3月31日至4月3日，第27屆ITES深圳工業(yè)展暨高端裝備產(chǎn)業(yè)集群展將在深圳國際會展中心（寶安）啟幕。與此同時(shí)，鈦媒體也聯(lián)合ITES深圳工業(yè)展、工創(chuàng)聯(lián)，共同打造一場主題為“具身覺醒，智造躍遷” 的高端產(chǎn)業(yè)峰會。峰會首日，邀請到了賽博格機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人張懷東、非夕科技副總裁陳仙勇，與鈦媒體集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人、聯(lián)席CEO劉湘明展開了一場關(guān)于《小腦進(jìn)化——力控與運(yùn)控的融合之路》的深度對話。
當(dāng)下，具身智能正從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，人形機(jī)器人作為具身智能的核心載體，其“小腦”——也就是控制架構(gòu)的進(jìn)化，直接決定了機(jī)器人能否真正實(shí)現(xiàn)類人運(yùn)動、柔性交互，能否打破實(shí)驗(yàn)室與真實(shí)場景的壁壘。
而在具身智能“小腦”進(jìn)化的路徑上，力控與運(yùn)控代表著兩條極具影響力的技術(shù)路線。其中，力控派以力覺反饋為核心，模擬人類指尖感知與柔順交互，追求 “像人一樣精準(zhǔn)用力”；運(yùn)控派以軌跡規(guī)劃+全身協(xié)同為核心，模擬人類肢體聯(lián)動與平衡控制，追求“像人一樣靈活移動”。
張懷東認(rèn)為，之所以有兩條不同的技術(shù)路線，本質(zhì)上是工業(yè)機(jī)器人對末端任務(wù)的要求不同決定的。“有時(shí)候?qū)αΦ囊蠛芨?，有時(shí)候希望機(jī)械末端到達(dá)的位置足夠精確，比如做激光切割，定位精度要求毫米級，所以對位置有要求。它們各有不同的應(yīng)用場景，因此才會分化出兩種不同的控制模式。”
陳仙勇也給出了相似的看法，認(rèn)為更多是以任務(wù)為導(dǎo)向，從目標(biāo)出發(fā)看怎么達(dá)到目的，技術(shù)本身都非常難。“運(yùn)動控制，從傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)械手和協(xié)作機(jī)械手領(lǐng)域，真正能把它做得非常好的目前也是鳳毛麟角。力控也一樣，聽起來是一個很泛的概念，但真正要做到非常精細(xì)、穩(wěn)定的控制，做到柔順的力控，同時(shí)又準(zhǔn)又快又穩(wěn)，還要客戶用得起，都非常難，各有各的難處。”
不同的場景，不同的需求，力控與運(yùn)控的差異化融合，是直擊具身智能在場景加速落地的關(guān)鍵。只不過，基于當(dāng)前的技術(shù)成熟度以及成本問題，導(dǎo)致規(guī)?；瘧?yīng)用還需要一定的推進(jìn)時(shí)間。對于賽博格機(jī)器人和非夕科技亦是如此，如何去進(jìn)一步降本，實(shí)現(xiàn)更多場景的落地應(yīng)用，去規(guī)?；慨a(chǎn)以及進(jìn)一步盈利，成了下一步的難題。
對此，陳仙勇透露稱，目前，已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了規(guī)模落地的態(tài)勢。從去年開始，在各行業(yè)的機(jī)器人出貨量已經(jīng)超過千臺，今年每年以翻倍的速度在推廣。如果說影響規(guī)?；虡I(yè)落地的因素，第一是讓更多人看見你的價(jià)值，第二是讓更多人一起來把全新的形態(tài)推廣到千行百業(yè)。
