随着人工智能技术的飞速迭代，人形机器人从实验室走向产业落地的步伐持续加快，成为全球科技竞争的新焦点。在国内，一批专注于人形机器人研发的企业正在崭露头角，清宝机器人便是其中的代表性力量。2025年3月，上海清宝引擎机器人有限公司宣布成功完成数千万元 Pre-A轮融资，此轮融资由汉理资本独家投资，其凭借 “场景导向” 的研发理念，在文旅、教育、工业等领域成功实现产品落地，赢得了市场广泛认可。近日，人工智能圈子汇有幸专访清宝机器人创始人王磊，围绕创业初心、技术突破、场景应用及行业未来等核心话题展开深入对话，探寻其人形机器人赛道的发展逻辑。
人工智能圈子汇：王总您好，非常感谢您接受我们的专访。首先想问问，当初是什么契机让您决定投身人形机器人领域创业，创立清宝机器人？
王磊：其实我进入这个领域的契机很 “双重”—— 既有技术层面的触动，也有市场需求的驱动。早年前我在智能制造行业深耕时，发现很多场景里 “标准化设备” 无法替代 “类人化操作”，比如文旅景区的互动服务、工业车间的柔性装配，这些场景需要机器人既有 “人的灵活性”，又有 “机器的稳定性”。而当时国内人形机器人要么偏向实验室研发，要么聚焦单一功能，很少有能落地真实场景的产品。2018 年我去日本考察时，看到人形机器人在服务场景的初步应用，但适配中国市场需求的产品几乎空白。那时候我就下定决心：要做 “能真正走进现实场景” 的人形机器人，于是 2019 年清宝机器人正式成立了。
人工智能圈子汇：从最初的技术预研到产品不断迭代，您觉得清宝机器人发展历程中最大的挑战和突破分别是什么？
王磊：最大的挑战一定是 “技术与场景的适配难题”。初期我们团队花了 8 个月研发出第一代原型机，技术参数在实验室里很亮眼，但拿到文旅景区测试时发现，室外强光下视觉识别频繁失灵，游客密集时运动控制容易卡顿 —— 实验室的 “完美” 在现实场景里不堪一击。那段时间我们带着团队驻扎景区，每天记录 100 多个故障点，逐一优化算法和硬件，光是视觉识别模块就迭代了 5 个版本。而最大的突破，是 2021 年我们自主研发的 “云端大脑 + 边缘计算” 协同系统落地。这个系统解决了传统机器人 “本地算力不足、远程响应滞后” 的问题，比如景区机器人既能实时识别游客需求，又能通过云端调用全国景区的文旅数据，瞬间为游客推荐个性化路线，这一步让我们的产品真正具备了 “落地能力”。
人工智能圈子汇：您提到清宝机器人走差异化路线，能具体谈谈差异化体现在哪些方面吗？
王磊：我们的差异化核心是 “不追‘全能’，只做‘场景专家’”。现在很多同行追求机器人 “会走路、会说话、会操作” 的全功能，但我们更聚焦 “在特定场景里做到‘极致适配’”。具体来说有三点：一是技术聚焦，我们没有分散精力做全链路技术，而是把资源集中在柔性关节执行器和场景化 AI 算法上，比如针对工业场景的 6 轴柔性关节，精度能达到 0.02 毫米，比行业平均水平提升 30%；二是产品分层，针对文旅、教育、工业三类核心场景，我们开发了 “清宝文旅版”“清宝教创版”“清宝工业版” 三个系列，每个系列都有专属硬件配置和软件系统，比如教创版增加了编程教学模块，工业版强化了防爆防尘设计；三是服务闭环，我们不仅卖产品，还提供 “场景调研 - 定制开发 - 运维升级” 的全周期服务，比如给理想汽车提供的工业机器人，我们会根据其生产线迭代同步升级机器人功能，这是很多同行做不到的。
人工智能圈子汇：目前清宝机器人已经掌握了云端大脑、柔性关节执行器等多项核心技术，这些技术在实际应用中如何协同工作，以提升机器人的性能？
