一个未来感的世界，在WAIC 2025上呈现得淋漓尽致。不管你是科技小白，还是行业从业者，都能在其中找到自己看得懂，亦或者自己关心的主场。
此次活动阵容空前，规模刷新历届纪录。现场集中展示了40余款大模型、50余款AI终端与60余款智能机器人，更有100余款重磅新品亮相——其中不乏“全球首发”与“中国首秀”的亮眼之作。
要说当下做什么最时髦？一定少不了搞机器人的和做AI大模型的。
再前沿的技术也得弄点大众能看得懂的，才能得到广泛传播和想象力。就如此前在春晚上“丢手绢”的宇树科技的机器人。灵活的双手，把机器人能干的事儿具象化了。
本届WAIC上，围绕服务与零售场景的机器人，可谓是“炫技”派的代表，成为WAIC的流量担当，例如，擎朗智能的XMAN-F1机器人在现场制作爆米花、调制饮品，既彰显了过硬的技术实力，又让品牌方与用户之间产生了直观的互动体验。
腾讯展区的“赛博遛狗”机器人组合，更是吸引了大批观众驻足围观，成了社交媒体上的传播焦点，成为制造讨论话题、增加品牌的曝光机会。
既然是用来引流的，那它目前的功能还不够完善，存在局限性，更多是给应用场景打了个样而已。
“炫技”的同时，场景依然是需要打破的一个重点。处于商业化早期阶段的机器人大多集中在封闭场景中，比如某个工厂流水线、仓库、实验室等。
这类场景之下，环境明确、任务单一、干扰因素少，能够让机器人平稳地开展工作。不过，这类机器人也会像一个没有长大的婴儿一样，抵抗力很弱。一旦遇到不明环境，很容易歇菜。
比如，擎朗智能的XMAN-F1机器人会因受制于超声波传感器干扰，而出现高频噪声环境下误判的问题。
限定或者特定场景下的机器人商业化，是当下的主流，也是目前在技术可行性上能够做到的。
比如，在WAIC现场，梅卡曼德机器人凭借语音指令完成了积木搭建，这一表现直观展现了其“眼脑手”的协同实力。尽管这类演示尚未直接对接大规模商业应用，却为后续在物流分拣、工业装配等一个个应用场景的落地奠定了基础。
最近马斯克开了一家未来感十足的餐厅，店里大部分的服务员还是人类，但还是放了个会打爆米花的特斯拉机器人，对其来说，也算自产自销了。
目前该机器人在餐厅里，除了可以完成爆米花从制作到配送的全流程外，还可以精准识别顾客的扫码订单。此外，它还能通过胸前屏幕用12种语言与顾客互动。
不过，问题也不是没有，例如，当餐厅内连接WiFi的顾客过多时，机器人因远程操控中断而停止工作，这一故障突显了当前技术对网络稳定性的高度依赖。
这就跟上文提及的XMAN-F1机器人一样，存在一定的限制性。
因此，当下来看，完全通用型的机器人，或者能够完全有自主意识，实现意识跟躯体完全结合的机器人还不太现实。
比如，特斯拉餐厅卖爆米花服务的机器人看似简单，但却涉及了20多项复杂的子任务，具体涵盖通过视觉识别顾客的手势、精准控制抓取纸杯的力度、灵活调节爆米花机的温度，以及规划避障路径等多个方面。
因此，机器人想从商业化初期迈向国民化，仍需要时间和技术的不断进步。事实上，机器人大面积商业化的难题，跟自动驾驶某些情况下面临的问题类似，解决这一限制的思路：需要开放场景！
自动驾驶在某个限定区域内，运营的再怎么安全，一旦换了个路线，自主性就可能会很差。因此，机器人目前更可能实现商业化的领域在于B端，一个个工业化场景之中，甚至非常细分的、单一的专用场景之下。
在医学领域，一款国产手术机器人在WAIC现场展示了剥鹌鹑蛋的技能，其精准度达到了破壳却不损伤内层薄膜的水平。这款机器人展现出的高超操控能力，也让人们期待它未来能够独立完成手术操作。
银河通用的Galbot机器人被应用于汽车零件SPS分拣工作，它能精准识别和抓取目标工件。
此前燕窝品牌小仙顿为了缓解人工挑毛的压力，跟百度的AI团队等研制出了AI挑毛机器人，用了大概4年的时间，让机器人的AI识别系统模仿人工挑毛，通过对同一批货物反复识别，不断积累各类杂质的数据，形成精准的判断标准。
在此基础上，针对不同大小的杂质点采用差异化处理——大杂质点用大吸头吸附，小杂质点则搭配小吸头，以此保障挑毛操作的准确性。
机器人走向大众生活之前，得率先走向一批批工厂、商店，完成好特定场景中的优化，另外，开放场景也是必要环节。
封闭的场景中可以探索和优化算法的稳定性、机械可靠性等技术参数。然而，这些终将抵挡不了现实当中遇到的复杂难题，商场里突然奔跑的孩童、医院中此起彼伏的呼叫，这些动态变量才是解决技术落地的考题。
当配送机器人能识别老人的缓慢抬手动作，安防机器人能把打群架的和醉汉区分开来时，技术才真正为更广泛的人群服务。
当然，这不单单是大量参数的投喂，而是对于人类需求的真实挖掘与满足，如是，机器人才能真正参与到人类的日常生活之中。
