动易科技机器人多场景方案亮相广交会 加速落地
能自主与人连续对打羽毛球的双足人形机器人，若换到全新任务中，原有能力能复用多少？据行业观察获悉，在近期举办的第140届广交会上，动易科技在多个场景展示了机器人的应用：公共区域开展人机羽毛球、乒乓球对打及拳击互动，还提供中英双语导览服务；企业展位则同步推出重载运输、特种巡检与灵巧操作等方案。在此前的第139届广交会上，动易科技以羽毛球互动为重点，参加了第一期5天的活动；第140届广交会则计划将导览服务与体育互动持续三期，一直到11月4日。
这类连续互动场景对机器人提出了更高要求：不仅要解决单次对打的技术问题，更要确保模型能在新任务中复用、设备适配新场地，以此支撑长期服务。以该企业此前展示的人形机器人羽毛球对打为例，每一次击球都需要完成目标跟踪、落点判断、击球选择与身体协调，不同对手的运动习惯差异大，球路无法提前预设，机器人必须随机应变。在双足人形机器人的羽毛球场景中，移动、挥拍与平衡控制需同步完成，机器人要在调整站位的同时协调手臂与躯干，保证击球时的身体稳定，且需要根据球的实时位置调整动作，才能在合适时机完成击球。因此，感知、决策与执行的及时配合，直接决定了对打的持续性。这类运动场景为机器人研究提供了绝佳测试环境：球场规则清晰，人的动作却难以预判，可用于验证机器人目标跟踪、动作控制等能力的复用性——无论是切换到乒乓球、足球等运动，还是收纳、搬运、巡检等任务，都需要判断已有能力能否迁移满足新需求。
目前，机器人跨任务、跨本体复用仍面临挑战，通常需要针对目标环境微调训练，即“一机一训”，核心痛点在于模型与硬件平台、控制接口及任务环境耦合度高，策略迁移成本大。例如，从单臂机器人切换到双臂机器人时，关节自由度、相机配置、末端执行器等变化会导致原有策略难以直接迁移，即使使用预训练模型，开发者也需补充新构型的操作数据，调整接口模块并开展训练，每拓展一种本体和任务，都需要新的数据采集、适配与验证，增加开发投入与部署周期。行业一直在研究能力迁移方案，如2023年某项目整合多种机器人本体的操作数据训练模型，验证跨机器人任务迁移的可能性；而动易科技也探索了能力复用，仅用不到一个月就完成了人形机器人羽毛球对打能力向乒乓球项目的迁移，体现了两类任务中目标跟踪、动作协调等能力的复用空间，回应了“一机一训”的痛点。当应用转向搬运、巡检等场景时，还需应对负载、地形等变化，复杂作业不仅要控制身体运动，还要理解目标、规划步骤并调整计划，目前机器人已有迁移完成新任务的能力，但单一任务较多，未来需关注复杂长程任务的规划与执行。
通用大模型的发展为机器人理解意图、实现深度思考与任务规划提供了新可能。例如，某机构推出的模型侧重空间理解与具身推理，可规划多步骤任务并与底层控制器配合，形成“模型负责理解规划、控制器负责执行”的分工模式；另有研究推进通用大模型协助机器人完成工作，某评测显示通用模型在仿真任务中取得一定成功率，但在精确操作、动态控制等任务上仍有不足。这显示了通用模型参与机器人任务的潜力，企业可借助通用模型提供前端理解与规划指导，让具身智能的端侧感知、实时决策等后端能力协同，形成物理世界的闭环。动易科技提出的具身智能技术栈主张，机器人公司无需打造集中式全能“大脑”，而是让通用大模型与物理智能体、运控系统和本体分工协作，并公布了相关实验：第一组实验中，通用大模型指挥机器人完成多步骤抓取任务，但耗时约3小时，无法满足连续操作需求；针对这一问题，技术栈将架构细分为四层：通用大模型负责深度思考，PhyAgents负责实时决策，PhyCore负责运动控制，PHYBOT本体负责执行，形成“感知—决策—控制—执行—反馈”的闭环。第二组实验还原酒店清洁用品收纳场景，机器人根据通用大模型的子任务序列，在PhyAgents配合下完成收纳，抓取三件工件用时不到2分钟，执行效率是第一组的100倍以上，这种分工让端侧系统及时响应现场变化，减少对上层模型推理的等待。第三组实验中，工程师输入任务目标等条件，由模型生成训练智能体并开展仿真训练，达标后部署到真机，开发效率提升数十倍，部分手工调试工作可由模型完成。三组实验分别涉及任务规划、实时执行与新任务训练，指向新的分工形式：通用模型提供理解推理，团队处理物理反馈与控制，让规划在设备上执行。训练与部署提速只是第一步，能否转化为持续服务，还要看实际场景的运营表现。
今年夏天，商场中已出现机器人从展会表演转向持续服务的案例，动易科技将运动互动引入商场，落地“够C羽球馆”快闪店，机器人面对不同年龄、地域的顾客，单日最高接待上千次，累计接触近万名市民。快闪运营将运动算法与服务流程整合，验证了场景部署的可行性，为后续复用经验、减少运营流程摸索投入奠定基础。在近期展会中，该企业扩大了场景范围：导览服务与体育互动覆盖三期，展位展示工业搬运、特种巡检与灵巧操作方案。公共区域中，人形机器人承担人机对打、拳击演示，还化身讲解员提供中英双语导览，服务持续至11月4日。同一系列机器人可切换导览与互动任务，扩展到工业场景则需选择不同本体：四轮足机器狗可背210kg负载，最大500kg，还可搭载灭火器、烟感器等设备用于巡检；全直驱拟人灵巧手具备23个主动自由度，适用于机械臂协同、精密装配等场景。这类产品提供了部署思路：根据任务需求选择本体，沿用已有硬件与控制能力，将开发重点放在新任务的模型适配与现场调试，复用部分越多，多场景应用的成本越低。但技术方案的持续运行还需衔接设备部署与运营流程，动易科技与体育品牌合作，将技术开发与场地支持衔接，推出PhyAgents Hub方案，将场地、硬件、模型与运营维护纳入标准化方案，让客户采购后即可顺畅运营，无需额外部署运维。从两届展会的变化可见，该企业已统筹环境适配、硬件配置、模型部署与运营维护，全链路标准化部署能力初步成形并持续成熟。
多场景、常态化作业是商业化的必经之路，而商业化的关键在于每增加一个客户，能减少多少新的训练、调试与维护投入。对企业而言，已有经验复用程度越高，研发投入越能在更多项目中摊薄。展会的场景展示只是起点，能否将已有经验应用到下一个场景，让客户快速部署使用，直接影响机器人能否走进更多场馆并长期服务。这需要统一场地、硬件、模型与运营维护的标准化方案，动易科技的尝试为行业迈出了第一步。
