2025年人形机器人除了炫技就没有一点实打实能落地的新东西？
3月31日，作为全球领先的服务机器人企业，擎朗智能在全球落地10万余台专用服务机器人后，宣布强势切入人形机器人，转型成为一家拥有全球化多形态多品类的具身智能机器人公司。
早在2024年世界机器人大会上，擎朗就针对海外服务场景中的梯控难题，创新性推出了全球首个双臂具身服务机器人，即擎朗XMAN系列的首款产品——XMAN-W3。这是行业内首个在商用服务机器人上实现了具身大脑和具身小脑的落地应用。XMAN-W3利用云端基于多模态大模型的“大脑”实现了长程任务规划和复杂场景理解，并通过在原有酒店机器人W3双侧增加机械臂，结合完成轨迹规划、安全交互等任务的“小脑”，实现按电梯、取放物等具身操作。这能适应更多服务复杂场景需求，推动擎朗具身服务机器人的全球化应用。
XMAN-R1是典型从服务场景来，到服务场景去的人形机器人产品，有望无缝适配擎朗智能所深耕的服务行业场景，如餐厅、酒店等高频人群密集场景。最值得一提的是，XMAN-R1目前还已具备在服务行业中包括”点单-配餐-送餐-收餐”等长程任务的理解规划能力，还能够与擎朗多产品系列机器人协同作业，应用潜力巨大。
正如擎朗智能CEO李通所说：“XMAN-R1的发布不是替代现有产品，而是对现有机器人生态的完善和升维，去解决服务行业的最后一环任务难题。”
▍更懂服务的人形机器人？
服务机器人需要朝人更进一步。就服务行业而言，借助机器人发展浪潮，已经快速经历过了从0到1的阶段，人们在大多数酒店、商超、餐饮场所都能见到服务机器人的身影，市场接受程度相较从前已经大幅提升。
但目前服务机器人所能够完成的工作，离接管服务领域全部工作还有很大空间。如今，服务场所已经开始要求机器人，能够进一步完成如商场导购、客户接待、空间清洁、送餐上桌等更大范围的可替代重复服务工作，以缓解用工压力，更快覆盖前期投入。
人形机器人由此成为破局关键。人形机器人的独特设计，使其能直接融入为人类设计的工具和环境，无需B端客户为此改造场景。例如，在餐厅中，人形机器人可开关门、递送物品，还可以使用工具，从而承担多种角色，提高空间利用率，这种具备“类人”特性，综合型的服务“人才”，正是服务行业所渴求的新质生产力。
擎朗智能发布的XMAN-R1具身人形机器人，正是瞄准这一痛点而生。在2024年，擎朗智能就率先捕捉到了服务行业的市场趋势，他们认识到，商用服务机器人经过1.0到2.0时代的逐步演进，正在迈向更加智能和自适应的3.0时代。3.0时代的具身服务机器人，由于融合人工智能等新兴技术，正向具身服务机器人转型，拥有更高的智能化、灵活性和自主性，以满足全球用户对服务机器人“向深、向广”应用的需求。
为此，基于全球海量真实场景数据积淀，通过内生优势，擎朗智能推出XMAN-R1，宣告擎朗智能多形态具身服务机器人家族再添一员，继续引领具身智能时代下的服务新形态，推动服务机器人从“辅助执行”向“深度协作”进化，打造服务业数字化转型的核心引擎。
擎朗智能来做服务行业的人形机器人本身也是顺水推舟。作为服务机器人头部领军者，擎朗智能从配送机器人起家，产品矩阵不断延展，通过约十年时间，已经完成了第一代服务机器人的全球化普及。
由于产品多形态多品类，且具有真实场景落地优势，擎朗智能的服务人形机器人也最有希望快速应用，这点在XMAN-R1的产品特性上已经能够初窥一二。
▍从“类人”到“懂人”
目前，大多人形机器人企业都在“卷工业”却很难进入服务行业，服务行业的人形机器人到底难在哪？原因在于，与工业等非开放性场景的相对稳定环境对比，服务场景落地更非标。
餐厅、医院、酒店等服务场景环境复杂多变，物品摆放、人流密度、突发事件等均无固定规律可循。机器人需实时感知并适应动态变化，例如在拥挤的餐厅中精准避让人类、识别临时障碍物、高效且安全完成任务。这对传感器的多模态融合能力、算法的实时决策能力提出极高要求。当前多数人形机器人仍依赖预设路径或只能实现结构化环境感知，难以应对开放场景的随机性。
不仅如此，服务场景中，服务机器人需与人类进行自然交互，包括语言沟通、情感识别、意图理解等。例如，酒店迎宾机器人需准确回答客人随机提问，甚至感知情绪变化以调整服务方式。然而，现有技术中，语音交互的容错率低、情感计算模型尚不成熟，导致机器人难以应对复杂社交需求。此外，人类行为的不可预测性，如突然靠近或手势指令，也增加了交互难度。
面临动态非结构化复杂环境、人与机器的高频交互博弈、全流程闭环三大挑战，需要有泛化能力、更安全的具身智能机器人，要求具身智能机器人“更聪明更懂人”。
擎朗智能坚守一直以来的信念–“让机器人走进人群中”，XMAN系列的“进化逻辑”植根于擎朗智能的专用机器人基因，在人形的通用任务功能与服务场景适用性取其平衡，实现了安全性、亲和力与功能并重。