王磊：这几项核心技术其实是 “层层支撑” 的关系，形成了一个完整的 “感知 - 决策 - 执行” 闭环。比如在工业装配场景中，首先由云端大脑接收生产线的装配任务指令，同时调用历史数据生成最优操作方案；接着通过机器人搭载的视觉传感器实时采集零件位置、装配进度等信息，传输到边缘计算模块进行快速分析 —— 这里云端大脑负责 “全局决策”，边缘计算负责 “实时响应”；最后，柔性关节执行器根据指令完成精准操作，比如拧螺丝时能自动调节力度，避免损坏零件。举个具体例子，我们给某汽车零部件厂提供的机器人，通过云端大脑优化装配流程，结合柔性关节的精准操作，让生产效率提升了 25%，不良率降低了 18%。
人工智能圈子汇：清宝机器人在文旅、教育、工业等多个场景都有应用，在不同场景的应用中，如何根据场景特点进行针对性的产品设计和功能开发？
王磊：我们的原则是 “场景需求反向定义产品”，每个场景的设计逻辑都完全不同。文旅场景核心是 “互动体验感”，所以我们的文旅机器人首先在外观上采用 “亲和力设计”，比如 1.6 米的身高、圆润的线条，眼睛用动态光影模拟 “眨眼、微笑” 的神态；功能上重点开发语音互动、路线引导、才艺表演模块，比如在西安某景区的机器人，能用方言讲历史故事，还能跳唐代舞蹈，游客扫码就能和它合影互动。教育场景核心是 “教学实用性”，教创版机器人内置了编程教学系统，老师可以通过平板设定任务，让学生通过编程控制机器人完成搬运、排序等动作，同时搭载 AR 教学模块，能把抽象的物理原理转化为可视化动画。工业场景则核心是 “稳定性和安全性”，工业版机器人采用高强度铝合金机身，防护等级达到 IP65，能适应高温、多尘的车间环境，同时增加了碰撞检测功能，遇到障碍物会立即停止运动，避免安全事故。
人工智能圈子汇：以文旅场景为例，清宝机器人已担任导游、演员及主播角色，为景区带来了游客停留时长和二次传播率的提升。您认为机器人在文旅场景中未来还能开拓哪些新的应用方向？
王磊：文旅场景的潜力还远没被挖掘完，我认为未来有三个方向值得深耕。第一个是 “个性化文旅服务”，比如结合游客的年龄、兴趣标签，机器人能定制专属游览路线，给儿童推荐互动体验项目，给老年人推荐平缓的观景路线，甚至能根据游客的饮食偏好推荐周边餐厅。第二个是 “文化遗产数字化传承”，我们正在和敦煌研究院合作，计划通过 3D 扫描还原莫高窟的壁画和雕塑，让机器人成为 “移动的数字展馆”，游客通过机器人的 AR 眼镜就能看到壁画的修复过程、历史背景，甚至和 “数字供养人” 互动。第三个是 “夜间文旅延伸”，现在很多景区在做夜间经济，我们正在开发具备夜视功能和灯光秀模块的机器人，晚上既能引导游客游览夜间项目，又能配合景区灯光表演，成为 “夜间文旅的核心互动载体”。
人工智能圈子汇：在教育场景中，清宝机器人作为教学工具，如何与教学内容和教学方法相结合，以更好地帮助学生理解和学习科技知识？
王磊：我们的核心思路是 “让科技知识‘可触摸、可操作’”。首先在教学内容上，我们和清华大学、北师大的教育专家合作，把小学到高中的信息技术、物理等学科知识点，转化为机器人的实操任务。比如讲解 “力学原理” 时，学生可以通过调节机器人关节的角度、力度，观察机器人搬运物体的效果，直观理解 “杠杆原理”“摩擦力” 等概念；讲解 “编程逻辑” 时，从简单的 “让机器人走直线” 到复杂的 “让机器人避障导航”，循序渐进匹配教学进度。在教学方法上，我们推崇 “项目式学习”，比如组织学生分组完成 “机器人校园导览” 项目，从编程设计、路线规划到互动话术编写，全流程由学生主导，老师只做引导。目前我们的教创版机器人已经进入全国 200 多所中小学，反馈显示，使用机器人教学的班级，学生科技类课程的兴趣提升了 40%，实操能力也明显优于传统教学班级。
