遇见机器人的“职场秀”

IT时报记者 沈毅斌 潘少颖

最近，人形机器人的画风开始变了，他们一头扎进图书馆书架、街边甜品店，硬核科技告别“仅供观赏”的表演时刻。

在北京的校园图书馆赛场，白色人形机器人从容整理错乱图书，完成全球首个真实校园场景图书整理任务；上海街头门店里，机器人熟练打冰淇淋、撒配料，上演“倒杯不洒”的餐饮名场面。

这批人形机器人面对的不是精心设计的演示环境，而是要在没有特制工具、没有简化流程的条件下，完成完整工序。能不能胜任、值不值得雇佣，还需要时间验证，但人形机器人的“职场秀”已经开始。

精准归位每一本书

发现地：北京一学校图书馆

北京市第八十中学望京校区的图书馆赛场内，聚光灯打在林立的书架前。一台通体白色的人形机器人缓步走到架前，抬手、屈指、精准捏住书脊，将错位的图书轻轻抽出，侧身转腕间，又稳稳地把它插回正确层架。

这是2026第二届世界人形机器人运动会的作业赛道现场，也是全球人形机器人首次在真实校园场景中完成完整的图书整理任务。

本届运动会新增灵巧手专项、多场景作业赛、多地形障碍赛等大量贴近产业落地的全新赛项，评判标准从“比谁动作花样多”转向“比谁任务完成好”，也被业内视作全球人形机器人量产能力的首次集体大考。

首次出征的智元机器人成为本届赛事最大黑马：以18金16银12铜的战绩拿下金牌榜、奖牌榜双第一。更具行业信号意义的是，其所有参赛机型均为量产版本，没有专为赛事专门改装的特化机型。

新增设的灵巧手专项是本届赛事关注度最高的全新赛道，设置了粉末称重、开瓶撬盖、拆箱拆包、积木搭建等8项完全指向工业场景的精细考核。

在粉末称重项目中，机器人需要用指尖捏起小勺，将克级精度的粉末倒入容器，误差不超过0.2克。这是对力度控制、稳定性的极致考验，智元旗下的OmniHand凭借DUET双层具身接触智能架构，外层调控位姿、内层感知触觉，在未针对赛项单独调试算法的前提下，全自主完成全部操作。这意味着，一款已经批量交付的商用灵巧手，能在公开竞技中达到的精度，也能满足工业场景里的精细作业需求。

业内有个说法：人形机器人Demo里样样行，一到现场就“水土不服”。

智元这套作业智能系统，依托ViLLA具身基座大模型、世界模型与大规模强化学习搭建，具备小样本快速泛化能力。简单说，就是在工厂学会的技能，稍加调整就能迁移到图书馆场景。

这种跨环境的适应能力，恰恰是当前人形机器人规模化落地最核心的瓶颈。

“手作”倒杯不洒冷饮

发现地：上海一冰淇淋门店

取杯、接冰淇淋、撒奥利奥碎、高速搅拌，最后把杯子倒过来展示“倒杯不洒”，这一连串动作，如今在上海吴江路的一家DQ门店里，由一台双臂机器人独立完成。8月29日，DQ与AI机器人公司Sharpa合作的全球首个“真实门店环境”暴风雪机器人餐厅开业。

《IT时报》记者在现场看到，这台名为North的轮式人形机器人，要独立完成55个连续步骤，才能把一杯奥利奥暴风雪递到顾客手中。每做一个步骤，操作间的屏幕上都会显示出当前的环节，和人工相比，机器人的动作较为缓慢，但挡不住消费者等待一杯机器人“手作”冰淇淋的好奇心。

这其中的难点在于：门店的设备、原料、流程全部保持原样，机器人直接使用为人类设计的工具和纸杯。

比如软纸杯容易变形，机械手要轻轻抽取又不能打滑；冰淇淋机运行一两个小时后，打出来的冰淇淋温度会变化，黏度也随之改变，搅拌的力度就得跟着调整……这些问题在仿真环境里碰不到。

机器人的速度和成本看起来都不划算：目前它制作一杯需要约6分钟，是熟练员工的两三倍，设备标价在数十万元级别。但换个角度想：一台不需要社保、不用排班、能通宵工作的机器人，一旦速度提上来、成本降下去，账本可能就完全不一样了。Sharpa的目标是，当量产达到百万台级别，成本有望压到10万元量级。

餐饮行业增速放缓，需要新鲜感和情绪价值来吸引年轻人；而机器人公司需要真实场景来获取操作数据、验证商业化能力——冰淇淋制作工序标准、容错边界清晰，恰好是个合适的“训练场”。

Sharpa联合创始人李一帆介绍：“今天你看到的是冰淇淋，跑通的是一个相对复杂的西式快餐流程。当这个流程跑通之后，做汉堡、做披萨，拆解开来，这十步里可能有七八步我们已经有了。”

不过，业内也有清醒的声音。具身智能从业者冯源提醒，这类项目有没有未来，不能只看开业初期是否吸引消费者，而要观察机器人能否持续运行、门店是否扩大部署，以及新鲜感消退后是否还具备经济价值，“不要最后变成一个快闪店。”