張懷東則指出，每個客戶想要的解決方案有共性的地方，也有各自場景化的地方。從這個角度看，賽博格機(jī)器人的規(guī)?；褪前衙總€客戶都做好。先用通用的底座（文明社會）保證下限，再用專用的適配（孤島生存）拉高上限，通過每一個場景的深度定制實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)盈利，最終累加成規(guī)?；?。
劉湘明：各位朋友大家好，歡迎來到物理AI現(xiàn)場。今天我們要討論一個技術(shù)硬核的話題，就是“小腦的進(jìn)化——力控與運(yùn)控的融合之路”。今天很高興請到了兩位非常專業(yè)的嘉賓：賽博格機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人張懷東，還有非夕科技的副總裁陳仙勇陳總。
現(xiàn)在具身智能很熱，一方面大家討論大模型，另一方面討論小腦的問題，但小腦其實(shí)有兩條技術(shù)路線，有點(diǎn)像我們看《笑傲江湖》里的劍宗和氣宗，就是力控和運(yùn)控兩條路線。今天很難得的機(jī)會，兩位專家能跟大家分享一下這些技術(shù)路線的利弊，包括未來的發(fā)展，先請兩位介紹一下自己所在的公司以及現(xiàn)在做的事情。
張懷東：大家好，我是深圳賽博格機(jī)器人的聯(lián)合創(chuàng)始人，我們公司是2024年7月份成立的，主要做面向工業(yè)和特種場景的個人機(jī)器人，所以對力控和微控的要求非常高。我們的機(jī)器人也有自研的靈巧手，手上帶有視覺傳感器，有自己的算法，去做定位和力控混合的一些運(yùn)控算法，在這一塊還是有一些積累的。我們希望在一些工業(yè)場景里面，去做一些定位更精細(xì)的事情，比如精細(xì)的切割、打磨，或者旋轉(zhuǎn)閥門、開門這些很復(fù)雜的臨場操作。我們覺得這些控制算法是不可或缺的。
劉湘明：現(xiàn)在哪些特種場景會用到你們的機(jī)器人？
張懷東：所有產(chǎn)品都會用得到，不管是工業(yè)還是特種產(chǎn)品。工業(yè)上，我們?nèi)ド轿麟娮訌S，或者物流倉庫、分揀，很多產(chǎn)品都需要用到。特種場景就更多了，比如煤礦、電力、核能等很多危險(xiǎn)的地方，高負(fù)荷的地方，都需要機(jī)器人去替代人類。因?yàn)槿祟愊胱鲚p松的工作，我們想把人類從那些難、苦的工作里剝離出來。
劉湘明：來，陳總您也介紹一下。
陳仙勇：大家好，我是非夕科技的副總裁陳仙勇。很高興在這里介紹非夕科技——一家專注于以仿人化技術(shù)打造具身機(jī)器人的公司。目前我們希望構(gòu)建的是面向全身世界的操作任務(wù)、通用智能機(jī)器人的基礎(chǔ)平臺。我們的核心不僅僅是為了做單品，而是持續(xù)打磨機(jī)器人在持續(xù)接觸、多場景、復(fù)雜環(huán)境下的系統(tǒng)能力。今天我們也帶來了我們剛剛發(fā)布的“初心”系列新產(chǎn)品，歡迎大家到我們的展位參觀，謝謝！
劉湘明：新產(chǎn)品有什么亮點(diǎn)？
陳仙勇：沿著仿人化的路線，我們一直在持續(xù)迭代極致的環(huán)境交互能力。從幾個方面來簡要介紹：一方面在自適應(yīng)的能力上有了全新的突破；同時(shí)機(jī)器人已經(jīng)打造了具備全身感知的觸控能力，以及圍繞自適應(yīng)的場景有了更安全的架構(gòu)。基于我們的初心產(chǎn)品，我們也帶來了各種豐富形態(tài)的解決方案，比如“Michael”，有點(diǎn)像我們?nèi)说纳习肷?，雙臂協(xié)同操作能力的產(chǎn)品平臺。
