在达沃斯，普渡用真实场景回答“具身智能如何落地”

发布时间：2026-07-17 06:47:19 来源：安智兰德资讯网 作者：时尚

当地时间7月1日，在达沃斯达沃斯科技峰会2026在瑞士达沃斯拉开帷幕。普渡本届峰会紧扣“Touching Intelligence（触手可及的实场身智智能）”主题，通过高端论坛、答具成果展览、落地Robot City（机器人城市）及公众开放日等多元形式，在达沃斯深入探讨物理AI与机器人技术如何跨越技术演示阶段，普渡迈向真实世界的实场身智规模化部署。其中，答具Robot City项目打破传统固定展台的落地局限，将机器人引入超市、在达沃斯酒店及公共区域等达沃斯城市日常空间，普渡构建了一个观察机器人真实能力的实场身智动态试验场。

对于已在真实商业场景中深耕多年的答具普渡机器人而言，此次受邀出席达沃斯，落地核心议题已不再是验证“机器人能否进入真实世界”，而是进一步解答：在环境瞬息万变的条件下，机器人能否从基础的物体识别与路径执行，进化为具备环境理解、结果预判及持续任务执行能力的智能体？

峰会期间，普渡机器人携贝拉Pro、PUDU CC1 Pro、闪电匣Max及PUDU MT1 Max四款主力产品，深入零售、酒店及城市公共空间，现场演示机器人在动态复杂环境中完成清洁与配送任务。尽管形态各异、任务不同，但这些产品共同指向了具身智能的核心价值——赋予机器人感知、理解并作用于物理世界的能力，从而形成可观察、可验证的任务闭环。

四款旗舰，应对三道物理AI城市考题

1. SPAR超市：从执行动作到感知决策的闭环

在SPAR超市，PUDU CC1 Pro直面真实营业环境的挑战。面对顾客流动、货架密集及通道动态变化等复杂工况，该机器人依托视觉与激光融合定位、AI感知技术及动态路径规划算法，实现自主高效作业。

作为集扫、洗、吸、尘推于一体的4合1商用清洁机器人，CC1 Pro不仅具备强大的清洁能力，更通过后置AI摄像头实时监测清洁效果，精准识别残留污渍并触发针对性处理策略。这一场景的关键突破在于，机器人不再仅仅是执行预设指令，而是能够判断“哪里需要处理”、“采用何种策略”以及“任务是否真正完成”，实现了从单一动作执行向“感知-决策-执行-验证”全链路闭环的跨越。

CC1 Pro在SPAR超市作业

2. 达沃斯希尔顿酒店：“空间+流程”的复合挑战

在达沃斯希尔顿酒店，闪电匣Max承担起跨楼层物资配送的重任。机器人不仅在楼宇内部实现自主导航，更通过与电梯系统的深度互联，完成跨楼层通行，有效承接高频、重复的客房物资配送工作。

闪电匣Max在走廊配送

与此同时，贝拉Pro则专注于迎宾接待与餐食配送，凭借多模态交互与自主导航技术，为宾客提供自然、高效的智能化服务体验。

闪电匣Max、贝拉Pro在门口迎宾

酒店场景对机器人提出了“空间+流程”的复合考题。机器人不仅要掌握客房与电梯的空间位置，更需将接单、取物、乘梯、送达及交互等环节无缝接入真实服务流程。在连续任务中，人员避让、电梯等待或临时路线变更等突发状况，均可能影响后续步骤。真正的智能体现为：在动态变化中保持目标导向，灵活调整计划，并将结果准确交付至下一环节。

3. 火车站广场：户外开放空间的极限考验

在达沃斯火车站广场，PUDU MT1 Max面向户外及半户外公共空间开展大范围清洁作业。其3D感知系统结合激光雷达与多传感器融合技术，能够在高人流、开放空间及动态障碍环境中，高效完成建图、避障与自主作业。此外，IP54防护等级与主动避雨能力，显著增强了产品对户外多变环境的适应性。

PUDU MT1 Max在火车站广场作业

赋予机器人“AI大脑”：从感知到预判的跃迁

传统机器人系统擅长回答“我在哪里”、“目标在哪里”以及“最佳路径是什么”。然而，进入物理AI时代，机器人必须进一步回答：“如果执行此动作，接下来会发生什么？”

针对这一核心需求，普渡推出了具身智能基础模型 PuduFM。其核心逻辑在于围绕任务与控制，深入理解空间结构、物体关系及物理约束，从而预测与行动直接相关的未来状态；同时，通过视觉-语言-动作（VLA）能力，将环境感知、任务意图与动作生成紧密连接。