人工智能圈子汇：您曾说过机器人的功能性非常重要，需要围绕特定场景设计。在场景应用的探索过程中，有没有遇到过场景与技术不匹配的情况，是如何解决的？
王磊：当然遇到过，而且不止一次。印象最深的是 2022 年我们尝试进入养老场景时，就遭遇了 “技术跟不上需求” 的困境。当时我们把文旅机器人稍作改造就推向养老机构，结果发现问题重重：老年人行动缓慢，机器人的运动速度调节不灵活；部分老人听力下降，语音交互音量和清晰度不够；还有老人希望机器人能辅助翻身、喂饭，但我们的机械臂负载和灵活性都达不到要求。意识到问题后，我们没有盲目升级技术，而是先联合 3 家养老机构做了 3 个月的需求调研，明确了养老场景的核心需求是 “安全监护、轻度照料、情感陪伴”。之后我们调整方向，放弃了 “高难度照料” 功能，聚焦开发 “跌倒检测、语音提醒、情感聊天” 模块，同时优化硬件 —— 把机器人速度降低 30%，语音音量提升 20%，还增加了一键呼叫子女的功能。改造后的产品再进入养老机构，接受度就高多了。这也让我们明白：场景与技术不匹配时，不是盲目升级技术，而是先找准场景的核心需求，再让技术 “适配需求”。
人工智能圈子汇：目前人形机器人市场竞争激烈，清宝机器人如何在众多竞争对手中脱颖而出，保持竞争优势？
王磊：我们的竞争优势主要来自三个 “护城河”。第一是 “场景数据积累”，这是最难被复制的。我们的机器人已经在 200 多个真实场景落地，累计收集了超过 10 亿条场景数据 —— 比如文旅场景的游客互动习惯、工业场景的装配操作数据、教育场景的教学反馈数据。这些数据反哺算法迭代，让我们的产品越来越 “懂场景”，比如现在我们的文旅机器人游客互动成功率能达到 92%，远超行业平均的 75%。第二是 “供应链深度绑定”，我们和核心零部件供应商比如柔性关节制造商、视觉传感器厂商建立了联合研发机制，不仅能优先拿到最新的零部件，还能定制化开发专属配件，比如我们的柔性关节成本比同行低 15%，但性能更优。第三是 “商业化能力”，很多同行还在烧钱研发时，我们已经实现了规模化盈利 ——2024 年营收突破 5 亿元，其中工业和文旅场景贡献了 70% 的收入。盈利让我们有更多资金投入研发，形成 “研发 - 落地 - 盈利 - 再研发” 的良性循环，这在当前行业环境下尤为重要。
人工智能圈子汇：对于人形机器人进入家庭提供养老服务，您认为为时尚早。那么在您看来，要实现这一目标，人形机器人还需要在哪些技术和功能上取得突破？
王磊：人形机器人进家庭养老，至少需要在三个核心领域取得突破性进展。首先是 “成本控制”，目前主流人形机器人单价都在 20 万元以上，普通家庭根本无法承受，必须把成本降到 3 万元以内才具备普及可能，这就需要在核心零部件比如伺服电机、减速器上实现技术突破，同时通过规模化生产降低边际成本。其次是 “环境适应能力”，家庭场景比工业、文旅场景复杂得多 —— 地面有地毯、门槛，物品摆放杂乱，光线变化大，这就要求机器人的视觉识别、运动控制能力大幅提升，比如能自主跨越 5 厘米的门槛，在暗光环境下精准识别水杯、药品等小物件，还要能应对老人突发的 “非标准化需求”，比如帮助捡拾掉落的物品、整理凌乱的桌面。最后是 “安全可靠性”，家庭养老机器人直接接触老人，安全是底线。比如机械臂操作时要能精准控制力度，避免夹伤老人；电池要具备防爆、防漏液功能；还要有 “故障应急机制”，一旦出现故障能立即停止运行并报警。我判断，要完全满足这三个条件，至少还需要 5-8 年的技术积累。
