聚焦 WRC 2026 ｜慧闻机器人周康：当机器人开始为结果负责，工业智能迎来 L3 时刻 原创  慧闻慧闻机器人   2026年8月25日 18:07 北京  听全文 

8月19日至23日，备受瞩目的2026世界机器人大会在北京亦庄举办。活动期间，由亿欧主办的“2026世界机器人大会·具身智能商业落地论坛”在北人亦创国际会展中心会议中心正式开幕。

 

作为大会的重要系列论坛，本次论坛以“商业落地”为标尺，聚焦具身智能“技术成熟度领先、商业化落地滞后”的行业矛盾，围绕商业策略与落地实践，思辨产业发展规律、拆解商业化路径。

 

大会现场，慧闻机器人首席科学家周康发表了《当机器人开始为结果负责：工业智能的L3时刻》主题演讲。

 

慧闻机器人首席科学家 周康

 

以下是周康的核心观点：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

01

工业智能正在迎来L3范式跃迁：从对流程动作负责，升级为对生产任务结果负责，这是工业机器人下一代核心分水岭。

 

02

 

工业具身智能落地，核心要攻克物理世界异构难题，Real2Sim2Real是工程化必由路径。真机产生的异常数据回流反哺仿真，是规模化落地的关键工程路线。

 

03

 

工业大模型不能只追求通用大模型炫技，需要分层架构，兼顾泛化能力与工业可靠性履约。

 

04

 

工业具身智能规模化落地，成熟机器人本体与执行能力、沉淀十年以上真实工业场景数据集；真机持续产出真实业务数据+人工纠错标注的数据闭环；“手-脑协同”能力，将VLA大模型和工业视觉、伺服控制结合，才能解决搬运、上下料、特种作业等真实工业问题。

 

05

 

工业智能的目标不是让机器人替代工人，而是让机器人对生产结果负责。

 

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以下是周康演讲全文：

 

各位来宾、各位领导、各位行业同仁，大家下午好！

 

我是慧闻机器人首席科学家周康，非常荣幸今天以《当机器人开始为结果负责：工业智能的L3时刻》为主题，与大家分享工业智能行业的迭代趋势、技术落地实践与产业核心判断。

 

慧闻机器人创立于2016年，深耕工业机器人本体研发与生产多年，核心布局AMR、AGV等机器人产品，业务聚焦工业物流、仓储搬运、商用服务与特种机器人领域。经过长期深耕，公司产品已实现全球化布局，服务全球超万家客户，具备扎实的产业落地基础与规模化服务能力。

 

 

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当前工业智能行业正迎来关键范式升级，核心变革是工业机器人从L2层级迈向L3层级，这也是本次分享的核心逻辑。

 

 

传统工业智能处于L2阶段，核心特征是对动作流程负责，本质是标准化自动化作业，机器人仅能严格复刻预设程序、执行固定流程，无法适配场景变化与设备异动。而我们当下正在迈入的工业智能L3时刻，核心是依托具身智能技术，实现机器人从“执行流程”到“完成任务、对结果负责”的根本性跃迁。

 

L3级工业智能的核心价值，是赋予机器人自主适配能力：在人类授权的基础上，机器人可自主适应作业环境动态变化、设备本体状态差异，摆脱对固定程序的依赖，以最终生产任务结果为核心目标开展作业。为落地这一能力，我们搭建了超大规模异构智能体架构，通过分布式训练体系，突破自主导航、多机协同、智能调度与作业规划控制等核心技术难题，构建起L3工业智能的技术底座。

 

在技术布局与产品定位上，慧闻机器人坚持强单机智能、轻系统协同的核心路线。一方面，我们掌握高精度三维重建技术，可1:1还原真实工业作业场景，为智能决策提供精准环境支撑；另一方面，依托强化学习技术，实现机器人能力的持续迭代进化，打破传统机器人功能固化的短板。同时，我们具备成熟的产线规模化落地能力，可适配不同工业场景、不同产线的差异化需求。

 

 

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目前，公司已形成AMR、轮式双臂机器人为核心的多元化产品形态，搭建起覆盖设备层、网络层、平台层、应用层的完备工业智能系统，相关技术与产品已规模化应用于全球12000余家客户，落地场景覆盖两大核心领域。

 

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• 第一，是自主导航与智能交付场景，可实现无人化自主作业与精准交付；

• 第二，是精密操作场景，广泛适配工业精密作业、园区智能巡检、商用服务等多元场景。

 

长期产业深耕让我们积累了行业稀缺的核心资源：十年沉淀的全场景工业数据集、高度完备的工业仿真环境，可完整复刻生产作业全流程，精准模拟工业搬运、装配、检测等各类实操工序，搭建了完善的3D场景资产数据库，为算法训练、场景适配、效果评测提供了坚实的数据支撑。