劉湘明：為什么要強(qiáng)調(diào)雙臂的協(xié)調(diào)？什么樣的場景會用到？
陳仙勇：在自動化場景里，高度結(jié)構(gòu)化以及固定的任務(wù)場景，傳統(tǒng)的機(jī)械式重復(fù)定位精度的自動化解決方案已經(jīng)非常適合。但是仍然有很多場景需要人去做精細(xì)的柔性操作，來適應(yīng)多任務(wù)、跨場景的切換。人的雙臂協(xié)同作業(yè)，能夠大大降低自動化場景的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，提升操作柔性，同時(shí)提升作業(yè)效率和質(zhì)量。
劉湘明：為什么在小腦這種場景里會出現(xiàn)力控和運(yùn)控兩種不同的技術(shù)路線？兩位能不能先做一下科普？
張懷東：是這樣，我們想要完成的工作本身有兩個主要目的：第一，希望我們的機(jī)械末端到達(dá)的位置足夠精確。比如做激光切割，定位精度要求毫米級，所以對位置有要求。第二，有時(shí)候?qū)αΦ囊蠛芨?，比如要去按按鈕，不是說到了那個位置停下來就行，而是要把東西按下去，按得太深或太淺都不行，需要根據(jù)力的大小決定什么時(shí)候停下來。所以本質(zhì)上是工業(yè)機(jī)器人對末端任務(wù)的要求，決定了有位置控制和力控制兩條路線，它們各有不同的應(yīng)用場景，因此才會分化出兩種不同的控制模式。
陳仙勇：從更通俗的角度來理解這兩個事情：它們不是為了單純分運(yùn)動控制還是力控制，更多是以任務(wù)為導(dǎo)向，從目標(biāo)出發(fā)看怎么達(dá)到目的。運(yùn)動控制比較專注在“怎么到達(dá)你想要的位置”，力控制則比較關(guān)注在動態(tài)調(diào)整過程中持續(xù)高質(zhì)量地達(dá)到目的。這是兩個不同的目的產(chǎn)生的兩條技術(shù)路線。
劉湘明：從開發(fā)難度來看，這兩條技術(shù)路線哪個難度更高？
陳仙勇：技術(shù)本身都非常難。比如運(yùn)動控制，從傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)械手和協(xié)作機(jī)械手領(lǐng)域，我們經(jīng)常聽到運(yùn)動控制，但真正能把它做得非常好的目前也是鳳毛麟角。力控制也一樣，聽起來是一個很泛的概念，但真正要做到非常精細(xì)、穩(wěn)定的控制，做到柔順的力控，同時(shí)又準(zhǔn)又快又穩(wěn)，還要客戶用得起，都非常難，各有各的難處。
劉湘明：不管是力控還是運(yùn)控，其實(shí)都和原來的工業(yè)機(jī)器人有技術(shù)延續(xù)性。為什么現(xiàn)在又把難題提出來？而且現(xiàn)在算力已經(jīng)提升很多，軟件工程也和原來很不一樣了，現(xiàn)在的技術(shù)難點(diǎn)卡在什么地方？
陳仙勇：力控本身已經(jīng)出現(xiàn)幾十年了，不是什么新技術(shù)路線。但是怎么樣把力控運(yùn)用到手臂關(guān)節(jié)里，同時(shí)做到又準(zhǔn)又穩(wěn)又快，還能做到足夠精細(xì)的調(diào)整，其實(shí)非常難。因?yàn)榱Φ目刂坪苋菀资芡獠扛蓴_產(chǎn)生擾動。所以這不僅僅是單一硬件形態(tài)的問題——硬件要足夠極致穩(wěn)定優(yōu)秀，同時(shí)底層的算法和軟件也必須做到極致的配合。
劉湘明：現(xiàn)在大模型和軟件能力的提升，對小腦的開發(fā)有沒有幫助和促進(jìn)？