如果说PuduFM解决了机器人“如何理解和预判物理世界”的问题，那么 PuduAgent则进一步解决了“如何将认知转化为可持续完成的任务”。通过多尺度任务规划、情景记忆、技能调用、安全判断及异常干预机制，PuduAgent将单点模型能力整合为面向真实场景的执行闭环。

此次Robot City的产品运行，揭示了统一智能底座需长期攻克的关键问题：动态环境的理解、任务变化的处理、结果的验证、异常的干预，以及经验的沉淀与复用。

物理AI不止一种形体：城市需要“最优形态”

当前关于物理AI的讨论，往往陷入“机器人是否足够像人”的误区。达沃斯的三个场景证明，真实世界需要的是针对特定任务“最优”的形体，而非单一的类人形态。

• 超市清洁：需要贴近地面、覆盖稳定，并能验证清洁效果；
• 酒店配送：需要合适的舱体设计、楼宇通行能力及自然的服务交互；
• 公共空间清扫：需要更大的作业覆盖范围、环境防护能力及复杂的动态避障能力。

普渡在行业内率先引入自动驾驶领域的先进范式，构建了基于VLA+WM（视觉-语言-动作+世界模型）的端到端具身交互、操作、导航统一模型基座，实现了“一脑多形”技术架构。即让多形态具身智能机器人共享一套统一的底层模型和软件架构，通过专用、类人形和人形等不同本体适配不同任务。

• 共享层：场景认知、任务规划、技能库及经验数据；
• 适配层：不同本体的运动学特性、载荷能力、传感器配置、工作空间及控制系统。

因此，具身智能的“通用性”并非指形态的统一，而是指智能与经验能够跨任务、跨产品沉淀，同时让每一种身体形态都尊重真实工作的物理约束。

真实场景：具身智能的进化系统

物理AI与数字世界AI的关键差异在于：每一次行动都会改变现实状态，并伴随成本与安全责任。因此，机器人必须在真实场景中持续接受任务完成率、稳定性、安全性及客户价值的严格检验。

截至2026年6月，普渡机器人累计出货量已突破13万台，业务覆盖全球85个国家和地区、1000多个城市，形成了商用配送、商用清洁、工业配送及具身智能四大产品线。长期部署的价值在于持续暴露现实世界中的长尾问题：如反光材质干扰、临时障碍物、人员动线变化、楼宇接口差异、地面材质不一、天气影响，以及不同国家的法规与运营流程差异。

这些问题在经过合规采集、治理、清洗、标注和评估后，可转化为模型能力、机器人Skill或场景工程经验，再通过仿真与真实任务验证，部署至更多产品与场景中。多形态机器人扩大了真实问题的入口，统一智能底座则放大了每一次问题解决的价值，由此形成“数据-模型-产品-部署”相互促进的进化飞轮。

这一循环正在瑞士乃至全球市场转化为商业化成果。2026年6月，普渡与区域合作伙伴Robobee宣布与瑞士零售巨头Denner达成合作，计划在其门店网络部署200台PUDU CC1清洁机器人，以人机协作模式提升门店清洁运营效率。从规模部署到Robot City的公众开放场景，机器人正同时接受客户运营效率与城市环境适应性的双重检验。

结语：从“会演示”到“能理解、能完成、可复制”

达沃斯科技峰会将Robot City定义为“活体实验室”（Living Laboratory）。在城市环境中，机器人的真实效用、技术成熟度、自主运行能力及部署可复制性，共同构成了其价值判断的依据。

这也标志着物理AI行业竞争焦点的转变：竞争不再局限于演示效果，而是转向机器人能否理解环境、预判变化、完成长程任务，在异常发生时安全调整，并将单一场景的能力复制至更多任务与产品中。

真实世界并非普渡机器人刚刚抵达的终点，而是其过去十年持续深耕的沃土。面向物理AI的新阶段，真实世界更成为智能持续进化的起点——让机器人在行动中理解物理因果，在任务中沉淀经验，将共同智能转化为可规模化的生产力。

关于普渡机器人

深圳市普渡科技股份有限公司（简称“普渡机器人 Pudu Robotics”）是全球商用服务机器人领导者，致力于构建全球性的智能机器人基础设施，愿景是让机器人服务100亿人。基于“具身导航、具身操作、具身交互”三大具身智能技术栈，普渡实现了“一脑多形”技术架构，并率先在行业内完成专用、类人形和人形机器人的全形态布局。

普渡机器人已构建配送、清洁、工业和通用具身智能四条产品线，产品广泛应用于零售、酒店、工业、仓储物流、餐饮、物业地产保洁、医疗、娱乐体育、教育、公共交通及服务等多个行业。业务遍及全球85多个国家和地区，截至目前累计出货量超13万台。

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