“具身智能，还有另一种入场方式

春节过后，具身智能成了融资圈最火的赛道，没有之一。

光是第一季度，2月23日，智平方完成B轮融资，规模超10亿元人民币。同月，千寻智能连续完成两轮融资近20亿元，3月，银河通用机器人完成25亿元新一轮融资，融资总额创下近期具身智能领域新高……与此同时，在今年，宇树科技、乐聚机器人等多家企业纷纷启动上市计划，扎堆登陆A股或港股。

聚光灯底下，大家的目光自然都盯着那些新冒出来的创业公司，好像具身智能的赛道天然就是“小登”的天下。但有意思的是，有一家成立了近20年的企业——拓斯达，正在用自己的方式，在工业具身智能的赛道上，走出了一条别样的道路。

底色决定路径

拓斯达2007年成立，2017年上市，放在传统制造业里，算是刚进“青年”期；但在日新月异的AI领域，已经算是妥妥的“中登”了。从2007年的注塑周边设备，到2010年的直角坐标机器人，再到2015年开始自研四六轴工业机器人，直至2025年推出轮式人形机器人、今年1月发布四足轮式机器人——让人意外的是，这家以工业制造起家的公司，创新活力始终没断过。

如今，拓斯达深入具身智能赛道，让人不禁想问：它的底气在哪里？将走出怎样的路径？

新兴企业的故事往往始于一个宏大的技术愿景，具身智能也不例外：打造通用人形机器人，让机器像人一样思考、感知、行动，最终走进工厂、家庭、商场，替代人类完成一切繁琐工作。

而拓斯达，有着自己的叙事逻辑。

拓斯达没有设定一个宏大的技术愿景，反而是“从小做起”，业务的切角选择的非常小——注塑。围绕这一典型的工业场景，拓斯达打造了“全球首台在注塑场景应用的智能人形机器人”，其功能也很简单，机器人根据相机获取的位置和筛检结果，自主完成无人机桨叶的分拣、检测和摆盘作业。

就这样吗？就这样。

这样的产品听起来一点都不“性感”，如果这样的故事讲给资本市场听，大概也是不具吸引力的。但为什么拓斯达要从这么小而普通的场景开启自己的具身智能之路呢？

要回答这个问题，必须要回到拓斯达的来时路。

拓斯达是工业起家的。工业有什么特点？那就是一切是靠产出说话，天然就得落地——上了产线，就得创造价值。这种环境塑造了拓斯达最底层的基因：一切以创造价值为核心。而有趣的是，这也恰恰是具身智能当前最大的困境——大家都在讲技术，讲愿景，但真正能在商业场景里拿出令人信服的价值，还没几个。

如果说很多具身智能的新兴企业是在“拿着锤子找钉子”，拓斯达则是“看着钉子造锤子”。

拓斯达CMO王琪在采访中表示：“触达客户20万家，累积服务客户超1.5万家。这些客户分布在各个行业，有各种各样的场景和诉求。对新兴创业公司来说，进厂敲门是个大工程，要一遍遍验证，要花大代价建立信任。但对拓斯达来说，这些客户本身就是存量用户，而且与工程师之间早已形成默契的协作关系，这种‘客户黏性’使得拓斯达能够以极低的边际成本推动新产品落地——客户愿意陪跑，愿意试错，愿意在第一时间反馈真实需求。”

底色决定了拓斯达的具身智能之路，可能不性感，但走得稳、走得实。

拓斯达有工业自动化主业作为基本盘，这让它在具身智能的投入上更加从容，不必追求“毕其功于一役”。

小场景，大逻辑

具体怎么走？

拓斯达CMO王琪这样阐述公司的策略：“先在部分工业领域落地验证，再向工业全场景延伸，最后再往商业、服务、家庭走。一步一个脚印，从我们最懂、最近的行业，一步步往外拓。”

落在产品布局上，就是两条腿走路。

第一条腿，是用AI技术改造传统自动化方案，解决柔性生产难题。

王琪解释说，真正深入到客户现场，你会发现企业的诉求是结构化的。3C、汽车、仓储物流这些行业，自动化水平已经很高了。但包装、玩具这类企业，产品一天一个样，有的2-4小时就要换一次产线。一换款就得工程师重新调试，时间浪费了，成本上去了，交期也赶不上。拓斯达的AI工作站，解决的就是这类问题。