張懷東：像您剛才說的拿瓶子操作，我們自家的機(jī)器人已經(jīng)做得很好。我們現(xiàn)在也是用大模型端到端地去學(xué)習(xí)，桌子上擺了很多蘋果，抓完一瓶又抓下一瓶，因?yàn)樗约河懈兄?。但是整個過程如果純靠力控就不行，因?yàn)槟莻€東西是軟的，抓大力點(diǎn)也不會捏爆，也不會導(dǎo)致手或物體損壞，它本身不需要力控。
您剛才說的學(xué)習(xí)問題：基于視頻學(xué)習(xí)確實(shí)沒有力的信息，因?yàn)橐曨l只能學(xué)到“到了哪個位置”。實(shí)際訓(xùn)練出來的模型會發(fā)現(xiàn)，如果是純位置控制，有時(shí)候抓的力會不夠，位置到了但抓力不夠，物體可能會滑落，模型就會嘗試再抓一次，力度可能會更大，這樣也能抓起來，但成功率和效率都降低了，要嘗試好幾次才能抓起來，有點(diǎn)像人閉著眼抓。
為了讓效率更高、抓得更準(zhǔn)，一個辦法是把力的信息加進(jìn)去。現(xiàn)在常見的做法是：在端到端模型里，把靈巧手上的觸覺傳感器信號直接接進(jìn)去，通過學(xué)習(xí)的方式讓模型自主感知該用多大力氣抓。我們發(fā)現(xiàn)這種做法對抓取效果有提升。原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)里沒有任何力的信息，但通過引入觸覺信號，模型是可以學(xué)習(xí)到的，我覺得這是一種很好的思路。
您剛才說的大腦對小腦的幫助，我覺得是有的。因?yàn)槲覀冎罢f的純力控或純位控，本質(zhì)上你把力加進(jìn)去之后，它是一個力位混合的工作模式。力位混合就會問：我更關(guān)注力還是更關(guān)注位？信號在融合時(shí)怎么優(yōu)化？但回想一下人是怎樣工作的：人不會去推理“我要用多大力”或“我要控制這個位置”，所有推理都是經(jīng)過大量訓(xùn)練后自主完成的。
所以我們希望大腦還是端到端，只是小腦給力位提供輸出通道。抓東西時(shí)到底該用多大力、多大關(guān)注度在力上、多大關(guān)注度在位置上，讓大模型自己去分配。這樣它還是端到端的，簡化了很多算法工程師需要做的事，不用再去過多考慮力位的問題。我們可能就不用再去推導(dǎo)規(guī)則，給數(shù)據(jù)讓它自己學(xué)習(xí)就行，這也符合現(xiàn)在人工智能發(fā)展的路徑——數(shù)據(jù)驅(qū)動。
劉湘明：那剛才說的一桌子瓶子，如果有一種特別容易碎的，容錯空間很小，稍微用點(diǎn)力就碎，是不是挑戰(zhàn)會更大？
張懷東：對的。如果抓的東西一捏就可能折起來，那風(fēng)險(xiǎn)就高了。像我們現(xiàn)在挑戰(zhàn)一個很難的動作，比如轉(zhuǎn)閥門，它是一個圓周運(yùn)動，手一旦位置不對，就可能對手造成損壞?，F(xiàn)在的靈巧手還是比較貴的，這種情況必須把力控加上，否則做不好，很容易造成硬件損壞。
劉湘明：陳總，您有什么補(bǔ)充嗎？剛才我們已經(jīng)進(jìn)入到技術(shù)的深水區(qū)了。
陳仙勇：非夕科技一直沿著仿人化路線，專注在通用具身智能機(jī)器人這個方向上不斷深耕。從智能化水平來說，我們也是通過大小腦相結(jié)合的方式構(gòu)建這條路線。就像剛才張總介紹的，在簡單的動作里，通過海量學(xué)習(xí)可以很快實(shí)現(xiàn)。但我們要反過來思考：為什么要智能？智能到底解決什么問題？如果是簡單的任務(wù)，需不需要智能？
小腦智能其實(shí)是在跟物理環(huán)境持續(xù)高密度接觸、高密度反饋、快速反饋的任務(wù)過程中，才能發(fā)揮它的價(jià)值，才需要智能。我認(rèn)為小腦智能在物理世界的動態(tài)調(diào)整、機(jī)器操作中發(fā)揮了很大作用。大模型和小腦的能力是相輔相成的：大模型解決泛化能力，小腦解決物理最后一公里的柔性快速調(diào)整、持續(xù)接觸的問題。
