做自己擅长的，大脑交给别人。
文｜罗镇昊
编｜刘俊宏
6 月 15 日，重庆龙兴赛力斯工厂，机器人"小赛"系列集体亮相。这是赛力斯自去年宣布动具身智能落地以来，次公开展示其研发成果。
台具备多模态感知能力的人形机器人"小赛"，全程进行览。其他成员则以"上岗"的形式亮相：负责底盘装配检测的小赛 01，用于整车外观检测的小赛 02，产线两侧的协同机械臂，搬运货物的 AGV，以及空中物流人机。
在这座度自动化的工厂里，已有 1600 多台智能化设备和 3000 多台工业机器人同步工作，小赛们的加入，主要是承载传统工业机器人法实现的柔作业。
可以看见，在机器人设计上，赛力斯并没有执着通用和全员人形，而是根据特定任务决定机器人的形态和能力。有的是轮足，有的手部是检测枪，有的本体是机械臂，这种从工业场景反向定义机器人的思路，也许能为行业提供种新范式。
值得注意的是，和行业主流的全栈自研或智驾技术迁移路径不同，在机器人研发上，赛力斯选择把大脑交给火山。
2025 年 10 月，赛力斯子公司凤凰智创与火山引擎签署了《具身智能业务作框架协议》，双围绕多模态云边协同、控制与人机增强技术项目协同攻关。简单说就是，本体由赛力斯自研，大脑由火山承接。不难看出，这套模式和之前做问界时有相似之处。
这次"战略纵"能否复刻"问界式"的成功，还得看小赛们能不能触达制造业的经。
塞力斯机器人把"大脑"交给火山？
具身智能浪潮席卷之下，工业落地是今年行业里关键的命题。
2026 年 6 月，工信部、国资委联启动"人形机器人与具身智能实景实训项行动"，明确年底开启人形机器人与具身智能"作业模式"江苏海绵胶厂家，将工业制造列入要落地场景。
为了实现这目标，目前行业内主要存在两类实现式：
种是全栈自研，将智驾技术延申到机器人上。典型的是特斯拉 Optimus，原本为自动驾驶研发的 AI5 芯片，马斯克表示也将用在机器人身上。何小鹏亲自带队的 IRON，则共享车端同款图灵 AI 芯片和天玑 AIOS。
另种是机器人厂商跟工厂作，让机器人在确定的场景中"工"。比如智元，去年就将近百台远征 A2-W 落进汽车部件厂富临精工，覆盖三条装配线的搬运工作。众擎主的工业机器人 T800，今年也被部署到华南头部 3C 电子组装厂里，进行试点验证。
而赛力斯走的是三条路——本体自研，大脑外接，再应用于工厂制造。
选择这路径，赛力斯有自己基于经验的考量。
在过去的作中，问界就是个"灵魂与肉体"作的成功案例。2021 年赛力斯和华为度作，华为把 HarmonyOS 智能座舱、HUAWEI ADS 阶智驾、DriveONE 电驱平台、质量管控体系起搬过来，赛力斯负责整车制造和品控。这套分工让问界度成为端新能源汽车里成功的之。
如今，赛力斯把同样的模式复刻到机器人上——自己做擅长的硬件，智能化交给会做的人。
目前来看，这套模式至少让赛力斯获得了不错的落地率。从去年 10 月和火山引擎签订协议，到今年 6 月各形态机器人已经上岗，不到年时间，从 0 到上产线，这个速度不可谓不快。此外，赛力斯总裁康波表示，今年内还将出覆盖 C 端售、服务、陪伴和 B 端制造、物流的多机器人。
但在具身智能行业越来越多探讨 ROI 的 2026 年，赛力斯下子出这么多种类的机器人，能划得来吗？
车企为什么纷纷下场做机器人？
论是硬件还是智能化都度内卷的今天，机器人赛道成了车企寻找新增长的聚集地。
前有小米、小鹏、理想江苏海绵胶厂家，后有长安、比亚迪，每隔段时间就有新玩入局。目前，奇瑞墨甲 M1 已上线京东自营开始售，小鹏的新代 IRON 预计今年底进入量产，长安今年 3 月注册了 " 天枢智能机器人 "，近期又传出比亚迪下场做机器人的消息。
花这么多钱造机器人，车企们到底图什么？
起码在赛力斯这边，给工厂降本或许并不是目标。财务数据显示，2025 年赛力斯整车毛利率达 29.14，到 2026 年季度，仍维持在 26.24 的位。再看成本侧，2025 年 Q3，赛力斯单车平均成本为 23.75 万元，与同对标友商理想的 23.48 万元基本持平。