人工智能圈子汇：清宝机器人已经与清华大学、理想汽车等众多知名客户合作，在合作过程中，如何满足客户的个性化需求，同时提升客户对产品的满意度？
王磊：我们的合作逻辑是 “共建而非单纯供应”。对于像清华大学这样的科研客户，他们的需求是 “技术定制化”，我们会开放部分算法接口，派技术团队和清华的科研人员联合研发，比如去年我们和清华合作开发的 “人形机器人运动控制算法”，已经应用在他们的科研项目中。对于理想汽车这样的工业客户，需求是 “产线适配性”，我们会先派场景调研团队深入他们的生产线，记录每个工位的操作流程、空间布局、物料特性，然后针对性开发机器人功能 —— 比如理想汽车某生产线的装配工位空间狭小，我们就把机器人的机身宽度缩减了 10 厘米，同时优化运动轨迹，确保在狭小空间内灵活操作。此外，我们还建立了 “专属客户服务群”，每个大客户都配备产品经理、技术工程师、运维人员组成的专属团队，24 小时响应需求。比如有一次理想汽车生产线突发机器人故障，我们的工程师 2 小时内就赶到现场解决问题，避免了生产线停工损失。这种 “定制化开发 + 快速响应” 的模式，让我们的客户满意度连续三年保持在 95% 以上。
人工智能圈子汇：公司未来的发展规划是怎样的，在技术研发、市场拓展、产品创新等方面有哪些具体的目标和计划？
王磊：未来 3 年我们有三个明确的目标。在技术研发上，我们计划投入 10 亿元用于核心技术升级，重点突破 “多模态交互” 和 “自主学习” 两大方向 —— 比如让机器人能通过语音、表情、手势多维度理解用户需求，还能在不同场景中自主积累经验、优化操作。在市场拓展上，我们将聚焦 “深耕国内 + 布局海外”：国内计划新增 300 个落地场景，重点拓展三四线城市的文旅和工业市场；海外先以东南亚为切入点，和当地景区、制造业企业合作，2025 年实现海外营收占比达到 15%。在产品创新上，我们将推出两个全新系列：一是针对中小企业的 “轻量化工业机器人”，把价格控制在 5 万元以内，解决中小企业 “想用但用不起” 的问题；二是 “家庭陪伴机器人”，虽然不做养老功能，但聚焦儿童教育和家庭互动，比如能陪孩子学英语、做游戏，还能联动智能家居，预计 2026 年正式上市。此外，我们还计划 2025 年启动 Pre-IPO，通过资本助力进一步扩大规模。
人工智能圈子汇：随着人形机器人技术的不断发展，您认为未来人形机器人会对人类社会产生哪些深远的影响？
王磊：我认为人形机器人的影响会体现在 “生产、生活、教育” 三个维度，而且是 “渐进式渗透” 而非 “颠覆性替代”。在生产领域，它会成为 “制造业升级的核心助手”—— 不仅替代重复劳动，还能通过柔性操作、数据积累推动生产流程优化，比如未来工厂里 “人机协同” 将成为主流，工人负责创意设计、流程管控，机器人负责精准执行。在生活领域，它会重构 “服务场景的体验逻辑”，比如文旅场景里，机器人能成为 “文化传播的新载体”；社区场景里，能承担快递配送、垃圾分类引导等服务，释放人力去做更有温度的工作。在教育领域，它会推动 “个性化教育普及”，每个孩子可能都有专属的 “机器人老师”，根据学习进度定制课程，弥补优质教育资源不均的问题。但我始终认为，人形机器人是 “工具而非替代者”，它能替代 “体力劳动” 和 “标准化服务”，但无法替代人类的 “情感共鸣” 和 “创意能力”—— 比如医生的诊断、教师的引导、艺术家的创作，这些仍需要人类来完成。
人工智能圈子汇：在全球人形机器人发展浪潮中，清宝机器人如何把握机遇，应对挑战，实现国际化发展？
