普渡机器人走向“操作”，一场数据迁移实验

7月17日，在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，普渡机器人（下称“普渡”）亮出了“本体+系统+技能”的Physical Agent架构。

按照普渡的设想，未来机器人是由机器人本体、智能系统和可复用技能共同组成的物理智能体。不同形态的机器人可以共享一套底层模型和软件架构，再根据具体任务调用相应能力，也就是“一脑多形”。

在本体层，普渡已经布局专用机器人、类人形机器人和人形机器人三类产品。

其中，专用机器人主要解决高频、标准化任务；类人形机器人进入复杂工业和商业环境；人形机器人则探索更加通用的人机协作场景。

在系统层，普渡推出了Pudu Agent OS，核心价值在于让机器人共享同一个“大脑”。通过统一系统，不同机器人可以复用已有能力，实现跨本体、跨场景迁移。

技能层则决定机器人具体能够完成什么工作。

相比架构，普渡此次更受市场关注的仍是其已经积累的真实世界数据。

数据不足一直是机器人行业面临的核心难题。大语言模型可以从互联网上获得大量文本和图像数据，但机器人所需要的数据必须来自真实或高度还原的物理环境，包括空间变化、运动轨迹、物体交互、执行反馈以及失败和纠正过程，采集成本高、速度慢。

长期的商业化部署，为普渡提供了较为稳定的数据来源。

据普渡披露，目前其机器人已经进入全球大量的商业场景，截至目前累计出货超13万台，每年产生超5000万小时真实运行数。

普渡覆盖的场景虽然广泛，机器人目前承担的任务仍主要集中在配送和清洁。

具身智能下一阶段需要解决的是机器人到达之后能否真正完成工作。

普渡机器人具身智能业务线总经理吴翔向华尔街见闻表示，公司下一阶段将探索零售商超、工业制造和仓储物流等场景中的操作类任务，让机器人到达指定位置后，进一步完成拿取、搬运、分拣、补货和装配等动作。

普渡提出“一脑多形”也是为了让这些能力能够在不同机器人之间复用。

按照这一思路，配送机器人积累的环境感知和导航能力，可以迁移到类人形和人形机器人；在某一类机器人上训练形成的任务理解和操作技能，也可以经过适配后部署至其他本体。

如此一来有望形成数据飞轮：不同形态机器人进入真实场景并产生数据，数据用于训练统一模型，模型形成新的技能，再被部署到更多机器人和任务中。

这一数据飞轮能否切实在真实商业场景中转起来，正受到关注。