一个未来感的世界，在WAIC 2025上呈现得淋漓尽致。不管你是科技小白，还是行业从业者，都能在其中找到自己看得懂，亦或者自己关心的主场。
此次活动阵容空前，规模刷新历届纪录。现场集中展示了40余款大模型、50余款AI终端与60余款智能机器人，更有100余款重磅新品亮相——其中不乏“全球首发”与“中国首秀”的亮眼之作。
要说当下做什么最时髦？一定少不了搞机器人的和做AI大模型的。
再前沿的技术也得弄点大众能看得懂的，才能得到广泛传播和想象力。就如此前在春晚上“丢手绢”的宇树科技的机器人。灵活的双手，把机器人能干的事儿具象化了。
本届WAIC上，围绕服务与零售场景的机器人，可谓是“炫技”派的代表，成为WAIC的流量担当，例如，擎朗智能的XMAN-F1机器人在现场制作爆米花、调制饮品，既彰显了过硬的技术实力，又让品牌方与用户之间产生了直观的互动体验。
腾讯展区的“赛博遛狗”机器人组合，更是吸引了大批观众驻足围观，成了社交媒体上的传播焦点，成为制造讨论话题、增加品牌的曝光机会。
既然是用来引流的，那它目前的功能还不够完善，存在局限性，更多是给应用场景打了个样而已。
“炫技”的同时，场景依然是需要打破的一个重点。处于商业化早期阶段的机器人大多集中在封闭场景中，比如某个工厂流水线、仓库、实验室等。
这类场景之下，环境明确、任务单一、干扰因素少，能够让机器人平稳地开展工作。不过，这类机器人也会像一个没有长大的婴儿一样，抵抗力很弱。一旦遇到不明环境，很容易歇菜。
比如，擎朗智能的XMAN-F1机器人会因受制于超声波传感器干扰，而出现高频噪声环境下误判的问题。
限定或者特定场景下的机器人商业化，是当下的主流，也是目前在技术可行性上能够做到的。
比如，在WAIC现场，梅卡曼德机器人凭借语音指令完成了积木搭建，这一表现直观展现了其“眼脑手”的协同实力。尽管这类演示尚未直接对接大规模商业应用，却为后续在物流分拣、工业装配等一个个应用场景的落地奠定了基础。
最近马斯克开了一家未来感十足的餐厅，店里大部分的服务员还是人类，但还是放了个会打爆米花的特斯拉机器人，对其来说，也算自产自销了。
目前该机器人在餐厅里，除了可以完成爆米花从制作到配送的全流程外，还可以精准识别顾客的扫码订单。此外，它还能通过胸前屏幕用12种语言与顾客互动。
不过，问题也不是没有，例如，当餐厅内连接WiFi的顾客过多时，机器人因远程操控中断而停止工作，这一故障突显了当前技术对网络稳定性的高度依赖。
这就跟上文提及的XMAN-F1机器人一样，存在一定的限制性。
因此，当下来看，完全通用型的机器人，或者能够完全有自主意识，实现意识跟躯体完全结合的机器人还不太现实。
比如，特斯拉餐厅卖爆米花服务的机器人看似简单，但却涉及了20多项复杂的子任务，具体涵盖通过视觉识别顾客的手势、精准控制抓取纸杯的力度、灵活调节爆米花机的温度，以及规划避障路径等多个方面。
因此，机器人想从商业化初期迈向国民化，仍需要时间和技术的不断进步。事实上，机器人大面积商业化的难题，跟自动驾驶某些情况下面临的问题类似，解决这一限制的思路：需要开放场景！
自动驾驶在某个限定区域内，运营的再怎么安全，一旦换了个路线，自主性就可能会很差。因此，机器人目前更可能实现商业化的领域在于B端，一个个工业化场景之中，甚至非常细分的、单一的专用场景之下。
在医学领域，一款国产手术机器人在WAIC现场展示了剥鹌鹑蛋的技能，其精准度达到了破壳却不损伤内层薄膜的水平。这款机器人展现出的高超操控能力，也让人们期待它未来能够独立完成手术操作。
银河通用的Galbot机器人被应用于汽车零件SPS分拣工作，它能精准识别和抓取目标工件。
此前燕窝品牌小仙顿为了缓解人工挑毛的压力，跟百度的AI团队等研制出了AI挑毛机器人，用了大概4年的时间，让机器人的AI识别系统模仿人工挑毛，通过对同一批货物反复识别，不断积累各类杂质的数据，形成精准的判断标准。
在此基础上，针对不同大小的杂质点采用差异化处理——大杂质点用大吸头吸附，小杂质点则搭配小吸头，以此保障挑毛操作的准确性。
机器人走向大众生活之前，得率先走向一批批工厂、商店，完成好特定场景中的优化，另外，开放场景也是必要环节。
封闭的场景中可以探索和优化算法的稳定性、机械可靠性等技术参数。然而，这些终将抵挡不了现实当中遇到的复杂难题，商场里突然奔跑的孩童、医院中此起彼伏的呼叫，这些动态变量才是解决技术落地的考题。
当配送机器人能识别老人的缓慢抬手动作，安防机器人能把打群架的和醉汉区分开来时，技术才真正为更广泛的人群服务。
当然，这不单单是大量参数的投喂，而是对于人类需求的真实挖掘与满足，如是，机器人才能真正参与到人类的日常生活之中。
