新华社聚焦进博会机器人不跳舞了，但“最后几毫米”仍是难关

我先联网检索新华社这篇进博会机器人报道及多信源内容，并核对清单工具状态。

我精读新华社主稿全文，提取展品、企业、应用场景和技术瓶颈表述。

标题：第九届进博会观察：机器人从 "秀表演" 转向 "秀服务" 加速实景落地，但精密装配 "最后几毫米" 仍是核心难关

核心结论先讲清楚：第九届中国国际进口博览会技术装备展区上，具身智能机器人的展示重心已经从过去的打招呼、跳舞、打拳等表演类节目，转向拍照、管家服务、搬运行李、冲泡功夫茶等真实工作场景；企业和论坛嘉宾普遍认为，随着模型能力提升和中国制造业场景支撑，机器人正从展品走向商品。但势头向好不等于难题清零：受访专家指出，人形机器人大规模落地仍有精细操控不足、运动能耗偏高、人机交互安全性待夯实三道坎，其中精密装配这类 "最后几毫米" 的操作偏差仍然较大，要捅破这层技术瓶颈还需要时间。下面按展台变化、亮相产品、论坛判断、瓶颈拆解和攻关方向分层梳理。

一、展台风格变化：从 "秀表演" 到 "秀服务"

对比维度	往届进博常见展示	本届进博展示倾向
动作类型	打招呼、跳舞、打拳等表演动作	拍照、搬运行李、酒店管家、冲泡功夫茶等服务动作
目标	展示运动能力和外观效果	展示在真实场景中完成任务的连贯性
评价标准	动作是否好看、有科技感	动作是否连贯、能否稳定重复上岗
产业指向	概念演示	实景应用、规模化落地

记者在现场看到，两台人形机器人在球台间快速对打，其中一台微调重心、挥拍移步、反手扣杀；另一台机器人拿起拍立得相机，不断微调手势和胳膊姿势，完成拍照并把照片递给观众，动作连贯。与往届相比，今年新品更强调把动作放进具体工作流程里，而不是单独展示肢体灵活性。

二、本届进博亮相的产品与企业

主体	展示内容	公开表述要点
人形乒乓球机器人（Hitch Open 展台）	两台人形机器人稳定、连续多拍对打	首次参加进博会，可长时间连续对打，主打具身智能与自主决策体验
拍照服务机器人	持拍立得相机为观众拍照并递出照片	展示手部微调、肢体协调和人机交互流程
光轮智能（北京）科技股份有限公司	机器人持续学习系统	首次参展；以全栈自研仿真技术底座为基础，被比喻为 "机器人学校"，帮助机器人不断学习、考试直至上岗，实现持续学习与进化
其他服务类方案	酒店管家、行李搬运、功夫茶冲泡等场景演示	面向民生服务和商业服务场景做方案化展示

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波表示，真实场景部署是机器人规模化落地的关键；随着模型能力持续提高，具身智能将加速走向实景应用。

三、论坛共识：展品向商品转化，靠产业链与场景协同

同期举行的第九届虹桥国际经济论坛 "人形机器人与具身智能产业创新发展合作" 分论坛上，与会嘉宾普遍认为，进博会上的场景化展示，正是具身智能从实验室走向产业端的缩影。
高通公司中国区董事长孟樸在分论坛表示，从数字世界到物理世界、从单点智能到系统协同，具身智能正在打开新的产业空间；中国完整的制造业体系与丰富应用场景，为具身智能提供了广阔落地空间，外资企业与本土产业链深度协同，正加速技术从展品向商品发展。
这一判断对应的落地路径是：先用展会和民生场景验证交互与动作能力，再进入工厂、服务等真实岗位，通过持续学习积累数据、迭代模型。

四、落地难关：三道坎与 "最后几毫米"

1. 专家归纳的三道坎

吉林大学教授、月泉仿生科技创始人任雷认为，人形机器人要大规模落地，还有三道坎要迈：

精细操控不足：手部和臂部在小范围、高精度动作上的稳定性不够。
运动能耗偏高：长距离行走、长时间作业的续航和能耗压力较大。
人机交互安全性待夯实：与人近距离协作时，碰撞防护、行为边界和安全冗余仍需完善。

2. "最后几毫米" 卡在哪里

上海眸深智能科技有限公司创始人穆泽林表示，具身智能应用的 AI 模型算法在消费、民生等领域越发成熟，大模型指挥机器人抓取大件物体已不是行业难题，但精密装配这类 "最后几毫米" 的操作偏差仍较大，捅破这层技术瓶颈的窗户纸还需要时间。

