的转型及价值放大。孵化赋能与资本投资相互配合，是推动成果转化的重要路径。

AI对机器人出口拉动效应具有长期性

NBD：今年，我国出口增长势头强劲，市场普遍认为AI对出口形成了拉动作用。这种拉动效应能够持续多久？若这股动力减弱，出口是否会承压？

王田苗：从目前来看，AI对出口的拉动效应具备长期性。首先，AI大模型降低了传统机器人出海的门槛。过去面对不同环境，需要大量工程师重新调试编程；大模型赋能之后，大幅缩短了产品适配周期，降低了海外服务成本，传统工业机器人的出海能力显著增强。

其次，针对危险繁重、重复度高以及小批量多品种的非结构化场景，模型可以完成环境层面的泛化适配。这一波技术革新将推动更多的应用场景落地。

人工智能的发展红利会分多轮释放，先是商业、工业、特种危险场景，未来条件成熟后，家庭场景又将带来新一轮增长。新需求、新任务不断涌现，叠加模型、芯片、数据、材料等底层技术的持续迭代，将源源不断创造出口动能，产业发展的空间将十分可观。