智元第20000臺具身機器人交付長隆,首期超300臺機器人常駐樂園。

2026年9月25日 16:33
站內 AI 整理稿

報道:2026 年,具身智能行業最難回答的問題之一,是怎麼落地。這裡的「落地」有兩層含義:一方面,機器人得有足夠穩定的量產能力,能夠真的交付出去;另一方面,交付之後還得適應具體場景,在真實環境裡持續工作。智元稱之為「部署態」,機器人開始離開發佈會和展會,進入真實的生產與服務環境。一臺機器人在舞臺上完成一次高難度動作,足以成為熱點;讓數百臺機器人每天準時上崗,在真實客流裡連續工作,並且隨著運營不斷改進,才真正考驗一家機器人的產業化能力。9 月 24 日,智元給出了自己的答案。當天,橫琴長隆飛船樂園煥新開園。

作為全球首個大規模具身智能主題樂園,樂園此次引入超 300 臺智元機器人,分佈在 100 餘個交互體驗點,覆蓋文娛商演、科普研學、導覽導引、服務零售、智能伴遊、酒店場景、體育競技七大場景。這 300 多臺只是首期部署,未來智元機器人還將進一步進入長隆其他場景,整個體系的部署規模預計達到數千臺。同一天,智元第 20000 具身智能機器人遠征 A3 Ultra 正式下線並交付長隆集團,「長隆×智元具身智能文旅聯合研究院」揭牌,由智元、長隆集團與中國移動聯合共研的文旅場景大規模 5G-A 具身智能創新應用也同步發佈。這個 20000 臺節點,還有一個值得注意的變化。

今年此前,智元第 15000 臺具身機器人交付的場景是龍旗科技的產線,對應工業場景的勞動生產力;第 20000 臺來到長隆,對應文旅場景的服務生產力。這兩類場景的需求差異很大,對機器人的能力要求也不同。一個面向生產,一個面向服務。智元正在用兩類真實場景,同時驗證具身智能作為「勞動生產力」和「服務生產力」的兩種可能,也在尋找一套能夠跨場景複製的產品和部署能力。長隆,提供了一塊足夠大、足夠複雜,也足夠長期的考場。三百臺機器人,在樂園裡常態化上崗此次進入橫琴長隆飛船樂園的首批機器人超過 300 臺,分佈在 100 餘個交互體驗點。機器人承擔的工作也已經從單純表演擴展到樂園運營中的多個環節。

在導覽場景裡,機器人需要完成目的地查詢、路線規劃、自主帶路和巡迴講解;在科普研學區域,它需要圍繞海洋知識與遊客進行問答;零售和酒店場景裡,機器人承擔迎賓接待、商品諮詢和信息問詢。還有機器人參與體育競技、智能伴遊以及各類文娛表演。橫琴長隆飛船樂園是全球最大的室內主題樂園,開園以來接待遊客超千萬人次。龐大客流疊加複雜場景,讓它天然成為一個高頻、非結構化的測試場。常態化,是這次合作最值得關注的地方之一。智元合夥人、高級副總裁、通用業務部總裁王闖提到,機器人表演在 2025 年已經是相對成熟的應用場景,此前很多演出採用租賃模式,一場活動結束,機器人就離開現場。

這次長隆的模式發生了變化:機器人需要長期留在樂園裡,按照固定排班工作,每天完成多場演出。「租一天」和「天天在」,這是兩件完全不同的事。一次演示、一場活動、幾天的試運行,都不足以證明機器人真的能夠在真實場景裡工作。機器人需要長期留在現場,按照固定節奏持續運行,接受每天不斷變化的人流、環境和任務,並在運營過程中持續調整,才能真正成為場景中的一部分。

這次還落地了「三項全球首創」:全球首個文旅場景大規模 5G-A 具身智能創新應用,採用「5G 切片 + 邊緣設備本地部署 + 安全隔離」架構,把遊客流量與機器人業務物理隔離,實現極低端到端時延;全球首個具身智能文旅景區運營運維一站式管理平臺,讓機器人服務從「部署上線」走向「長期可運營」;覆蓋空間、人身、充電消防、AI、數據、運營六大維度的常態化部署安全方案。這些配套設施解決的,是機器人交付之後怎麼管理的問題。機器人數量少的時候,人工盯著設備還能解決問題;當部署規模達到數百臺、數千臺之後,設備狀態、充電、網絡、故障、安全、任務調度都需要進入統一的運營體系。

