8月19日，2026世界機器人大會期間，吉翼智能董事長兼CEO王超受邀出席百度智能云「具變臨界·身入場景」具身智能場景落地專題活動，與清華MBA具身智能研究部、百度風投及國內頭部具身智能同仁共探具身智能規模化落地最優解。
現場，王超圍繞從"場景即答案——具身智能從「臨界」到「涌現」"發表演講，直面行業核心命題：有沒有真正能干活的機器人？具身智能究竟能給各行各業帶來什么價值？模型端是比人快，還是比傳統運控快？他給出的答案是：先算清"三本賬"。
商業賬：全棧自研，讓成本成為競爭力
"顧客買機器人，不是為了做Demo、做秀，而是要實實在在創造價值。"
具身智能要走進千行百業，必須擊穿成本壁壘。吉翼的全棧自研能力，本質上就是一套從核心軟硬件到數據基礎設施的"降本組合拳"——關鍵零部件自主掌控，單點研發投入也通過生態規模效應持續攤薄，吉翼提供給客戶的是一套綜合使用成本可控、可規模復制的解決方案。
"東西一定要賣得實在、賣得實誠"——只有讓顧客實現正回報，具身智能才能走出展廳，走進產線。目前，吉翼智能"質檢家"與"小睦"雙機器人矩陣已實現從定義到場景下線的全鏈路打通，正在工業質檢與商業服務領域兌現"效率+質量+成本"的三重價值。
數據賬：效率優先，告別數據軍備競賽
王超認為，數據的價值從來不在于堆量，而在于"轉化效率"。吉翼的解題思路是"讓產線自己訓練自己"。大股東捷翼科技萬名工人、24小時不間斷運轉的制造基地，本身就是一座永不關機的"數據發電廠"。吉翼投資1億元建設的數據采集訓練中心，與捷翼產線深度咬合——產線上每一個動作、每一次質檢，都通過數采設備實時轉譯為模型訓練燃料。
同時，依托"原生態工業場景預訓練+低成本高效后訓練"的雙層架構，吉翼讓Z-1具身大模型以大幅低于開源方案的數據量就可以達到同等效果。數據在這里不再是燒錢的"成本項"，而是驅動飛輪的"資產項"，最終構建起"采得準、訓得快、落得穩"的數據閉環。
交付賬：車規標準，定義產線級可靠
"如果機器人運行不久就頻繁宕機，究竟是在為客戶創造價值，還是在無形中成為產線的負擔？"王超的追問直戳行業痛點。在交付上，吉翼將服務奧迪、寶馬、奔馳等德系豪華車企的VDA精工體系平移至機器人全生命周期——從開發、交付到制造，確保產品魯棒性。8個月完成從產品定義到交付，背后是一套車規級全鏈質控體系在支撐。
具身智能從臨界到涌現，吉翼的答案始終清晰：沉到場景的毛細血管里去，讓每一筆"賬"都算得明白，在每一個場景都交付真實價值。
轉自：鷹潭新聞網
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