劉湘明：剛才大家都在談大模型和小模型、大腦和小腦的問題。實(shí)驗(yàn)室環(huán)境里可以接大模型去算，但真到了具身智能里面，因?yàn)槭艿侥芎暮臀锢項(xiàng)l件的限制，沒有那么強(qiáng)的算力，這個問題怎么解決？
張懷東：目前業(yè)界通用的做法有兩種：第一，把模型壓小，壓到足夠小就能上邊緣端；第二，云邊協(xié)同，通過通信方式遠(yuǎn)程連接，所有計(jì)算在云端，邊端負(fù)責(zé)執(zhí)行。兩種辦法各有利弊。云邊協(xié)同最大的限制是延時(shí)，對實(shí)時(shí)性要求高的操作可能不行；另外我們做特種機(jī)器人，有時(shí)要下煤礦，沒信號就直接斷連了，肯定也不行。邊緣端的模式好處是走到哪都能自主感知、自己完成所有事情，不需要跟云端通信。
但問題在于算力確實(shí)小，模型壓縮后效果肯定不如云端的好。這就需要想辦法讓小模型進(jìn)化，讓它的能力盡可能匹配云端的大模型。我們會用到蒸餾、量化、剪枝等操作，也在做一些持續(xù)學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的事情：多個機(jī)器人同時(shí)部署到B端場景，每個機(jī)器人每天都會產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，我們可以把所有機(jī)器人的知識匯集到云端大腦去更新模型，更新完再知識蒸餾回到每個邊緣端。聽起來有點(diǎn)賽博，但這是我們正在做的，因?yàn)槲覀兠嫦駼端，不是只給客戶交一臺，而是上百臺交給一個客戶，更容易實(shí)現(xiàn)這個事。
劉湘明：那現(xiàn)在最小的模型能壓到多大尺寸？
張懷東：現(xiàn)在常用的邊緣端算力基本上兩三百TOPS才行。我們大概測了一下，如果能將模型壓到1B以內(nèi)，運(yùn)算速度基本就夠了。因?yàn)槲覀兛梢杂靡恍┩评砑铀偌夹g(shù)，讓模型推理時(shí)更快。
劉湘明：那現(xiàn)在一個具身智能機(jī)器人的能源儲備，也就是續(xù)航能力，大概是什么狀態(tài)？
張懷東：跟本體相關(guān)。輪式機(jī)器人能扛更重的電池，一般能干到八小時(shí)。雙足人形機(jī)器人因?yàn)楸旧碡?fù)重有限，我們現(xiàn)在設(shè)計(jì)的是四小時(shí)，都采用換電的方式。
劉湘明：陳總，您對模型云邊端的問題有什么看法？你們是怎么解決的？
陳仙勇：基礎(chǔ)路線上，大家都差不多，共識越來越多，沒有之前那么分化了。現(xiàn)在大家在卷的是：以更高效的學(xué)習(xí)效率、更低的成本、更小的樣本量去學(xué)習(xí)。我們也在沿著讓手和手臂本身的小腦級智能更加強(qiáng)大的方向，來減少模型容量或大小，更高效地部署。同時(shí)在機(jī)器人本體上，我們不斷降低能耗、提升自身能力。比如我們剛發(fā)布的“初心”新品，更小的尺寸、更強(qiáng)的負(fù)載能力、更小的功耗，多方面同時(shí)發(fā)力。
劉湘明：剛才談到能耗，具體到具身智能機(jī)器人，有哪些比較有效的降能耗手段？
陳仙勇：首先從算力本身，像張總說的壓縮模型量是一方面。同時(shí)我們更關(guān)注大模型的通用泛化能力，在訓(xùn)練中如何形成高質(zhì)量的與物理世界交互的能力迭代，這樣可以大幅降低算力要求和模型容量。在機(jī)器人本體上，我們一直走輕量化路徑，讓本體能力更強(qiáng)大，壓縮硬件功耗，同時(shí)提升學(xué)習(xí)效率和降低樣本量。