撐住「天天在崗」的技術底子,和這門生意的賬Demo 裡跑通一次,和現場跑通一年,中間隔著一整套工程問題。智元的底座是「三智一體」全棧架構,包括「運動智能」,「交互智能」和「作業智能」。「運動智能」是基礎智能,也是物理載體的執行器;「交互智能」作為情緒價值入口,對應服務生產力;「作業智能」作為勞動價值引擎,對應勞動生產力。「一體」則是穩定可靠、高上限低成本的本體。在樂園這個場景裡,最考驗的能力是交互智能。智元自研的硅光動語 WITA 大模型把大模型的理解與生成能力,和視覺感知、語音交互、動作執行接在一起,從感知來人到主動開口,再到根據現場情況回應,能夠理解真實場景中的人和事。

在此之上,靈心平臺(LinkSoul)可以在音色、表情、人設、動作、服裝造型五個維度定製機器人,讓長隆的 IP 設定貫穿外觀與言行。但真正決定機器人能不能長期上崗的,還取決於很多在演示中難以體現、卻要在真實運營中持續驗證的能力。樂園裡的機器人需要長時間穩定工作。環境嘈雜、燈光復雜、人流密集,都會影響交互效果。遠征系列為此做了針對性改造:續航達到 10 小時,智元稱其處於全球領先水平,行業平均水平約 3 小時,一天最多更換一次電池;針對聲學前端、算法降噪、多人識別和唇形識別進行優化,內置麥克風與外置麥克風也可以根據環境切換。安全同樣是機器人在人流密集環境中長期運營的重要問題。

智元此次部署的機器人可實現 360 度全向感知。機器人講解時揮動手臂,如果有人突然進入運動區域,會及時停止動作;上肢還加入柔順控制,降低機器人與人或物發生碰撞時的作用力。網絡則關係到機器人能不能穩定完成整套交互流程。端側算力還不足以支撐所有交互完全在本地運行,機器人仍需要連接雲端;而遊客密集的場所,同時也是網絡流量高度集中的區域。智元在遠征 A3 內部進行了信號增強,支持無線網絡和雙 5G 網絡;同時聯合運營商進行專網優化,為機器人配置獨立的網絡切片。過去,這類網絡切片更多用於演唱會等大型活動,如今開始服務於機器人規模化部署。

這些能力放在實驗室裡很容易被忽略,但對於一座每天有大量遊客進入的主題樂園,它們決定了機器人能不能穩定工作。技術能力最終還是要落到一筆具體的運營賬上。以講解服務為例,人工講解員需要輪班、休息,機器人則可以承擔長時間重複性的講解工作;對於國際化度假區來說,如果每種語言都配置相應的講解人員,人力成本也會隨服務語言增加。一臺機器人則可以支持幾十種語言,為景區提供更靈活的多語言服務。長隆每年遊客量超過 4000 萬,近一年海外遊客增長接近 50%。來自不同國家、使用不同語言和方言的遊客,也讓機器人需要處理更加複雜的交互需求。對於景區來說,機器人能否形成規模化服務,還取決於長期運營成本。

王闖提到,智元會從兩個方向降低成本。一個是降低人機配比。如果過去需要 3 個人管理 1 臺機器人,未來可以逐步做到 10:1、20:1,隨著機器人自主運行能力提高,單臺機器人的運維人力成本就會下降。另一個是拉長機器人的使用壽命。機器人採購價格只是一次性成本,如果設備能夠穩定使用兩年、三年,折算到每天、每次服務上的成本就會進一步降低。因此,常態化運營最終考驗的還是一筆長期賬:機器人能不能穩定工作,能不能減少人工介入,能不能在更長的使用週期裡攤薄設備成本。部署態元年,行業評價指標正在改變智元把 2026 年稱為「具身智能部署態元年」。進入部署態之後,行業關注的指標也會發生變化。

過去幾年,一臺機器人值不值得關注,看的是本體參數、運動難度和 Demo 完成度。進入部署態之後,問題變成:能不能在數十萬級客流裡持續、可靠、常態化在崗;能不能長期可運營而不只是上線;能不能隨著時間推移越用越好。部署不是項目結束,而是下一輪訓練和產品迭代的開始。王闖對「生產力」的定義裡帶著一個閉環條件:機器人今天跟 1000 個遊客交流,可能會發現 100 條失敗信息;這些問題經過數據積累和模型迭代,下個月面對類似情況時,成功率應該更高。熊彥則提到,這次部署約一個月時間裡,機器人的交互能力和對環境、導覽的適應性「日新月異」,每天都在變化。

