同行都在“拿著錘子找釘子”，這家公司卻反著來

“具身智能，還有另一種入場方式

春節過后，具身智能成了融資圈最火的賽道，沒有之一。

光是第一季度，2月23日，智平方完成B輪融資，規模超10億元人民幣。同月，千尋智能連續完成兩輪融資近20億元，3月，銀河通用機器人完成25億元新一輪融資，融資總額創下近期具身智能領域新高……與此同時，在今年，宇樹科技、樂聚機器人等多家企業紛紛啟動上市計劃，扎堆登陸A股或港股。

聚光燈底下，大家的目光自然都盯著那些新冒出來的創業公司，好像具身智能的賽道天然就是“小登”的天下。但有意思的是，有一家成立了近20年的企業——拓斯達，正在用自己的方式，在工業具身智能的賽道上，走出了一條別樣的道路。

底色決定路徑

拓斯達2007年成立，2017年上市，放在傳統制造業里，算是剛進“青年”期；但在日新月異的AI領域，已經算是妥妥的“中登”了。從2007年的注塑周邊設備，到2010年的直角坐標機器人，再到2015年開始自研四六軸工業機器人，直至2025年推出輪式人形機器人、今年1月發布四足輪式機器人——讓人意外的是，這家以工業制造起家的公司，創新活力始終沒斷過。

如今，拓斯達深入具身智能賽道，讓人不禁想問：它的底氣在哪里？將走出怎樣的路徑？

新興企業的故事往往始于一個宏大的技術愿景，具身智能也不例外：打造通用人形機器人，讓機器像人一樣思考、感知、行動，最終走進工廠、家庭、商場，替代人類完成一切繁瑣工作。

而拓斯達，有著自己的敘事邏輯。

拓斯達沒有設定一個宏大的技術愿景，反而是“從小做起”，業務的切角選擇的非常小——注塑。圍繞這一典型的工業場景，拓斯達打造了“全球首臺在注塑場景應用的智能人形機器人”，其功能也很簡單，機器人根據相機獲取的位置和篩檢結果，自主完成無人機槳葉的分揀、檢測和擺盤作業。

就這樣嗎？就這樣。

這樣的產品聽起來一點都不“性感”，如果這樣的故事講給資本市場聽，大概也是不具吸引力的。但為什么拓斯達要從這么小而普通的場景開啟自己的具身智能之路呢？

要回答這個問題，必須要回到拓斯達的來時路。

拓斯達是工業起家的。工業有什么特點？那就是一切是靠產出說話，天然就得落地——上了產線，就得創造價值。這種環境塑造了拓斯達最底層的基因：一切以創造價值為核心。而有趣的是，這也恰恰是具身智能當前最大的困境——大家都在講技術，講愿景，但真正能在商業場景里拿出令人信服的價值，還沒幾個。

如果說很多具身智能的新興企業是在“拿著錘子找釘子”，拓斯達則是“看著釘子造錘子”。

拓斯達CMO王琪在采訪中表示：“觸達客戶20萬家，累積服務客戶超1.5萬家。這些客戶分布在各個行業，有各種各樣的場景和訴求。對新興創業公司來說，進廠敲門是個大工程，要一遍遍驗證，要花大代價建立信任。但對拓斯達來說，這些客戶本身就是存量用戶，而且與工程師之間早已形成默契的協作關系，這種‘客戶黏性’使得拓斯達能夠以極低的邊際成本推動新產品落地——客戶愿意陪跑，愿意試錯，愿意在第一時間反饋真實需求。”

底色決定了拓斯達的具身智能之路，可能不性感，但走得穩、走得實。

拓斯達有工業自動化主業作為基本盤，這讓它在具身智能的投入上更加從容，不必追求“畢其功于一役”。

小場景，大邏輯

具體怎么走？

拓斯達CMO王琪這樣闡述公司的策略：“先在部分工業領域落地驗證，再向工業全場景延伸，最后再往商業、服務、家庭走。一步一個腳印，從我們最懂、最近的行業，一步步往外拓?！?/p>

落在產品布局上，就是兩條腿走路。

第一條腿，是用AI技術改造傳統自動化方案，解決柔性生產難題。

王琪解釋說，真正深入到客戶現場，你會發現企業的訴求是結構化的。3C、汽車、倉儲物流這些行業，自動化水平已經很高了。但包裝、玩具這類企業，產品一天一個樣，有的2-4小時就要換一次產線。一換款就得工程師重新調試，時間浪費了，成本上去了，交期也趕不上。拓斯達的AI工作站，解決的就是這類問題。

