避开巨头正面竞争：儿童、体育细分赛道成机器人落地试验田

日前，在一场聚焦具身智能商业化落地的行业圆桌论坛上，松延动力、零次方机器人、中科曙光（603019.SH）、镜识科技、九章云极等产业链企业负责人围绕算力基础设施支撑能力、商业化场景优先级、跨界巨头与本土厂商的竞争路线等议题交换产业判断。

针对小米、荣耀、传统工业机械臂企业跨界入局带来的行业竞争，多位企业负责人倾向错位竞争策略。其中，车企拥有整车制造、供应链规模化优势，可依托自有工厂消化工业人形订单；消费科技企业具备全球渠道、终端用户数据积累，擅长通用家用产品开发。

算力存力运力一体化成量产必备要求

中科曙光行业解决方案总监单大伟提出，具身智能规模化量产不能仅依靠单一GPU算力，完整的算力生态需要算力、存力、网络运力三者协同配套，异构分布式智算集群、标准化存储架构、低时延传输网络共同构成行业落地的底座。

“目前市场普遍存在认知偏差，多数从业者仅关注芯片硬件，忽略数据存储与传输环节带来的训练、仿真瓶颈，直接拉长机器人迭代周期，推高研发与量产成本。”单大伟说。

据他介绍，中科曙光面向具身智能企业推出了一体化基础设施方案，硬件选型优先采用全国产化算力产品，兼顾信创安全需求，同时兼容海外主流GPU，降低企业算法适配的试错成本。

其中，算力层面提供集中式与分布式两套集群方案，满足大模型训练、真机仿真两类差异化需求，配套高吞吐存储系统，适配机器人海量视觉、运动轨迹数据读写；网络端搭建算力节点高速互联架构，减少多机协同训练时的数据延迟，支持跨地域多研发中心异构算力统一调度，同时开放算力租赁灵活付费模式，减轻初创企业固定资产投入压力。

松延动力首席市场官张淼则表示，全产业链降本是实现批量交付的核心前提，算力成本、零部件制造成本、供应链流通成本、产线组装成本均需要系统性优化。如果仅依靠单点硬件降价，无法实现万台级稳定出货，算力底座的租赁化模式能够大幅削减企业前期资本开支，把资金倾斜到本体工艺、场景算法开发环节。

九章云极技术总监张峰补充称，除通用训练算力外，边缘侧实时推理算力同样关键，机器人行走、抓取等动态任务需要毫秒级响应，云端与端侧算力分层部署，才能平衡训练成本与现场作业安全性，整套算力协同体系是企业量产能力的隐形门槛。

场景分层落地、错位竞争或成行业主流

值得注意的是，松延动力主打家庭儿童消费赛道，产品面向7至13岁青少年群体，主打AI编程启蒙、拟人交互等功能，将安全性作为产品第一设计标准，并布局线上电商、线下母婴连锁等渠道。

据张淼介绍，线下门店能够让用户直观体验机器人交互效果，弥补线上图文展示的短板，近期企业已与孩子王达成线下渠道合作。

相较于车企、科技巨头通用人形整机布局思路，松延动力选择细分人群精准开发，在儿童内容生态、轻量化量产工艺、终端定价等方面建立差异化优势，供应链SOP标准化流程经过多轮产能爬坡，消费级批量制造能力形成壁垒。

镜识科技则选择体育赛道作为落地试验场，创始人王宏涛认为，家庭非结构化环境存在隐私、安全、多任务泛化多重难题，现阶段商业化落地门槛过高，而足球场、训练场属于半结构化隔离场景，机器人与人物理隔离，不存在隐私泄露风险，故障不会造成人身伤害，是绝佳的技术验证场景。

资料显示，国内体育产业年GDP规模约4万亿元，长期保持10%以上增速，而人形机器人可充当陪练、赛事表演载体，同时高强度对抗场景能够极限测试运动控制算法，迭代后的本体技术可反向赋能其他细分领域。

另外，零次方机器人联合创始人、本场圆桌主持人韩晨曦提出了过渡式商业化思路，行业现阶段不适合追求全场景通用机器人，应当走“专项场景先行、数据反哺通用模型”路线，优先布局零售、清洁等任务边界清晰的细分赛道，通过真实运营场景积累故障、成功样本数据，持续提升模型泛化能力，逐步向通用智能迭代。