拓斯达推出的AI装箱工作站，效果立竿见影。传统需要工程师耗费数小时调试的换产流程，现在普工人在15分钟内就能完成，单条产线可节省12个人力。

第二条腿，留给那些AI工作站也搞不定的场景。比如“搬运的最后十米”——要移动、搬东西、码垛，环节多、动作杂。用传统自动化方案，得加吊轨、改产线，成本高得离谱。这时候，人形机器人或轮式机器人的柔性构型，就成了更经济的选择，而且不需要对生产环境做大改造。

2025年9月，拓斯达发布了“拓星纪”系列轮式人形机器人。该机器人搭载智谱AI大模型，具备通过思维链进行复杂任务推理的能力。其仿生七自由度双臂，可灵活适配灵巧手、夹持器、吸盘等多种末端执行器，在仓储或工厂环境中能应对多种作业场景。

但无论是AI工作站，还是人形机器人，要想真正“干活”，光有硬件和算法还不够，背后还需要一个关键支撑：数据。

跳出“本体思维”

构建生态闭环

拓斯达董事长吴丰礼在两会期间提出了一个观点，要构建“场景-机器人-数据-AI模型”的链路闭环。

这反映出拓斯达已经跳出了具身智能的“本体思维”，站在了更高的层面审视具身智能的长远发展。

王琪坦言，当前具身智能最大的挑战之一是数据：“各家数据标准不一样，对本体构型的依赖也不同。这个构型产生的数据，换到另一个构型上就用不了。”

面对这个行业难题，拓斯达的策略是从愿意开放数据的客户场景切入，一步步积累有效数据，持续优化模型。一个典型的探索是：拓斯达依托首款人形机器人“小拓”和在注塑场景的验证经验，将“工艺数据—AI大模型—执行”的能力快速复制到装配、检测、柔性分拣、码垛等更多高价值工序中。

与此同时，拓斯达还积极强化生态的建设。2025年4月，拓斯达与智谱华章成立合资公司矩阵智拓。智谱华章有大模型能力和AI人才的优势，拓斯达有机器人硬件、工业场景应用和数据的优势，两家各取所长，补齐了“模型+载体+场景”的三角拼图。

在补齐“模型+载体+场景”三角拼图的同时，拓斯达也在同步夯实另一块关键基础——数字化底座的能力。拓斯达，数字化底座的支撑作用至关重要。拓斯达业务线多，计划、订单、仓储、物流、财务等管理都需要标准化规范，在拓斯达发展壮大过程中，与SAP的合作至关重要。给拓斯达提供了稳定的数字底座，让企业能安心向外拓展。SAP在数字化基础能力的深厚沉淀，为拓斯达打通从数据到模型、从管理到执行的全链路提供了坚实基础。

对于具身智能时代关键的场景机器人数据AI闭环构建，SAP的数据整合能力同样发挥着重要作用。

王琪认为，打通企业管理数字底座与工厂端OT数据、机器人数据、AI模型的核心难点，在于不同系统架构的兼容性问题：每家都有自己的系统，难以兼容，未来需要数据中台作为中转，连通各个端口。而SAP作为企业级数据管理的标杆，为这种打通提供了坚实基础。

长跑才刚刚开始

当前，具身智能正处于百家争鸣的阶段。各项技术的探索还处于早期阶段，真正具身智能的竞赛才刚刚开始，未来还有很长的路要走。尽尽管市场上不乏质疑的声音，有人甚至认为具身智能是一个“伪命题”，但王琪对此保持着非常乐观的态度。

他认为，从需求端看，具身智能的机会是确定的。未来人口老龄化的问题会越来越严重，年轻人越来越倾向于灵活就业。整个社会会出现明显的劳动力缺口。这为具身智能的发展提供了最原始的动力。

从供给端看，现在的人工智能还无法提供高效、稳定的产出。整个市场，需要大量的资金、人才、技术乃至数据的重投入。

这场竞赛需要冲劲十足、活力无限的新兴企业，也需要足够沉稳、扎实的深耕者。

拓斯达选择的这条路，可能不够性感，但胜在扎实。它不被宏大叙事裹挟，不被资本节奏带偏，踩着自己的鼓点前进。也许最终我们会发现：原来技术最性感的样子，就是在它解决问题的时候。

来源：数据猿