问题——具身智能如何从“能演示”走向“能长期干活” 近年来，具身智能热度持续攀升，但不少工业现场，机器人仍面临“换个光照就失灵、换种箱体就识别失败、换个站点就需重新调参”的难题。对行业客户而言，采购并非一次性展示，而是围绕稳定性、可靠性、可维护性形成长期投入。能否在垂直场景中持续完成任务，并形成复购与规模化部署，成为检验企业技术与商业化能力的重要标尺。 原因——真机数据稀缺与场景复杂叠加，推动技术路线更务实 业内人士分析，具身智能落地难，核心在于数据与场景。一上，真实作业数据采集成本高、周期长、风险大，导致训练样本不足；另一方面，电力巡检、工厂搬运、零售服务等场景高度非结构化，设备型号、作业流程、环境光照、遮挡变化都会放大误差。，资本与产业端的评估逻辑正变化：相较于“通用能力叙事”，更看重企业能否先在单一行业形成可复制方案，进而通过部署产生数据闭环，反哺模型迭代。 在这个背景下，中科第五纪近期在一个月内连续完成Pre-A及Pre-A+轮融资，规模达数亿元。Pre-A轮由红杉中国领投、东方富海跟投；Pre-A+轮由芯能创投、优山资本联合领投，清控金信跟投。公司上表示，资金将用于核心模型迭代、行业场景交付与生态合作扩展。 影响——“身体+大脑”分工加快成型，垂类应用牵引产业链协同 记者了解到，2026年1月，中科第五纪获得宇树科技“核心生态合作伙伴”称号，并To B及工业场景中作为宇树机器人“大脑”模型供应方之一参与落地。双方自2025年起在电力巡检、工业等场景开展测试验证，探索以“高性能本体平台+行业任务大模型”方式提升交付效率。 技术层面，公司推出超少样本具身操作大模型系列，通过二次预训练、关键区域对齐等方法，使机器人在学习新任务时更聚焦关键部位，减少对海量外观样本的依赖。据企业披露，机器人在新任务学习中仅需3至5条真机示范数据即可完成适配，基础任务成功率可达97%；在电力巡检场景中实现约90%的跨站点成功率。业内认为，这类以小样本提升泛化能力的路线，有望缓解行业“数据瓶颈”，为规模化部署创造条件。 应用层面，除与生态伙伴协作提供模型能力外，中科第五纪也面向行业客户提供整机解决方案。公司在北京展示的定制机器人，将进入零售门店承担货品销售等工作，后续还计划拓展至加油站等服务场景；同时，检测、搬运等工业订单正在推进。企业负责人表示，当前“找客户并不难，难在通过多轮可靠性、鲁棒性与稳定性测试”，不少项目需经场景验证与对比遴选后才能进入正式部署阶段。 对策——以“可复购”为牵引，构建交付—数据—迭代的闭环 受访业内人士指出，行业落地的关键不止于单次交付，更在于让客户愿意持续采购、持续扩容。为此，企业需在三上形成能力：其一，围绕行业流程做深做透，形成标准化交付与运维体系；其二，提升模型对变化的鲁棒性，减少现场调参和人工介入；其三，通过合规采集与治理作业数据，形成数据飞轮，推动模型与产品持续迭代。 人才与研发组织上，中科第五纪算法团队来自科研院所与产业界，硬件与运控能力则与高校团队形成支撑。业内认为，具身智能是软硬一体、工程与算法并重的系统工程，只有把模型、传感、控制与行业工艺打通，才能在复杂环境中“认得出、抓得住、放得稳”。 前景——从单点试用走向规模部署，仍需跨越标准与安全门槛 展望未来，随着电力、制造、能源、零售等行业加速推进智能化改造，具身智能在巡检、搬运、操作等环节的需求有望持续释放。但同时也要看到，规模化落地仍面临标准接口不统一、可靠性验证周期长、安全责任边界需明确等挑战。业内建议，在推动技术迭代的同时，加强与行业用户共同制定测试规范与评估指标，完善安全冗余与应急机制，提升产品在复杂现场的可控性与可追溯性。
中科第五纪的快速发展既说明了技术创新的价值，也为机器人行业的商业化路径提供了参考。在垂类场景中深耕细作，或许是突破行业瓶颈、实现可持续发展的关键。未来，如何平衡技术创新与市场需求，将成为企业竞争的重要课题。