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　　去年以来，智元机器人、优必选等企业，已展示出人形机器人进厂“打螺丝”的实操能力。今年的CES展会上，一些非人形机器人的专业公司也进入这一赛道，比如速腾聚创展示了高稳定性机器人作业系统。2月3日，《每日经济新闻》记者采访了速腾聚创负责AI领域的专家洪浪（化名），他表示：“VLA是一种利用大语言模型的涌现能力实现操作智能的技术范式。”但他话锋一转，指出了这条路线的隐性挑战：“单纯给机器人一张图片，它无法判断一个盒子距离机械手有多少厘米，但VLA的输出却是3D世界中一系列实数坐标和朝向，这意味着端到端的VLA仍需隐式利用相当一部分参数，来解决空间感知问题。”此外，当机器人手部即将触碰到物体的“最后一厘米”时，绝大多数操作接触面会被灵巧手自身遮挡，因此触觉与力觉反馈的重要性就凸显出来。

　　速腾聚创的解决方案主要有两点。一是在传统纯视觉VLA的基础上，融合3D点云和触觉信息。“有效利用点云后，我们的数据需求大幅降低，因为这一方式跳过了依靠海量数据隐式学习空间感知的阶段。”其二是将触觉作为VLA的另一模态输入，速腾聚创不愿具名的专家强调，当前触觉技术仍面临三大行业性难题：一是硬件层面，优质、高信噪比的触觉传感器依然稀缺；二是算法层面，尚未有成熟方法能高效利用触觉数据；三是数据层面，缺乏大规模的公开或私有触觉数据集。

　　邱迪聪总结，机器人技术固然重要——它驱动生产力革新、效率提升和体验改善——但必须被放在合理的位置。技术是实现卓越产品的手段，而非目的本身。机器人“落地”考验的是技术与商业场景的百分之百适配。“你能解决90%的问题，但剩下的10%解决不了，整个场景就用不了，那前面的90%就等于0。”这意味着企业必须综合考虑：技术的先进性是否匹配场景需求、机器人的稳定性与可靠性、外观设计与用户交互体验，以及整体解决方案能否在客户可接受的投入产出比范围内形成闭环。任何影响最终体验的细节，都构成决定性的产品力。创业也好，新的科技也好，到最后都变成一个很简单的问题：这个东西好用吗？然后你愿意花钱买吗？如果愿意，那就是成功。