在半导体晶圆厂里，机器人紧邻光刻机运行，承担晶圆搬运的工作；在变电站内，另一类机器人站在高压开关柜前，替代人工完成通断电操作。这些缺少戏剧化展示效果的场景，构成了优艾智合过去近十年的业务基本盘。
2017年成立以来，这家公司长期聚焦工业物流和巡检运维两大场景，其核心产品被称为“移动操作机器人”：以移动底盘为“脚”，以多模态传感器为“眼”，以机械臂和末端执行器为“手”，在真实工业环境中完成移动、感知和操作。
优艾智合移动操作机器人在半导体行业应用
如今，优艾智合正加速冲刺资本市场，有望登陆港股，成为“移动操作机器人第一股”。与此同时，随着人形机器人和通用具身智能浪潮兴起，优艾智合也推出了双足、轮式等多种形态的天演系列人形机器人。但在优艾智合联合创始人、首席具身智能工程师赵万秋看来，人形机器人浪潮并没有改变公司的核心方向。优艾智合始终都在回答一个核心问题：工业场景究竟需要怎样的具身智能？
优艾智合联合创始人、首席具身智能工程师赵万秋
以下为新战略移动机器人全媒体与优艾智合赵万秋的对话实录（有删改）。
Q
优艾智合目前在具身智能领域落地的主要产品与应用方向是什么？
赵万秋：
我们成立于2017年，至今已进入第十个发展年头。这十年间，我们聚焦具身智能技术，在工业制造、电力巡检等多个垂直行业实现了真实场景的大规模落地，并沉淀了深厚的专业技术能力。
我们的核心产品是“移动操作机器人”，它融合了移动底盘、多模态传感器与末端执行器，形成手-眼-脚三位一体的具身系统。
在工业领域，我们已实现批量推广：面向半导体行业，机器人部署在晶圆厂最先进产线，紧邻光刻机运行，承担晶圆搬运等高精度工序；并延伸至3C、新能源汽车锂电池等产线，承担物料转运任务。
在智能巡检方向，我们聚焦能源化工行业，在输电站、变电站、配电站等关键节点部署多形态智能巡检机器人，替代人工完成高压开关柜巡检操作等高危作业，显著降低人身与财产风险。
优艾智合移动操作机器人智能巡检应用
此外，我们正加速布局新一代形态，已推出天演系列四款产品，包括双足人形、全向轮式机器人等，其中钧仪（双臂电力操作型）、巡霄（巡检与小物料分拣型）及最新发布的隙锋（高灵活性工业型，支持0–2.4米升降、全向移动与复杂路径通行）已在实际场景中落地应用。
Q
当前行业普遍关注具身智能的“通用性”，而优艾智合既有专用移动操作机器人，又推出人形机器人，公司如何看待这两条技术路线的关系？
赵万秋：
这不是过渡，而是并行发展的两条互补路线。
专用机器人针对工业生产中对效率、稳定性与节拍要求极高的核心工序，比如晶圆搬运、电池装配，它必须满足“高效率、高稳定性、高节拍”这三大刚性指标，这是我们从工业革命以来始终未变的根本逻辑。这类机器人已在头部客户工厂实现数百台集群化运行，覆盖约60%–70%的工业场景。
而人形机器人代表的是通用具身智能路线，它更强调越障能力、双臂灵巧操作与空间可达性，适用于运维保养、非节拍依赖的柔性任务，比如设备日常巡检、异常处置等，这部分约占工业场景剩余的30%–40%。它不替代专用机器人，而是补足其能力边界。
优艾智合“巡霄”人形机器人
未来，二者将长期共存、协同演进，共同提升工业智能化的覆盖率与鲁棒性。
Q
天演系列人形机器人包含多种构型（如双足、轮式），优艾智合为何采用如此多元的形态设计？不同构型的核心能力差异是什么？
赵万秋：
我们坚持“能力导向，而非形态模仿”。人形不是为了像人，而是为了通用；但通用也不等于只靠双足。
比如四足构型，凭借四个支点，在站立稳定性与复杂地形越障能力上显著优于双足，更适合电力巡检中野外、坡道、不平整地面等场景；
而轮式或轮腿融合构型，则强化了高速、平稳、窄通道通行能力，像最新发布的隙锋机型，支持全向移动、S形与八字形轨迹，可直行、横移、原地转向，精准适应工厂狭窄通道与密集产线布局。
优艾智合“隙峰”人形机器人
上半身统一采用双臂设计，核心在于实现双手协作的灵巧操作能力，而非追求人体比例或面部特征。
所有构型都是根据具体场景对移动性、稳定性、操作性、环境适应性的综合需求所做出的能力组合，不是随意堆砌，而是精准匹配。
Q
“一脑多态”是优艾智合强调的技术架构，这一架构具体如何实现？它对产品研发与规模化落地带来哪些实质性价值？
赵万秋：
一脑多态的核心是“中央大脑+可复用能力模块”。
我们构建了统一的“智合大脑”作为中央决策与调度中枢，它既支撑多机集群协同，比如在客户厂房内调度上百台机器人实现最优路径规划与任务分配，形成类似蚂蚁王国的群体智能；也承载跨形态复用的能力基座。
我们把抓取、视觉识别、力控、导航等能力从单个机器人中抽象出来，沉淀到大脑中，再按需赋予不同物理载体。这意味着，哪怕是一款全新构型的机器人，也无需从零训练，天然继承已有机器人验证过的操作逻辑与感知模型。
这极大压缩了新机型从发布到现场调试、稳定运行的周期，让技术迭代真正服务于产业落地节奏，而不是被重复开发拖慢。
Q
优艾智合提出的“智合（FabriX）大模型”与当前主流的具身大模型有何本质区别？如何看待当前业内关于VLA 和世界模型的争论？
赵万秋：