对比智能汽车同行来看，论是盈利质量还是单车成本，万能胶生产厂家赛力斯均位于比较理的区间，并没有释放费用空间和净利润的压力。
但如果聚焦生产制造本身看，机器人对工厂就有了层意义。
汽车四大工艺——冲压、焊接、涂装、总装，前三道的自动化率大部分车厂已经能轻松做到 80，甚至些头部车企能直接拉到 。而在总装部分，只有 20-30。这些非标 + 灵活的工作，恰恰是程序化机械设备不擅长，却适具身智能切入的环节。
比如整车质检环节，缝隙、面差、油漆、异响，每项都要凭经验来感知和决策。这意味着，真正值钱的不是省下的成本，而是让机器人去做传统自动化做不了事。
根据赛力斯工厂的展示：小赛 01 做底盘装配质量检测，小赛 02 做整车外观配置检测，两款人形机器人本质上都在用 AI 视觉 + 灵活执行去补足柔作业的部分。通过现场演示看到，虽然赛力斯的机器人仍处于初阶段，但已经是能够用起来了。
而且，当产线换车型时，具身智能机器人往往也适应得快。
传统工业机器人虽能通过 RFID 识别系统在两种车型之间秒切换，但这种切换依赖的是预设程序库，每加入款新车型，SOP 前的调试往往要花上几个月。而小赛这类依靠视觉识别和大模型理的具身智能，可以做到直接上手。
这种适应能力，或许才能适应当下智能汽车迭代的节奏。毕竟相比传统燃油车时代，智能汽车的改款迭代速度要快上倍。同时，车企也希望能通过机器人的实际使用，卡位具身智能赛道。
数据和场景车企卡位具身智能
2026 年人形机器人产业进入量产元年。当本体和运动能力已经逐步验证，数据作为机器人大脑能力成长的重中之重，近期在各种论坛上不断被提起。
具身数据已经成为整个机器人产业链"兵争之地"。
在市场，具身数据公司被"了"。6 月 1 日，简智机器人宣布完成连续多轮共数亿元融资，成为"本体数据"域累计融资金额的公司。在今年，还有光轮智能、问智科、核数聚等多主做具身数据的公司先后完成了融资。
同样的竞争，也在大厂的战略中体现。今年 4 月，百度智能云和京东先后发布数据相关平台，夺数据运营的蛋糕。今年 2 月，智元拆分出觅蜂科技，要做具身智能数据供应商。
而像赛力斯这样的工厂，本身就是真实数据和真实需求的来源。结机器人落地的式能看到，车企们似乎在寻找具身智能行业种新的落地范式——根据场景反向定义机器人。
在过往的具身智能应用落地里，机器人厂商往往只能在 B 端和 C 端先选择条路线。
例如宇树、智元这类玩，走的是从 C 端向 B 端渗透的路线。比如宇树的 H1 和智元的 A1，就是靠优越的运动能和多模态感知走上舞台，先服务娱乐行业和教育市场，然后再密集进入工厂做"实训"，验证工业落地。
特斯拉基本反过来，从 B 端向 C 端拓展。Optimus 从立项天起，就是为了在特斯拉工厂里代替人干活，然后再尝试实现庭场景。弗里蒙特工厂里的电池分拣、部件搬运，都是它过去年多主要的工作场景。对于用版 Optimus，马斯克表示，要等到 2027 年甚至晚才能真正量产。
但在车企这边，机器人"原生"落地工厂应用，走的是"工厂体系 + 机器人"的模式。它基于工厂原有的数字生态体系，倒机器人应该具备什么能力，做成什么样子。
展示中可以看到，赛力斯并没有执着全员人形，而是根据自动化工厂原有的节奏，以及特定任务来设计机器人的形态和能力。
负责检测的人形机器人，可以像人样多自由度检测不同点位，也并需要灵巧手，直接装个检测枪；而在固定位置就能满足所有点位检测的地，就做成机械臂；形成了个"异构具身智能集群"，跟工厂协同。
技术层面，相比头部机器人公司，论是卷运动能力还是大模型，本质上都在把机器人往通用这条路。赛力斯关注的，是机器人能不能在已有的工厂体系里缝衔接。
对制造业来说，它们需要的不是干单工种的明星员工，而是套能直接提升产线 OEE 的系统案。如果"机器人班组 + 数字化系统"的模式验证成功，这套组就可以向其他车企复制。相关词条:储罐保温 异型材设备 钢绞线厂家 玻璃丝棉厂家 万能胶厂家
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