从展台到厨房：机器人正以“干活”为起点走向真实世界

摘要

今年的世界人工智能大会（WAIC）上，“干活”成为机器人的核心关键词。不再停留于炫技式的行走、跳舞或静态展示，机器人正在真实任务中证明价值：打开冰箱门、沏一壶茶、拉条子、穿肉串、烤肉、切菜、检测工业零件、识...

今年的世界人工智能大会（WAIC）上，“干活”成为机器人的核心关键词。不再停留于炫技式的行走、跳舞或静态展示，机器人正在真实任务中证明价值：打开冰箱门、沏一壶茶、拉条子、穿肉串、烤肉、切菜、检测工业零件、识别情绪并反馈……这些不是预设脚本下的单次演示，而是面向餐厅后厨、工厂产线、仓储环境等非结构化场景的持续作业能力。睿尔曼智能在WAIC现场展示了RealBOT-S2与RealBOT-L2两款轮式人形机器人。前者采用折叠结构，适配狭小操作空间；后者具备机身升降功能，可灵活应对不同高度的工作台与货架。二者共享同一技术底座：全栈自研一体化关节模组、GLN远程作业网络、以及基于真实场景运行构建的数据闭环体系。硬件是机器人走出实验室的第一道门槛。关节模组相当于机器人的“动力关节”，直接决定其能否在产线反复抓取、搬运、装配而不失稳、不宕机。睿尔曼智能自2018年成立起，便聚焦于高可靠性关节模组研发，逐步延伸至机械臂、整机及具身智能系统。其模组平均无故障运行时间达5万小时，通过CRL3级认证，支撑7×24小时连续作业——这不是理论指标，而是已在新疆伊宁一家餐厅后厨落地验证的实绩：RealBOT连续完成拉面、穿串、烤制、切配等多环节烹饪任务。轮式设计并非妥协，而是务实选择。在地面平整度较高、路径相对固定的餐厅、仓库与工厂环境中，轮式底盘比双足形态更稳定、更高效、更易部署。这揭示了一条清晰的商业化逻辑：现阶段的机器人不必先复刻人类外形，而应优先解决具体岗位上的“一件事”——比如替代厨师完成标准化后厨工序，或替代质检员完成高频次视觉判读。但再可靠的硬件，也无法穷尽现实世界的变量：食材软硬不均、物品摆放偏移、光线明暗变化、人员临时穿行……面对这些无法预设的扰动，单纯提升自主算法仍显不足。为此，睿尔曼智能构建了GLN远程作业网络。在上海WAIC展台执行沏茶任务的RealBOT-L2，由远在北京的人形机器人数据训练中心操作员实时操控——温杯、投茶、注水、出汤，动作连贯精准。这种“人在环中”的协同模式，并非技术退步，而是现阶段保障任务完成率的关键过渡方案。更重要的是，每一次人工接管都被完整记录：操作意图、环境状态、决策路径、执行结果。这些真机数据反哺模型训练，形成“进场景—做任务—被接管—存数据—训模型—提自主”的正向循环。目前，睿尔曼已在常州、北京等地建成多个数据训练中心，累计沉淀超1万小时高质量真机作业数据，并计划将近百台机器人投入实际工厂产线，在持续运转中迭代能力。从关节模组到整机产品，从远程网络到数据闭环，睿尔曼智能所构建的，是一条贯穿硬件可靠性、场景适应性与智能进化力的落地通路。机器人不再等待“完全自主”的那一天才上岗，而是带着基础能力进入真实世界，在干活中学习，在协同中成长，在物理空间里真正扎下根来。

从展台到厨房：机器人正以“干活”为起点走向真实世界

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