我们在工业场景的长期实践中发现，具身智能真正走向工业落地，必须跨越“不可能三角”、耦合阶数跃迁、遗留系统约束三座大山。
因此，FabriX不同于工业版VLA，是优艾智合深度融合细分工业Know-how，打造的面向工业复杂作业场景的具身智能技术基座。通过确定性先验蒸馏、约束锚定智能体等方式，FabriX让AI既有工业精度又有调度的确定性。
为打破泛化、效率、可靠性难以兼顾的“不可能三角”，FabriX创新引入先验引导，蒸馏出确定性数据，为动作扩散指明方向，在保留AI灵活度的同时为安全兜底；依托双回路逻辑校验层，对大模型输出结果进行确定性约束与核验，赋予模型自主诊断、故障恢复能力，保障工业集群调度与生产运行的高可靠性。
无论是VLA还是世界模型，落地工业都必须解决概率性输出的问题。因为在工业场景1%的失败率也会造成产能损失、节拍打乱和安全风险，这在工业场景是不能接受的。落地工业不止于模型能力的单点突破，必须实现模型能力和工程系统能力的全面升级。
Q
具身智能高度依赖高质量数据，而工业客户普遍对数据采集敏感，优艾智合如何构建可持续、合规、有效的工业数据闭环？
赵万秋：
不同于消费级产品，我们将数据训练过程分为两个阶段。
出厂前的训练不在客户现场进行，通过脱敏场景完成机器人预训练，依托FabriX蒸馏出基础能力并固化到机器人端侧，让机器人“带着基础能力出厂”。
到达客户现场后，机器人再进行二次适配。通过低样本迁移技术，仅需采集50至200条数据即可完成单个技能的训练，且全部训练过程在客户本地完成，数据全程不出园区。
这种分阶段训练的机制，在工业场景中是完全可以接受的，既满足了工业场景快速适配的应用闭环，也守住了数据安全的底线。
Q
在具身智能大模型的竞争中，算法、数据、算力、硬件、场景，哪一项是决定性因素？优艾智合如何构建系统性竞争力？
赵万秋：
具身智能是一个系统工程，算法、数据、算力、硬件、场景不是非此即彼的“单选”，单一维度的领先不足以支撑真正的规模化落地。我们构建了“技术－场景－产品”三位一体成长框架，实现在工业场景的领先应用。
在技术层面，我们在多模态数据融合的机器人定位、端边协同的通用具身智能复杂操作模型、模块化和高安全性机器人设计、面向复杂柔性制造过程的全域物流管控技术等技术方向持续迭代。
凭借深厚的技术积累，我们聚焦半导体、能源化工等高难度场景持续深耕，在半导体领域进入十余家国内外晶圆厂，在能源化工领域实现原材料、电力、化工、冶金等全链路覆盖，累计落地超800个具身智能场景落地项目。
优艾智合“钧仪”机器人在能源化工行业应用
依托技术积累，面向场景需求，我们打造多形态机器人本体，配合高泛化工业具身智能模型及FabriX，实现解决方案的高效落地，并沉淀了大量的场景经验与行业Know-how，用落地项目积累的丰富经验持续反哺技术优化升级，驱动技术迭代循环。
Q
当前人形机器人赛道竞争激烈，既有传统机器人企业、车企，也有AI大模型公司，优艾智合相较于这些参与者，核心差异化优势是什么？
赵万秋：
我们的优势根植于“真实工业场景”本身。
第一是深度场景理解。我们不是从实验室出发，而是从晶圆厂、电池车间、变电站现场出发，积累了对半导体搬运工艺、电力带电操作安全规范、产线节拍约束等一线需求的深刻认知；
第二是真实数据闭环。我们已在数百个工业现场部署机器人，所有模型训练与优化均基于真实工况数据，而非仿真或泛化数据，因此天演系列已能稳定操作各类电力开关、面板及工业设备；
第三是垂直整合能力。我们自研“FabriX智合大模型”，该模型近日在全球具身智能领域权威榜单Evo-SOTA中位列第一。专为“单工位、短工序、高稳定”场景优化，最低输入50条样本即可完成训练，次日上岗，复现准确率超90%。
优艾智合聚焦“能用、好用、快用”的产业化闭环，这是无法被简单复制的护城河。
Q
未来3–5年，优艾智合在技术、产业与社会价值层面希望达成怎样的发展目标？后续是否会进一步拓展至更广阔的机器人应用场景？
赵万秋：
三年内，我们要推动具身智能走向更多应用场景，实现规模化落地；五年内，我们要让机器人成为像汽车一样普及的基础设施，深度融入半导体、3C、新能源、电力等关键行业的工艺流程，间接提升老百姓用电稳定性、手机与汽车的产品质量与性价比。
在扎实服务好工业主航道的前提下，我们不排除向更广阔场景延伸。当我们在工业领域建立起坚实的技术底座、数据资产与工程能力后，自然会评估面向家庭、社区、公共服务等场景的可能性。
但我们的初心不会改变：始终坚持具身智能这一技术主线，不做概念包装，不做功能堆砌。我们公司的英文名是YOUIBOT，寓意“You and I”，长远愿景就是实现机器人与人类的和谐共生，让技术真正服务于人、赋能于业。
结语：从移动操作机器人走向多形态具身智能，优艾智合的路径始终围绕真实工业场景展开。对它而言，通用能力并不来自抽象概念，而来自一次次进入工厂、理解工艺、完成交付。人形机器人热潮仍在继续，但谁能真正把机器人变成稳定、可复制的生产力，才是这场竞争更关键的答案。
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