中國報告大廳網訊，全球首場人形機器人半程馬拉松賽事中，20支戰隊競逐21.0975公里賽道，冠軍用時2小時40分42秒完成挑戰。這一場景折射出人形機器人技術的突破性進展，也暴露出其商業化落地的現實難題——如何在不確定性中尋找確定路徑？作為全球家電巨頭，美的集團給出了自己的答案：通過核心零部件攻關、家電智能化改造與全人形機器人的梯次布局，在技術研發與產業應用間構建動態平衡。

  一、技術研發與產業化的平衡之道

  中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國人形機器人行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，人形機器人被視為未來智能社會的關鍵載體，但其商業化進程面臨技術成熟度與場景適配性的雙重挑戰。美的選擇「三條腿走路」：

  1. 核心零部件先行：通過自主開發電機、控制器等關鍵部件，掌握供應鏈主動權；

  2. 家電機器人化滲透：將機器人模塊嵌入現有產品線，在智能家居場景中驗證技術可行性；

  3. 全人形機器人攻堅：整合前兩者的技術積累，向通用型人形機器人的終極目標邁進。

  這一策略的核心邏輯在於風險分散與資源協同。例如，美的荊州洗衣機廠已引入首代人形機器人「美羅」進行產線實習，通過工業場景的真實反饋優化技術路徑，同時為消費級應用儲備經驗。據財報顯示，美的集團資產規模超過6000億元（2024年數據），龐大的產業基礎為其提供了豐富的試驗場與數據源。

  二、從實驗室到場景：落地應用的關鍵路徑

  人形機器人賽道存在兩大極端觀點：一方質疑其商業價值，另一方高估技術突破速度。美的的回應是聚焦「需求牽引」——即以真實場景痛點定義技術研發方向。例如：

  在家電領域，通過語音交互與大模型能力升級，實現設備的自主操作；

  工業場景中，人形機器人逐步替代重複性高、精度要求嚴苛的任務；

  消費端則探索家庭服務等差異化需求。

  「真正的技術突破不是為了炫技，而是解決用戶痛點。」美的的研發體系強調，場景應用的深度決定了技術疊代的速度。當前，核心零部件量產計劃被設定為2~3年目標，家電機器人化產品已進入快速落地階段，而通用型人形機器人的商業化則需要更長時間的技術沉澱。

  三、研發體系的高效協同機制

  面對技術研發的不確定性，美的構建了三層技術管理體系：

  1. 研究一代：攻關底層核心技術（如AI算法、動力系統）；

  2. 儲備一代：整合模塊化能力，形成可復用的技術平台；

  3. 開發一代：針對明確市場需求推進產品化。

  同時，通過橫向拉通與縱向打通實現資源優化：

  橫向協同指集團層面統籌共性技術攻關（如大模型），避免重複投入；

  縱向貫通則確保市場洞察直達研發端，並與製造環節聯動保證可落地性。

  為提升效率，美的近期推行「以簡化促增長」策略，包括精簡研發項目數量、縮短決策鏈條，並強化AI工具在流程中的應用。「創新需要體系支撐，而非單純依賴人力『內卷』。」這一理念貫穿於其組織架構改革中，例如成立跨部門特別行動隊快速響應需求。

  四、突破與效率並重的戰略選擇

  與初創公司相比，美的的規模優勢在於場景資源與供應鏈整合能力；而挑戰則來自組織慣性帶來的靈活性不足。為此，美的在保持工業機器人（如庫卡業務）既有競爭力的同時，通過逆嚮導師制等機制引入年輕團隊思維，並嘗試將「工作生活平衡」納入企業文化。

  數據顯示，美的AI研究院早在5年前已布局相關技術，2017年併購庫卡為後續積累經驗。這些歷史投入如今成為其人形機器人戰略的基石。「未來五年是關鍵窗口期。」美的通過三線並進策略，在探索通用型機器人可能性的同時，確保短期回報與長期價值間的動態平衡。

  總結：在不確定性中錨定方向

  從半程馬拉松賽場到工業產線，人形機器人的發展既充滿想像力又面臨現實約束。美的的路徑選擇揭示了一個核心邏輯——通過分層技術布局、場景驅動研發與組織效能優化，在突破性創新與商業化落地間找到最優解。其實踐表明：當企業將長期技術研發能力與短期市場需求緊密結合時，不確定性不再是障礙，而成為培育差異化競爭力的土壤。這一模式或為傳統製造企業轉型智能賽道提供重要參考。