乐动机器人周伟:感知是机器人的根基,产业化仍需躬身深耕

2026-11-12 18:41:58
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问财摘要

1、机器人行业正站在具身智能的时代路口,但真实落地场景里,人力缺口、成本约束、感知技术短板依旧横亘在行业面前。 2、乐动机器人以DTOF激光雷达、视觉感知模组及算法为核心产品,逐渐成为全球机器人上游感知零部件赛道的关键玩家。公司正向下游延伸,开辟割草机器人整机第二增长曲线。 3、公司创始人周伟认为,当前整个行业面临多重矛盾,包括大模型带来能力跃升,但海量实时感知数据带来算力、功耗爆炸;固态化、多传感器融合成为技术方向,但商业化落地仍需漫长周期;海外市场空间广阔,但海外巨头供应链安全考量、品牌壁垒、复杂合规问题都亟待突破;人形机器人被市场寄予厚望,但真实场景下的负载、续航、精度、泛化能力尚未解决。
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机器人产业正站在具身智能的时代路口。一边是大模型、人形机器人(886069)概念热度居高不下,资本追逐概念、赛道轮番爆发;另一边是真实落地场景里,人力缺口、成本约束、感知技术短板依旧横亘在行业面前。家用清洁、庭院割草、商用物业、物流配送、安防(885423)巡检、工厂装配加工,看似百花齐放的赛道,绝大多数产品依旧困在“实验室理想”与“产业化现实”的鸿沟之间。很多企业追逐热点、频繁切换赛道,却忽略一个底层事实:机器人想要真正走进家庭与产业,感知系统就是它的眼睛与神经。没有可靠的感知能力,所有上层AI能力都只是空中楼阁。

乐动机器人(HK1236),以DTOF激光雷达、视觉感知模组及算法为核心产品,逐渐成为全球机器人上游感知零部件赛道的关键玩家。公司正向下游延伸,开辟割草机器人整机第二增长曲线。2026年5月,乐动机器人(HK1236)正式登陆港交所,成为“空间智能机器人第一股”。

在公司创始人周伟眼里,当前整个行业面临多重矛盾:大模型带来能力跃升,但海量实时感知数据带来算力、功耗爆炸;固态化、多传感器(885946)融合成为技术方向,但商业化落地仍需漫长周期(883436);海外市场空间广阔,但海外巨头供应链安全考量、品牌壁垒、复杂合规问题都亟待突破;人形机器人(886069)被市场寄予厚望,但真实场景下的负载、续航、精度、泛化能力尚未解决。

近日,周伟接受了证券时报记者的专访,站在产业一线从业者视角,拆解机器人行业真实痛点,剖析感知技术迭代路径,为喧嚣的机器人行业,提供一份来自产业一线的思考。

证券时报记者:机器人行业热度很高,但很多人觉得行业鱼龙混杂。你如何看待当下整个机器人产业的现状?

周伟:机器人行业现在在风口,确实存在鱼龙混杂的现象。但大的发展趋势是确定的,未来几年行业会迎来大规模发展。以物业为例就能看到很现实的痛点:招聘清洁工越来越难。年轻人不愿意做清洁岗位,四五十岁的从业者也在逐步流失,薪资天花板很低。人力供给萎缩,倒逼机器替代。但要厘清一点,机器替代人不等于机器来了就不需要人,而是人要学会使用机器完成工作。

过去七八年行业就是这样,每隔一两年就会有新赛道爆发。2018—2019年扫地机器人兴起,之后物流仓储机器人和酒店服务机器人;再到割草机器人、物流小车,今年是新一代商用清洁机器人。浪潮一波接一波,但每一轮爆发都会暴露各种各样现实问题,产品和理想设计会出现偏差,这是产业化必经的过程。

证券时报记者:未来行业技术会如何演变?