王磊：国际化对我们来说是 “顺势而为，而非盲目扩张”。首先是 “选对市场切入点”，我们不会一开始就布局欧美成熟市场，而是先聚焦东南亚、中东等 “需求匹配度高” 的市场。比如东南亚文旅业发达，当地景区对互动服务机器人需求旺盛，但本土供给不足；中东制造业正在升级，对工业柔性机器人的需求增长迅速。2024 年我们已经在泰国、阿联酋设立了办事处，和当地的文旅集团、制造业企业达成合作，目前海外订单占比已经达到 8%。其次是 “本地化适配”，不同市场的需求差异很大，比如中东市场对机器人的耐高温、防尘性能要求更高，我们就针对性优化硬件；东南亚市场需要多语言支持，我们的机器人已经新增了泰语、马来语等 6 种语言交互功能。最后是 “技术合作规避壁垒”，对于欧美市场，我们计划通过 “技术授权 + 联合生产” 的模式，和当地企业合作，避免贸易壁垒和文化隔阂。挑战肯定存在，比如海外市场的品牌认知度不足、本地化运维团队建设难度大，但我们的策略是 “小步快跑，试错迭代”，先通过细分场景打开市场，再逐步扩大影响力。
人工智能圈子汇：您多次强调 “场景第一”，在未来的发展中，清宝机器人将如何进一步深化对场景的理解和挖掘，以推动产品的商业化落地？
王磊：未来我们会从 “三个维度” 深化场景挖掘。第一个是 “场景细分”，比如文旅场景我们会再细分为 “自然景区、主题乐园、历史文化街区”，针对不同细分场景开发更精准的产品 —— 比如主题乐园的机器人增加 “角色 cosplay” 功能，历史文化街区的机器人强化 “历史讲解 + 非遗展示” 能力。第二个是 “数据驱动场景优化”，我们正在搭建 “场景数据平台”，把所有落地场景的机器人运行数据、用户反馈数据整合起来，通过 AI 分析发现潜在需求。比如通过数据发现，博物馆场景的游客对 “文物修复故事” 兴趣浓厚，我们就立即给博物馆版机器人增加了相关内容模块，推出后游客互动量提升了 50%。第三个是 “跨界场景融合”，比如把 “文旅 + 教育” 融合，开发 “研学旅行机器人”，既能引导学生参观景区，又能同步开展历史、地理学科的现场教学；把 “工业 + 物流” 融合，开发 “车间物流机器人”，既能完成装配辅助，又能自主搬运物料。通过场景细分、数据驱动、跨界融合，让我们的产品在更多细分领域形成竞争力，进一步推动商业化落地。
从创业初期瞄准 “场景落地” 的初心，到如今在文旅、教育、工业领域构建起差异化竞争优势，清宝机器人的发展路径，正是国内人形机器人产业从 “技术探索” 向 “商业化落地” 迈进的缩影。王磊在访谈中反复强调的 “场景第一” 理念，不仅体现在其产品针对不同场景的精准适配，更贯穿于技术研发、客户合作、市场拓展的全链条 —— 通过场景数据反哺技术迭代，以 “共建式合作” 满足客户个性化需求，用 “小步快跑” 的策略开拓海外市场，最终形成 “研发 - 落地 - 盈利 - 再研发” 的良性循环。
对于行业未来，王磊既保持理性乐观，也不回避挑战：既看到人形机器人在生产、生活、教育领域的巨大潜力，也明确指出家庭养老等场景仍需 5-8 年的技术积累；既强调技术突破的核心价值，也始终将 “人机协同” 而非 “替代” 作为产业发展的核心逻辑。这种 “立足现实、着眼长远” 的思维，或许正是清宝机器人能在激烈竞争中实现规模化盈利的关键。
随着技术的不断成熟与场景的持续深化，以清宝机器人为代表的中国企业，正凭借对本土市场的深刻理解和高效的商业化能力，在全球人形机器人赛道中占据重要一席之地。而 “场景导向、技术适配、稳健落地” 的发展模式，也为更多行业参与者提供了可借鉴的实践样本。
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