八台智元G2人形機器人在龍旗科技南昌工廠的生產線上連續工作了6天，任務是把平板電腦從傳送帶抓起、送入測試夾具，再根據結果將合格品與次品分開。這場公開直播顯示，機器人全程未出現重大故障，任務成功率超過99.5%，處理速度達到每小時310台裝置。沒有炫技的奔跑或舞蹈，只有重複而枯燥的工廠作業——這個看似平淡的畫面，恰恰成為“AI+具身智慧”進入真實製造環節的最新註腳。
就在一年多前，行業還在爭論機器人是否必須做成“人形”，而如今，“大模型必須進入人形實體、實體必須進入真實場景”已逐漸成為共識。智元G2的這次試崗並非孤例。7月初，特斯拉宣佈其弗裡蒙特工廠的首代Optimus人形機器人產線將取代最初的Model S/X總裝線，設計年產能達100萬台，而得州第二代產線的規劃產能更是提升至1000萬台。這些進展表明，人形機器人正從實驗室快速走向規模化產線部署。
上海在這條賽道上的佈局早已展開。2025年7月底，《上海市具身智慧產業發展實施方案》印發施行，而在上海“十五五”規劃中，AI和人工智慧進一步被明確為先導產業和未來產業。產業層面的積累更為紮實：經過多年發展，一台人形機器人所需的核心零部件，在以上海為圓心的150公里內即可配齊，本地配套率達到80%。到2026年3月，張江具身智慧供應鏈平台進一步提出“一天匹配、三天打樣、一週試產”的目標，將設計、製造、驗證、開發和服務串聯起來。
上海的目標並非單純比拼人形機器人的產量，而是要把大模型、機器人本體、零部件供應商、製造客戶和公共資源平台編織進同一個協作網路，重新學習如何設計、試製和量產這類複雜系統工程。以上汽通用與智元的合作為例，雙方在將機器人用於電芯抓取和上料前，曾摸排了上百個工位、數十個場景，經歷近千次測試。當晶片、電機、減速器、感測器、靈巧手等眾多部件被整合進同一機體並投入實際生產時，任何一處短板都會迅速暴露。這個過程或許不如造出一輛新車那樣引人注目，卻能持續積累資料，反向改進零部件、工藝設計、測試驗證和柔性生產。
階躍星辰創始人姜大昕等AI大模型創業者普遍認為，AI大模型的下一步就是進入物理世界，從虛擬通用模型演進為物理通用模型。上海在具身智慧產業實施方案中明確設定了量化目標：到2027年，集聚百家骨幹企業、落地百大應用場景、推廣百件領先產品，核心產業規模突破500億元。值得注意的是，方案不僅涵蓋大模型和具身智慧本體，還同時納入了語料、模擬訓練、中試、基金和融資租賃等配套環節，意在構建完整生態鏈。上海已有的汽車、消費電子、半導體、港口和醫療等規模產業，都將成為這一生態的直接受益方。
挑戰同樣不容忽視。企業數量過多可能導致資金和人才分散，如果每家公司都自建模型、資料採集、訓練場、中試線和供應商介面，即便在150公里半徑內，也可能形成彼此隔絕的“技術孤島”。上海面臨的真正考驗不僅在於技術突破，更在於能否建立起真正的產業平台，讓一家企業付出的試錯成本，轉化為下一家企業降低新技術部署門檻的經驗。
智元G2每小時處理310台裝置只是一個起點。對於志在成為未來產業創新高地的上海而言，下一階段更關鍵的指標是：有多少機器人能穩定完成一個完整班次，又有多少產線資料能迅速回傳至模型和供應鏈，驅動下一次更高效的部署。當機器人像工人一樣照常“上班”、產線照常出貨，而不再需要人類守在螢幕前監控時，具身智慧才算真正完成了從演示到生產力的跨越。