周伟:激光雷达大趋势一定是固态化,同时走向多传感器(885946)深度融合。这里可以参考人类视觉系统:人眼只有中心两度左右范围是高清,周边区域依靠视杆细胞对动态变化高度敏感,一旦周边出现异动,立刻调动眼球聚焦到目标位置。

但现在市面上绝大多数摄像头都是全局高清,机器人7×24小时实时感知环境,会带来严重的数据爆炸,算力、功耗、带宽全部承压。下一代感知系统,不会是单一雷达或者单一摄像头器件。我们要做分层的视觉系统:前端先完成信息编码、过滤无效信息、多传感器(885946)物理对齐,把处理之后的有效信息交给后端大模型,而不是把全部原始数据一股脑丢给AI。第一层做快速应激反应,第二层做预处理编码,最后才交给高级认知大模型。低延迟的应激和安全控制在本地独立运行,高级认知模型则按需接收经过处理的特征、事件及必要的原始数据。这样可以把合适的计算放在合适的层级,降低后端负担,才能解决数据爆炸的痛点。

证券时报记者:大模型AI火热,你怎么看待大模型和实体机器人的结合?

周伟:大模型的价值毋庸置疑,一方面大幅提升研发效率,过去庭院场景问题迭代需要一个月,现在依靠世界模型仿真,可以快速完成迭代测试;另一方面提升产品能力。但不能神话大模型。如果把全部原始感知数据直接喂给大模型,数据爆炸带来算力、成本、功耗压力是行业共同难题。所以我们坚持自己思路:在感知前端完成数据筛选、编码、多传感器(885946)物理对齐,把经过处理的有效信息交给大模型,软硬协同,才能真正让AI在实体机器人上面规模化落地。

证券时报记者:车载激光雷达厂商也在向机器人赛道渗透,和他们相比,乐动的竞争优势、边界在哪里?

周伟:车载雷达和机器人雷达,两者参数侧重点完全不一样。车载雷达更看重距离、抗震、整车可靠性等;而家用、商用机器人场景更看重精度、抗环境变化干扰、特殊材质适应等,机器人对测量精度要求达到毫米甚至亚毫米级别,商用清洁机器人需要极限贴近墙体完成贴边清扫,对感知、算法和整机控制的配合要求很高。车载厂商进入机器人领域,特别是室内家用、商用清洁场景,还需要针对具体场景重新做产品适配,而我们恰恰在这些领域,具有长期积累的场景经验、产品适配和量产能力。

我们一直聚焦和深耕在机器人行业,理解场景差异的重要性,在源头上从如何做好一款好用的机器人出发来定义每代传感器(885946)产品,最终推出的量产雷达在各个机器人场景中是最适配和最具差异化优势的。

证券时报记者:现在人形机器人(886069)概念热度非常高,你如何看待人形机器人(886069)产业前景?

周伟:我认为现阶段人形机器人(886069)被过度美化。特别是对于人形机器人(886069)在工厂的大规模应用,我的看法会比较谨慎。轮式机器人轻松可以负载500公斤—1000公斤;人形机器人(886069)负载往往只有七八公斤。工厂打螺丝、焊接都需要微米级精度,目前人形机器人(886069)稳定性、精度、续航全部存在短板。概念可以畅想,但落地要尊重物理现实,我们要对实际应用的落地节奏保持理性。

证券时报记者:财报层面,公司未来的盈利预期在什么时候?

周伟:盈利能力的提升始终是公司经营的重要目标。机器人行业正处于快速发展阶段,我们既要把握市场机会,也要兼顾投入的效率和经营的质量。对乐动而言,现阶段的重点是持续巩固核心技术优势,提升产品竞争力,完善全球市场布局。我们希望通过业务规模扩大、产品结构优化和运营效率提升,未来逐步增强公司的盈利能力,为股东创造长期、可持续的回报。

证券时报记者:公司已经切入割草机器人整机赛道,海外市场竞争激烈,怎么看待这个赛道机会与挑战?

周伟:割草机器人现在还处于行业非常早期。去年无边界割草机器人的行业整体出货量一百三四十万台,但我们判断长期市场是千万台量级,渗透率还很低,增速很快。但产品体验还有大量短板,户外庭院环境远比室内复杂,没有明确墙体边界、地形天气多变、大量信号遮挡、地面装饰结构多样、还要面对多种小动物识别等难题,比如欧洲刺猬依靠保护色伪装,识别失误会引发动物保护组织投诉,海外合规压力大。但总体上我们更多看到的是机遇,全品类体验的短板、技术远未收敛,恰恰是我们这种有核心技术积累、以产品力见长的公司更容易发挥优势的阶段。

我们三大战略方向很明确:第一持续投入机器人核心感知能力;第二推动机器人走进亿万家庭;第三坚持全球化。未来除割草机器人,我们还会拓展更多家庭机器人品类。

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