拓斯達推出的AI裝箱工作站，效果立竿見影。傳統需要工程師耗費數小時調試的換產流程，現在普工人在15分鐘內就能完成，單條產線可節省12個人力。

第二條腿，留給那些AI工作站也搞不定的場景。比如“搬運的最后十米”——要移動、搬東西、碼垛，環節多、動作雜。用傳統自動化方案，得加吊軌、改產線，成本高得離譜。這時候，人形機器人或輪式機器人的柔性構型，就成了更經濟的選擇，而且不需要對生產環境做大改造。

2025年9月，拓斯達發布了“拓星紀”系列輪式人形機器人。該機器人搭載智譜AI大模型，具備通過思維鏈進行復雜任務推理的能力。其仿生七自由度雙臂，可靈活適配靈巧手、夾持器、吸盤等多種末端執行器，在倉儲或工廠環境中能應對多種作業場景。

但無論是AI工作站，還是人形機器人，要想真正“干活”，光有硬件和算法還不夠，背后還需要一個關鍵支撐：數據。

跳出“本體思維”

構建生態閉環

拓斯達董事長吳豐禮在兩會期間提出了一個觀點，要構建“場景-機器人-數據-AI模型”的鏈路閉環。

這反映出拓斯達已經跳出了具身智能的“本體思維”，站在了更高的層面審視具身智能的長遠發展。

王琪坦言，當前具身智能最大的挑戰之一是數據：“各家數據標準不一樣，對本體構型的依賴也不同。這個構型產生的數據，換到另一個構型上就用不了?！?/p>

面對這個行業難題，拓斯達的策略是從愿意開放數據的客戶場景切入，一步步積累有效數據，持續優化模型。一個典型的探索是：拓斯達依托首款人形機器人“小拓”和在注塑場景的驗證經驗，將“工藝數據—AI大模型—執行”的能力快速復制到裝配、檢測、柔性分揀、碼垛等更多高價值工序中。

與此同時，拓斯達還積極強化生態的建設。2025年4月，拓斯達與智譜華章成立合資公司矩陣智拓。智譜華章有大模型能力和AI人才的優勢，拓斯達有機器人硬件、工業場景應用和數據的優勢，兩家各取所長，補齊了“模型+載體+場景”的三角拼圖。

在補齊“模型+載體+場景”三角拼圖的同時，拓斯達也在同步夯實另一塊關鍵基礎——數字化底座的能力。拓斯達，數字化底座的支撐作用至關重要。拓斯達業務線多，計劃、訂單、倉儲、物流、財務等管理都需要標準化規范，在拓斯達發展壯大過程中，與SAP的合作至關重要。給拓斯達提供了穩定的數字底座，讓企業能安心向外拓展。SAP在數字化基礎能力的深厚沉淀，為拓斯達打通從數據到模型、從管理到執行的全鏈路提供了堅實基礎。

對于具身智能時代關鍵的場景機器人數據AI閉環構建，SAP的數據整合能力同樣發揮著重要作用。

王琪認為，打通企業管理數字底座與工廠端OT數據、機器人數據、AI模型的核心難點，在于不同系統架構的兼容性問題：每家都有自己的系統，難以兼容，未來需要數據中臺作為中轉，連通各個端口。而SAP作為企業級數據管理的標桿，為這種打通提供了堅實基礎。

長跑才剛剛開始

當前，具身智能正處于百家爭鳴的階段。各項技術的探索還處于早期階段，真正具身智能的競賽才剛剛開始，未來還有很長的路要走。盡盡管市場上不乏質疑的聲音，有人甚至認為具身智能是一個“偽命題”，但王琪對此保持著非常樂觀的態度。

他認為，從需求端看，具身智能的機會是確定的。未來人口老齡化的問題會越來越嚴重，年輕人越來越傾向于靈活就業。整個社會會出現明顯的勞動力缺口。這為具身智能的發展提供了最原始的動力。

從供給端看，現在的人工智能還無法提供高效、穩定的產出。整個市場，需要大量的資金、人才、技術乃至數據的重投入。

這場競賽需要沖勁十足、活力無限的新興企業，也需要足夠沉穩、扎實的深耕者。

拓斯達選擇的這條路，可能不夠性感，但勝在扎實。它不被宏大敘事裹挾，不被資本節奏帶偏，踩著自己的鼓點前進。也許最終我們會發現：原來技術最性感的樣子，就是在它解決問題的時候。