張懷東：我從本體角度補(bǔ)充三種辦法。第一，鎖電機(jī)?，F(xiàn)在的模型輸出控制著所有電機(jī)，如果給電機(jī)信號，不管力大還是小，電機(jī)都會耗電。其實(shí)可以讓不重要的電機(jī)停下來——整個機(jī)器人可能有五六十個電機(jī)，干活的可能只有五六個，其他電機(jī)可以鎖住，這樣能耗快速降下來，但目前大家還比較少這樣做。
第二，從人類視頻學(xué)習(xí)或模型優(yōu)化的角度，讓模型自己去尋找更低能耗的方式。比如拿水杯喝水，走直線和繞大圈能耗不一樣，可以把能耗加入到優(yōu)化目標(biāo)里，讓模型自己找到更低能耗的方式。
第三，訓(xùn)練模型本身的能耗很大，因?yàn)樾枰艽蟮乃懔χ行摹Ｎ覀兡懿荒茏屇Ｐ驮谟?xùn)練時(shí)只學(xué)習(xí)新的、重要的數(shù)據(jù)？這涉及到數(shù)據(jù)篩選、自動清洗、持續(xù)學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)。我們自己在探索這方面，因?yàn)榻桓禕端后每天都有新數(shù)據(jù)，如果能以低能耗方式處理這些數(shù)據(jù)，在算力中心那邊可以降低差不多十倍甚至一百倍的能耗。
劉湘明：咱們回到靈巧手。剛才說到像擰螺栓需要很大的扭矩，靈巧手需要很高的動態(tài)響應(yīng)?，F(xiàn)在的硬件能不能支撐規(guī)?；慨a(chǎn)？還是有些挑戰(zhàn)？
張懷東：業(yè)界頭部的幾個靈巧手公司做出來的產(chǎn)品我覺得是可以用的。我們公司也有自己的靈巧手，上面帶有六維力傳感器，也支持量產(chǎn)。所以我的回答是：Yes，從業(yè)界角度看已經(jīng)完全可用了。只是成本可能還得再降一下，因?yàn)楝F(xiàn)在的售價(jià)有些客戶可能不太能接受。我們在做這樣的事，但如果說能不能用，我覺得是能用的。
劉湘明：陳總，您怎么看？是這種情況嗎？現(xiàn)在可以量產(chǎn)了，但是貴？
陳仙勇：非夕科技一直走仿人化路線，到目前為止我們還沒有靈巧手的產(chǎn)品。我們更多在思考人在作業(yè)時(shí)發(fā)揮了什么功能。沿著這條路線，我們開發(fā)了兩指的仿人手作業(yè)功能，目前還沒有太多去關(guān)注是不是需要五個手指頭。兩指能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)各種工件的大小，根據(jù)不同的材質(zhì)形成輕柔精細(xì)的操作，甚至能在穩(wěn)定夾持的過程中做指尖調(diào)整等功能。
劉湘明：回到張總提到的BOM成本問題，未來在這種技術(shù)路線下，怎么形成成本優(yōu)勢？價(jià)格的曲線會是什么狀態(tài)？
張懷東：我們的答案是：從軟件、硬件到算法，我們暫時(shí)是全棧自研。因?yàn)殪`巧手一方面需要本體設(shè)計(jì)研發(fā)能力，另一方面需要控制算法和調(diào)度。很多工業(yè)客戶之前用傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)械臂方案，你給他一只手他也不會用，所以交付時(shí)還得把算法也做進(jìn)去。您說的BOM成本不只是硬件，而是整個解決方案部署下去的總成本。我們現(xiàn)在給出的答案是：我們提供的是整體解決方案，在這個方案里把成本做到最低。
陳仙勇：成本方面，這是一個全球范圍內(nèi)顛覆式的創(chuàng)新形態(tài)。我們花了大量精力迭代極致的自適應(yīng)能力，同時(shí)也在持續(xù)關(guān)注降本。一方面，隨著自適應(yīng)能力的建立，我們從新品設(shè)計(jì)維度就開始關(guān)注更優(yōu)的成本結(jié)構(gòu)；另一方面，不斷優(yōu)化供應(yīng)鏈，在保證極致性能的同時(shí)優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。
