学者：人工智能发展红利会分多轮释放 家庭场景待突破[推荐]

2026年被看作是人形机器人量产商业化的开端，多家企业宣布已启动消费级人形机器人的交付。然而，关于这类机器人是否能真正适应家庭使用场景并进入规模化落地阶段，行业内部存在不同的看法。

10月17日，在第140届广交会期间，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采访时指出，人形机器人走进普通家庭还有很长的路要走，科技成果从实验室走向量产商业化仍需克服许多障碍。王田苗曾多次参与和主导国内机器人方向的科研布局。

中国机器人产业正在蓬勃发展，逐渐融入全球市场，并努力理解不同客户的需求。接下来，他认为企业应重点关注三个方面：一是深入挖掘真实市场需求，依靠商业闭环实现可持续发展；二是抢占核心技术，如大模型与数据、芯片、新材料等；三是推动客户深度参与研发迭代甚至投资，以提供订单、场景数据等支持。此外，企业还应重视知识产权保护、自主品牌建设以及供应链管理。

中国机器人产业的快速崛起得益于市场需求、人才储备、供应链基础和数据资源等因素。市场需求促进了人工智能与计算技术的应用，使机器人能够适应更多非结构化环境。本土工程师人才优势显著，加上完备的供应链体系，有力支撑了机器人在多个领域的应用。海量的真实场景数据也推动了产品的不断迭代升级。

对于人形机器人进入家庭的时间表，王田苗认为可能需要更长时间，大约10年后才能大规模普及。主要困难在于劳动操作技能的泛化迁移，例如洗碗、整理玩具、照顾老人等任务，这些任务需要考虑安全、成本、维护及空间适配等问题。商业场景会率先实现，而工业场景则会从简单辅助任务开始逐步推进。

科技成果转化过程中常常面临“死亡之谷”的问题，即展示效果好但商业化落地难。解决这一问题需要探索新的发展模式，选择合适的赛道，推行双向合伙人模式，并通过孵化和投资双轮驱动来推动项目进展。

AI对出口的拉动效应具有长期性。大模型降低了传统机器人出海门槛，缩短了产品适配周期，降低了服务成本。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，AI模型可以完成环境层面的泛化适配，进一步推动应用场景落地。随着新需求的涌现和技术的持续迭代，出口动能将不断增强，产业发展前景广阔。