设计不仅是外观，更是解决问题的方式。在服务场景中，机器人大多“颜之有理”，好看的外观能够博取更多忍耐度和亲和度。擎朗智能工程师参考人体比例，通过采用符合人体工学的外观设计，让XMAN-R1突破传统人形机器人的机械形态，以流畅又精练的线条贯穿了机身每一个细节，这一精致科技且具有亲和力的设计感，可适用于商用化场景的多种服务岗位角色。
安全性是服务机器人的第一性原则，也是服务场景采用机器人的逻辑底线。借助所搭载的360度高精度感知系统与多模态传感器，XMAN-R1采用自研的实时空间三维重建技术，构建了360度高精度全景感知系统，确保其具备超强环境感知能力。同时，XMAN-R1延续了擎朗智能的专用服务机器人基因，具有开放式复杂环境中的智能避障能力，源于擎朗智能长期积累的海量场景语义数据，以及擎朗智能具身多模态模型的实时决策能力，XMAN-R1通过搭配感控一体的全身运动规划模型，即使在人群密集的餐厅、酒店等开放式复杂环境中也能确保人机协作和周边人群安全。
这种“更懂人、更和谐”的设计理念，打破了机器人与人类共处的隔阂，也只有安全的人形机器人，才能真正迈出进入服务场景的第一步。
▍服务岗位的意义
除了安全性，进入服务场景的人形机器人，还需要更懂服务，做到“眼里有活”。
因为服务场景的完整流程，大多需要机器人实现端到端的任务闭环。例如，餐厅场景中，人形机器人需完成“点餐–配餐–送餐–收餐”全链条操作，过程中涉及工具使用、多任务调度、突发问题处理。这不仅要求机器人具备精细动作控制能力，还需跨系统协同与自主决策能力。当前多数机器人仅能执行单一环节任务，全流程自动化仍是技术瓶颈。
在这种实现全流程服务的过程中，擎朗智能率先提出“机器人岗位化“概念，将服务场景解构为标准化岗位单元，再将机器人定位为标准化“岗位员工”，如酒店场景的行李管家，餐厅场景内的后厨配餐员，以持续提升岗位核心竞争力。
在第一次工业革命以来，岗位化分工就意味着更高的效率，以及规范化流程，工作内容可以被精确描述，结果可以被标准化评估，这种流程标准化，将更有利于在商业环境形成机器人能力的闭环。
由于人形机器人具备一定通用性，因此，通过不断地复制“岗位”化工作模式过程，擎朗智能的人形具身服务机器人XMAN-R1将不断学习和拓展多样化工作能力，持续增强基础动作模型能力，从而实现更广泛的落地场景应用。
在这种岗位化定义下，擎朗智能人形机器人XMAN-R1的优势还在于数据和大模型。
数据是新时代的石油。XMAN-R1不是对传统场景服务机器人的替代，而是对服务流程的优化与提升。由于擎朗智能已在全球落地10万余台各类专用服务机器人，从技术难度最高的餐饮配送场景切入，逐步拓展至酒店、医院、商超等多元化场景，服务网络覆盖全球60多个国家地区，超过600多个城市。这种广泛场景部署使得擎朗智能的机器人每天产生超数亿条环境感知数据、数千万次人机交互记录，拥有全球海量服务机器人场景数据源。这些专用机器人不仅是效率工具，更是场景数据的核心入口。
服务机器人的智能化依赖海量场景数据训练，“专用机器人的价值不仅是完成任务，更是为通用化提供数据燃料。“擎朗智能CEO李通强调。基于多机器人矩阵的数据，XMAN-R1一出生即对服务场景中的客户需求、场景特点、交互方式等非常熟悉，能与擎朗智能专用服务机器人实现数据共享与“岗位化”任务协同，无缝融入擎朗智能商业生态，同时以垂直场景数据反哺技术迭代，逐步拓展能力边界。
例如在餐厅中，XMAN-R1可以完成独立完成取酒倒酒、放置托盘等配餐动作，还能实现多形态具身服务机器人岗位化配合，例如并通过机器间任务调度，将餐品交接给配送机器人T10按最优路径送餐，并在最后完成桌面清理任务；在酒店中，XMAN-R1则可以与大载重配送机器人S100、清洁机器人C30等协作完成行李配送服务。
借助机器人矩阵的构建，未来擎朗智能将能够根据不同商业需求提供量身定制的多形态具身服务机器人解决方案，以岗位化分配多形态机器人的任务环节，灵活应对餐饮、酒店、医疗、教育、商用清洁等领域的挑战，提供兼顾高效率和低成本的机器人解决方案。
▍结语与未来
全球服务行业正经历一场由技术驱动的深刻变革。据IDC预测，2030年全球具身服务机器人市场规模将近939亿美元，复合增长率高达86.2%。这一爆发式增长的背后，正是服务业对高效、灵活劳动力的迫切需求。
作为全球头部服务机器人企业，擎朗智能用15年时间验证了“专用先行“的可行性路径，完成了服务机器人的全球化商业落地普及，通过专用机器人创造场景入口，擎朗智能实现数据积累与技术迭代的闭环：海量场景数据持续反哺算法优化，推动具身智能突破能力边界；而通用化技术升级又可反哺更多专用设备的规模化部署，形成“场景拓展–数据积累–技术升级–场景再拓展“的良性循环。
未来，基于擎朗智能机器人在多场景的海量真实场景数据积累，以及具身智能机器人的软硬件工程化/产品化能力，擎朗智能有望通过专用和通用共存的多形态具身服务机器人解决方案，推动具身服务机器人的商业化普及，重新定义机器人的价值边界。
（文：机器人大讲堂）