另外，我想分享另一個維度：應(yīng)該思考解決一個復(fù)雜問題給用戶省下了多少成本，而不僅僅是BOM成本。從零打造一個全新產(chǎn)品，大家看到的BOM成本只是冰山一角，下面還有大量的隱性成本。如果解決了客戶的痛點(diǎn)，讓整體使用成本更優(yōu)，可能是更好的思路?？蛻魪馁徺I決策到最終交付、維護(hù)、運(yùn)維、產(chǎn)品切換等整體擁有成本，我們從這個維度去提供極致性能體驗(yàn)，同時(shí)以快速高效的運(yùn)維降低整體擁有成本，讓性價(jià)比最優(yōu)。
劉湘明：最后一個問題，也是繞不過去的：規(guī)模化盈利。請兩位分享一下，你們最大的應(yīng)用場景是什么？規(guī)?；壳白畲蟮恼系K是什么？張總先來。
張懷東：我們面向的是B端客戶，說白了就是工廠，或者特種客戶——有應(yīng)急需求、危險(xiǎn)作業(yè)需求、高負(fù)荷作業(yè)需求的場景。在這些場景里，我們的靈巧手和力位混合都非常重要，因?yàn)槎忌婕办`巧操作。關(guān)于規(guī)?；覀兊淖龇ㄊ且粋€客戶一個客戶打下來。每個客戶想要的解決方案有共性的地方，也有各自場景化的地方。我們現(xiàn)在把每個客戶當(dāng)成一個“孤島”——我們的機(jī)器人是從文明社會學(xué)會了很多東西的通用機(jī)器人，然后把它流放到每個孤島里，讓它重新學(xué)習(xí)孤島的生存規(guī)則。
從這個角度看，規(guī)?；褪前衙總€客戶都做好。正如陳總提到的，核心價(jià)值決定了盈利的上限。我們希望在每個孤島里把自己做到最好，即使在這個過程中可能會放棄一些文明社會學(xué)到的通用技能，也無所謂。我們本質(zhì)上是把通用技能變成專用技能。這就是我們實(shí)現(xiàn)規(guī)?；穆窂?mdash;—給客戶提供最大價(jià)值，從而獲取最大價(jià)值。
陳仙勇：非夕科技從成立之初到現(xiàn)在已經(jīng)十個年頭了。過去十年里，我們不斷沉淀和打造極致的自適應(yīng)能力，這是一個全球范圍內(nèi)全新的技術(shù)路線和產(chǎn)品形態(tài)。全棧式自研、構(gòu)建這樣的產(chǎn)品本身已經(jīng)很難，但難不等于有價(jià)值。真正規(guī)模落地，要從用戶角度出發(fā)：你解決了什么問題？打造全新產(chǎn)品非常難，而結(jié)合用戶痛點(diǎn)、真正解決行業(yè)難題是另一個維度的難。
過去十年，我們不斷讓產(chǎn)品性能達(dá)到極致，同時(shí)結(jié)合各行各業(yè)的痛點(diǎn)問題，帶來真正的價(jià)值。目前，我們已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了規(guī)模落地的態(tài)勢：從去年開始，我們在各行業(yè)的機(jī)器人出貨量已經(jīng)超過千臺，今年每年以翻倍的速度在推廣。如果說影響規(guī)?；虡I(yè)落地的因素，第一是讓更多人看見你的價(jià)值，第二是讓更多人一起來把全新的形態(tài)推廣到千行百業(yè)。謝謝！
劉湘明：謝謝兩位嘉賓精彩的分享。直播時(shí)間也到了，希望以后還有更多機(jī)會繼續(xù)深入交流。也感謝各位觀眾的觀看，我們一會兒再見，謝謝大家，謝謝！
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