操作层级	当前成熟度	典型问题
大件抓取、搬运	相对成熟	主要解决识别、抓取和路径规划
日常服务动作	逐步成熟	拍照、递物、泡茶等流程可连贯完成
精密装配、对位	仍是难点	毫米级偏差控制、力控反馈、到位判断仍不稳定

3. 瓶颈背后的技术环节

感知：仅靠视觉难以判断贴合程度、力度和形变，需要触觉、力觉等多模态感知配合。
决策：模型要把视觉、触觉信号转成微调动作指令，对实时性和可靠性要求高。
执行：灵巧手、关节精度和重复定位稳定性决定最终偏差能否收敛到毫米级以内。
数据：真实场景样本有限，新任务往往需要重新训练和适配。

五、攻关方向与后续看点

持续学习体系：用仿真环境先训练、再到真实场景上岗，缩短从样机到可用产品的周期。
视触觉融合：在视觉之外补充力、形变、纹理等感知信息，支撑对位、旋拧、到位判断等精细操作。
场景数据闭环：在工厂和服务现场积累作业数据，反哺模型迭代，提升重复作业稳定性。
产业链协同：整机企业、零部件厂商、算法公司和下游场景方配合，推动展品向商品转化。

后续可关注：精密装配场景中机器人的良率、节拍和平均无故障运行时间，续航与能耗指标，人机协作安全标准，以及从展会演示进入批量部署的客户案例。

六、总结

本届进博会释放的信号很明确：机器人不再只靠跳舞和表演吸引眼球，而是开始展示拍照、搬运、管家、泡茶等服务能力，具身智能正加速从展台走向实景应用。但从 "能演示" 到 "能上岗"，差距集中在精细操控、能耗和安全三道坎上，尤其是精密装配的 "最后几毫米"，仍需要感知、决策、执行和数据体系协同突破。产业方向已经清晰，真正的考验是在真实产线和服务场景中把稳定性、效率和成本做到可规模化复制。

【相关 FAQ】

问题 1：本届进博会上机器人展示有什么变化，为什么说从 "秀表演" 转向 "秀服务"？

回答 1：往届进博机器人多以打招呼、跳舞、打拳等表演类展示为主，本届进博会技术装备展区更多呈现拍照、搬运行李、酒店管家、冲泡功夫茶等真实工作场景；评价重点从动作是否好看，转向能否连贯完成任务、稳定重复上岗，因此被概括为从 "秀表演" 到 "秀服务"，具身智能加速走向实景应用。

问题 2：进博会上提到的 "最后几毫米" 难关具体指什么，卡在哪类机器人操作上？

回答 2："最后几毫米" 指精密装配、对位这类需要毫米级精度的操作；当前大模型指挥机器人抓取大件物体已不是难题，但精密装配时的操作偏差仍然较大，难点集中在触觉力觉感知、微调决策、灵巧手执行精度和真实场景数据积累上，突破这一瓶颈还需要时间。

问题 3：人形机器人大规模落地还要迈过哪几道坎？

回答 3：受访专家归纳为三道坎：一是精细操控不足，手部和臂部高精度动作稳定性不够；二是运动能耗偏高，长时作业续航压力大；三是人机交互安全性待夯实，近距离协作的防护和行为边界仍需完善；这三道坎与 "最后几毫米" 的精密装配问题共同构成规模化落地的主要障碍。

问题 4：进博会论坛如何判断具身智能从展品走向商品的路径？

回答 4：虹桥国际经济论坛相关分论坛嘉宾认为，场景化展示是具身智能从实验室走向产业端的缩影；中国完整制造业体系和丰富应用场景提供了落地空间，外资企业与本土产业链深度协同，配合持续学习系统和真实场景部署，正推动技术从展品向商品转化，后续关键看工厂和服务现场的稳定性、效率与成本表现。

【参考资料】

[2026-11-09]（听，进博九年答卷丨首秀，"新朋友" 奔赴新机）新华网
[2026-11-06]（市场最前沿・第九届进博会丨从 "秀表演" 到 "秀服务"，具身智能加速走向实景应用）新华网
[2026-10-19]（在工博会上看机器人 "打工"）新华网
[2026-09-07]（新华网科技观察丨走向实用，具身智能机器人还要闯几关？）新华网
[2026-08-21]（2026WRC 观察丨指尖破局：感知具身智能的 "最后一厘米"）新华网

【免责声明】

本文基于新华社及公开媒体报道整理，整理时间为 2026 年 11 月 12 日；文中企业观点、专家判断和现场展品描述均来自公开报道，不同场景下机器人性能、效率和成熟度存在差异，"最后几毫米" 为行业通俗表述，不代表统一量化指标。本文仅作行业资讯梳理，不构成投资、采购或技术选型建议；机器人产品参数与落地效果以企业正式发布和实际现场测试为准。

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