這背後既有運營數據與模型適配,也有真實場景對研發的持續反饋。這也是常態化部署和一次性 Demo 最大的區別。機器人每天都會遇到新的遊客、新的問題和新的環境。一次交互失敗,可以成為下一次模型迭代的樣本;一次路線規劃出現問題,可以推動導航能力調整;某種場景下頻繁需要人工介入,也會暴露產品設計上的缺口。機器人在真實環境裡工作得越久,能夠被發現、記錄和改進的問題也越多。長隆提供的大規模真實應用,也會給具身智能企業提供新的場景樣本。王闖認為,機器人在文娛、文旅領域的應用還處在探索階段,智元希望先把開放性的應用跑起來,再推動更多企業進入這些新場景,共同探索機器人在服務業中的使用方式。

此外,這個項目的價值,也可以超出單一樂園場景。如果機器人調度、網絡、運維、安全和交互體系能夠在長隆這樣的高密度公共空間裡穩定運行,那麼這些能力還可以繼續進入機場、商場、展館、酒店等具有類似需求的場景。當然,機器人距離真正像人一樣工作,還有很長的路。智元合夥人、聯席總裁、中央研發部總裁、交互業務體系總裁熊彥判斷,要做到機器人完全不需要人工調試,至少還需要 3 到 5 年。但這不阻礙機器人開始進入千行百業,它只是意味著效率、體驗和任務完成度仍在持續改進的過程中。這也是進入「部署態」後,行業需要面對的新問題:機器人已經開始上崗,接下來要看的,是它能不能一直幹下去,以及一年之後,能不能比今天干得更好。

真正的產業化,需要把交付、運營、數據和迭代連成一個長期閉環。智元,已經把具身智能產業化的評價標準往前推了一步。(報道)

Related

相關文章

馬斯克秀 AI 算力:計劃年底前配 110 萬張英偉達 GB300,目標約 6 個月躋身行業領先

作者:故淵 責編:故淵 評論: 9 月 25 日消息,全球首富埃隆 · 馬斯克(Elon Musk)今天(9 月 25 日)在 X 平臺發佈推文,詳細披露了旗下 SpaceXAI 公司的算力部署情況。SpaceXAI 公司旗下目前主要運營 Colossus 1 和 Colossus 2 兩大計算集群,其中 Colossus 1 包含 15 萬張英偉達 H100、5 萬張 H200 以及 3 萬張 GB200;而 Colossus 2 集群包含 11 萬張 GB200 以及 44 萬張 GB300。

11 小時前

中式夢核VS美國後室:AI是如何重塑公共IP,一年賺走十幾億美元的?

(停滯的日本GDP,被鬼打牆的何止是屏幕前的玩家,而是每一個日本人) 而在商業化路徑上,區別於美式的國際化路線,日本路線勝在小成本、量產、低風險,把夢核IP做成了可持續盈利的垂直品類。 韓國夢核文化的代表作《誰在門外?》,則乾脆把故事背景放到了90年代的漢城。玩家扮演一失憶且患有精神疾病的男性,被困在1990年代首爾的一間小公寓裡,要在8天內通過觀察環境細節分現實與幻,決定是開門拿藥還是吃藥壓制幻覺,堅持到第9天才能逃脫循環。韓國夢核IP的開發優勢在產業聯動性。

16 小時前

Meta 承認 Muse 產品設計深受 OpenClaw 啟發,但強調從零構建

作者:遠洋 責編:遠洋 評論: 9 月 24 日消息,Meta 旗下 Muse 的早期用戶一直在猜測,這款 AI 之所以表現出色,是不是因為其底層實際上採用了 OpenClaw,只是在此基礎上套了一層更加面向普通消費者的產品包裝。如今,Meta 方面表示,這種說法並非完全沒有依據。

1 天前

教機器人幹活,光“刷課時”可不夠!靈初這次較真數據質量

靈初智能推出Psi-R2.5模型,強調高質量配對數據對機器人學習的重要性,並透過逆向使用世界模型Psi-W0,將真實機器人操作轉換為對應的人手示範,形成強配對數據以提升訓練效率。該模型也探索上下文學習(ICL),使人類示範可作為當前任務的提示,不必重新訓練模型,同時透過預訓練與後訓練結合,在實際部署中達到約99%成功率,降低客戶適配成本。

1 天前