《科创板日报》8月18日讯（记者张洋洋）看完电视，在沙发上转个身，指挥机器人冲调饮料，顺便让它搬走碍事的84斤大箱子。在今天上午的智元机器人2024年度新品发布会上，鲜少在公众视野露面的天才少年“稚晖君”（彭志辉），与自家的机器人做了这么一场交互。

　　在这个模拟的家庭生活场景里，机器人打开榨汁机盖子，拿起盘子把葡萄倒进榨汁机内，用扳手打开可乐瓶盖再往榨汁机倒饮料，盖上机盖按动按钮，最后把调好的饮料倒进杯子，转身送给不远处沙发那边的稚晖君。

　　一套流程虽算不上行云流水，但略显笨拙的动作里，人与机器人生活的场景在此刻还是有了具像化。

　　时隔一年，在今天上午这场名为“智元远征商用启航”的新品发布会上，智元联合创始人彭志辉主持并发布了“远征”与“灵犀”两大系列共5款商用人形机器人新品——交互服务机器人远征A2、柔性智造机器人远征A2-W、重载特种机器人远征A2-Max、智元X-Lab孵化的首个全栈开源机器人灵犀X1、专业数采机器人灵犀X1-W。

　　据彭志辉介绍，这五款机器人采用了家族化设计语言，结合轮式与足式两种形态，应用场景覆盖交互服务、柔性智造、特种作业、科研教育和数据采集等。

　　在接受《科创板日报》等媒体采访时，智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松表示，智元的机器人产品开发已经进入尾声。

　　姜青松透露，双足人形机器人今年10月份开始量产并发货，后期预计一个月生产100台，今年预计出货量200台左右；轮式机器人预计出货100台左右。今年智元机器人产品整体出货量预计达300台左右。

　　近两年，机器人行业陡然升温，行业内的玩家也在增多，相应的产品也层出不穷。

　　对于当前的市场形势，姜青松表示，目前谈竞争有点早，因为市场够大，行业内多数玩家还处在科学教育领域，把机器人产品给科研院校做应用，当下阶段，应用赛道选择大于竞争。

　　具体到智元，其人形机器人目前主要是聚焦在交互服务、营销，比如4S店、展厅的导购和导览，以及商业3C、半导体，以及部分工业场景做上下料的应用。

5月初资金面明显好转。央行定向降准实施后，约释放增量资金4000亿元，不过降准当日和次日，央行在公开市场连续两日大额净回笼，利好有限。央行5月2日发布公告称，4月25日，部分金融机构使用降准释放的资金偿还中期借贷便利9000亿元，5月中期借贷便利将到期1560亿元。5月12日共有3925亿元MLF到期，结合央行的数据，意味着商业银行使用降准释放的资金仅偿还了2365亿元MLF。定向降准之后，从央行公开市场大额净回笼，以及商业银行暂未偿还5月所有MLF可以看出，央行“削峰填谷”维稳资金面的意图明显。不过，从4月末最后一个工作日开始，资金面有明显改善，货币市场利率大都下行，对期债起到支撑的作用。

官方PMI略有回落，主要源于出口和进口订单数据下滑，前者较上月回落0.6%至50.7，财新新出口订单指数一年半来首次跌破50。不过在季节性因素减弱后，新订单指数继续保持在53左右，表明内需仍相对稳定。预计我国经济大概率延续平稳态势，对A股仍将形成支撑。

　　作为行业内的头部玩家，智元机器人已完成了天使轮、A轮、A1轮、A1+轮、A2轮、A3轮、A4轮等七轮融资，并获得北汽、上汽、比亚迪三大汽车主机厂投资。

　　北汽、上汽、比亚迪三者主要体现为战略协同业务协作。而人形机器人行业今年一个普遍景象是，今年以来，有关人形机器人进汽车工厂的市场信息不断释放。

　　姜青松透露，主机厂们为智元的机器人产品提供了很多试验场景，智元也正在做POC（概念验证），但是距离真正的商业化非常有挑战。因此在工业场景的商业应用，今年聚焦在三C和半导体行业的上下料的场景，有部分商用产品。汽车厂将放到明年或者是后年，因为技术的难点会有更大的克服和挑战。

　　人形机器人全行业来看，目前最大玩家就是特斯拉。姜青松称，智元机器人主要对标的是特斯拉的人形机器人产品“擎天柱”（Optimus）。马斯克曾明确2025年开始“限量生产”Optimus，并于明年在自有工厂里测试仿人机器人。

　　如果人形机器人进入家庭，姜青松认为还需要未来5-8年时间，甚至更久，“因为进家庭的条件门槛实在是太高了”。姜青松称说，人机交互的实际体验会比传统的大屏幕+轮子，会有足够多的客户情绪价值，“这是我们今年发货量最大的一块”。

　　“我们会有很多中间态的产品出来，能够出现能够满足一些多用场景，然后慢慢的就是向更高的目标去进发。我们认为，双方的差距不会太大，而且中间会产生很多能商业化的产品，而且我们商用能力、成本控制能力比特斯拉要好。我们（机器人）马上就要量产了，量产以后我们整个的供应链和成本控制，可以在国内达到一个比较高的水准。”姜青松称。

　　在机器人的技术能力方面股票如何加杠杆费用，智元机器人这次还展示了机器人动力域、感知域、通信域、控制域一系列自主研发的技术成果。以及具身智能G1到G5技术路线图，从G1到G5分别对应基础自动化、通用原子技能、端到端操作技能、端到端操作大模型以及最终的AGI，类似自动驾驶领域的L1、L2、L3分级。