 

 

基于行业迭代规律，我们将工业智能的发展划分为三个阶段，构建了完整的产业技术进阶体系。工业1.0阶段，我们实现自主可控，自研机器人本体与核心传感器，夯实硬件基础；工业2.0阶段，实现作业智能化升级，搭建标准化智能作业程序与操作体系；当前我们正依托具身智能大脑，迈入全新的L3智能阶段，赋予机器人VLA视觉-语言-动作能力与世界模型认知能力，真正实现智能自主决策。

 

针对工业物理世界场景异构、工况复杂、动态扰动强的核心行业痛点，我们创新采用Real2Sim2Real核心技术路径，构建了完整的工业智能作业闭环。

• 首先通过三维重建技术采集真实物理场景数据，导入仿真环境完成作业动作的单步模拟与长程作业推演；

• 其次在动态仿真环境中完成数据合成、场景渲染，搭建全维度评测体系，精准校验机器人末端作业精度；

• 最后通过强化学习持续优化算法模型，迭代提升机器人实操能力，有效破解真实工业场景与仿真场景的适配鸿沟。

   

 

在核心算法与模型架构层面，我们摒弃通用大模型的粗放式落地思路，打造适配工业场景的专属技术体系。一方面，研发通用具身大模型，搭建时空联合认知规划模型，依托MoE系统完成任务微调，赋予模型跨场景、跨目标的泛化能力，同时支持知识记忆沉淀与持续迭代；另一方面，搭建分层VLA算法体系，融合视觉伺服、柔顺控制等核心技术，解决不同机器人本体、不同作业场景的适配难题，兼顾模型泛化性与工业作业精准性。

 

 

以我们与中铁集团的铁矿巷道喷浆加固合作项目为例，工业特种场景往往面临高粉尘、弱光照、空间遮挡、设备受限等复杂工况，极易引发设备停机、人工误操作等安全与效率问题。针对这类极端复杂场景，我们搭建分层作业技术 pipeline，优化移动导航、精准定位、智能作业全流程，通过仿真预演、真机迭代、精度优化，保障机器人在恶劣工况下的稳定可靠作业。

 

 

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工业智能技术的核心竞争力，从来不是实验室的理想Demo，而是真实产线的长期稳定性与履约可靠性。基于这一产业认知，我们建立了严苛的落地迭代机制：在仿真环境中全力提升单次作业成功率，在真实工业场景中持续优化动作执行精度，通过双向迭代消除技术落地偏差。我们依托Isaac SIM仿真器，完整复刻工业工艺装配全流程，借助多模态大模型存储、记忆场景视觉特征与品类特征，通过增量学习与强化学习持续提升机器人单关节、单任务的作业能力，搭配专属强化学习算法，构建高效的仿真训练体系。

 

 

同时，我们构建了Real2Sim2Real数据飞轮闭环，破解工业智能落地的核心难题。真实场景作业中，机器人难免出现工艺偏差、安全边界失控等异常问题，我们采用“人在回路”的人机协同机制，机器人自主执行作业、自主识别偏差，人工及时接管纠错，并基于真机实操数据微调优化VLA模型，再将迭代后的模型回流至仿真环境，实现技术、数据、能力的持续闭环进化。

 

整套技术体系形成了本体层、系统层、技能层三位一体的核心优势。本体层保障机器人基础执行能力，系统层实现全流程智能调度与管控，技能层依托具身感知、场景仿真、轨迹规划、动态控制、Sim2Real跨域迁移等核心技术，全方位赋能机器人智能化作业，构建起区别于传统自动化设备的核心壁垒。

 

 

经过多年产业深耕与技术迭代，慧闻机器人已夯实工业L3智能落地的三大核心底座，成为规模化商用的关键支撑。

 

 

• 第一，构建成熟的工业移动与精密执行能力体系，沉淀海量工业生产数据集，覆盖全品类工业作业场景；

• 第二，搭建可持续迭代的真实任务数据闭环，依托人工标注、真机纠错持续产出高质量场景数据；

• 第三，攻克手脑协同核心技术，融合VLA大模型与轻量化视觉模型、视觉伺服控制技术，有效解决工业搬运、物料上下料等高频刚需场景的智能化难题。

 

 

最后，我想重申核心产业判断：工业智能的终极趋势，不是让机器人替代工人，而是让机器人真正具备为结果负责的能力，对生产过程、生产效率与生产结果负责。未来，工业机器人将从被动的自动化工具，升级为主动的智能化作业主体，成为工业生产提质、增效、降本、控险的核心力量。

 

以上就是我的全部分享，感谢大家的聆听！

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