中经记者 吴静 卢志坤 北京报道
8月19日，2026世界机器人大会在北京亦庄北人亦创国际会展中心开幕。300余家企业、2000余件展品齐聚近5万平方米的展区，人形机器人、四足机器狗、机械臂在各自展台上轮番表演——跳舞、翻跟头、握手互动，热闹非凡。
在展区现场，《中国经营报》记者看到，奇瑞墨甲机器人的展台前却是另一番景象。
30多块大屏铺满展墙，每块屏幕都在播放不同城市、不同场景的实时画面：江阴的十字路口，智警机器人正在疏导早高峰车流；芜湖的博物馆里，墨茵机器人在为参观者作导览讲解；马来西亚的汽车4S店中，另一台墨茵正用当地语言接待进店客户。22个城市的智警机器人同步直播道路执勤，5大公共场景实时连线墨茵工作现场，国内外12家汽车4S店同步展示机器人服务。
“我们没有过多去秀所谓的核心技术，而是用30多块大屏，展示机器人在世界各地不同城市真实工作的场景。”奇瑞汽车执行副总裁、国际业务事业部总经理、墨甲机器人总经理张贵兵在接受包括《中国经营报》在内的媒体记者采访时说道。
从4S店的营销痛点出发
墨甲机器人的起源，和大多数机器人公司不太一样。张贵兵长期负责奇瑞汽车的国际销售业务，有两个问题困扰他多年。一是汽车销售的淡旺季矛盾：淡季留不住人，旺季培训来不及，汽车知识又复杂，新人很难快速上手；二是海外培训的语言困境：讲英文相对容易，但到了世界各地的当地市场，语言就成了巨大障碍。
“我们当时就在想，能不能做一个机器人出来，满足这些营销需求？”张贵兵说。
这个念头催生了墨甲机器人。经过约三年打磨，墨甲的首款人形机器人墨茵已经在4S店里找到了自己的位置。张贵兵把汽车营销过程拆解成10个场景，墨茵可以完成前4个——迎宾接待、引导询问购车用途、带到车旁讲解功能性能、留下客户联系方式。它不做所有事，而是和人类销售员协同工作。
张贵兵强调：“不是先有技术再找场景，而是场景驱动了技术的方向。”
展台的大屏上，机器人在不同城市“真干活”的画面不断切换。支撑这些画面背后稳定运行的，是一套从汽车产业“移植”过来的体系。
张贵兵将这种协同概括为三个层面。最直接的是供应链，他表示，中国汽车一年几千万辆的产业规模，供应链体系经历了从研发到制造再到质量稳定性的完整洗礼，具备大批量制造的承载能力。“墨甲是国内首家全面引入汽车供应链体系的机器人企业，确保了核心零部件在可靠性、质量稳定性与成本方面的优势。”
第二层是研发与制造体系。墨甲的团队里，一半人员聚焦具身智能核心技术，另一半人员来自奇瑞的汽车体系，包括负责研发、不同市场法律法规合规、质量控制测试等专业人员。
第三层是销售渠道和售后服务。他指出，机器人未来的价值量很大，售后服务体系能不能快速了解当地消费者需求至关重要。奇瑞汽车目前覆盖全球140多个国家的渠道网络，这套网络正在为墨甲提供售后支撑。
“汽车和机器人大约有70%的地方是可以协同的。”张贵兵表示，“剩下的30%，是人形机器人自身的特殊性，比如双足行走、上肢操作、与人的近距离交互等，这些是汽车产业给不了的，必须从零构建。”
从“秀才艺”到“真上岗”
目前，墨甲的产品矩阵包括智警机器人、智护机器人、墨茵人形机器人等，以及本次WRC首次亮相的家庭陪伴机器人墨宝Mobo。墨宝身高约0.9米、重约18千克，小巧的体型和亲和的外观吸引了不少观众驻足互动。
面对“产品线这么散，会不会不够聚焦”的疑问，张贵兵表示，大家看到墨甲品类很多，但实际上在看不见的地方，关键模组、大小脑的复用率都非常高。“我们通过打造一个成熟平台，可以快速适配不同场景，就像一个人换不同的衣服。”
这套方法论同样来自汽车行业。汽车是典型的平台化开发模式，同一个底盘可以衍生出轿车、SUV、MPV，墨甲把同样的逻辑移植到了机器人上。
除了机器人本体研究外，墨甲团队还专门研究不同场景的客户需求。“机器人开发出来的是一个通用本体，但能不能适配每一个具体场景，就需要有不同的体现形式。有的场景双足更好，有的轮式更便捷。”张贵兵说道。
2026年被业界视为“人形机器人量产元年”。工信部与国务院国资委联合启动的实景实训专项行动明确提出，到2026年年底要在代表性场景中“开启‘作业模式’”。
但“作业模式”和“表演模式”之间，隔着一条不小的鸿沟，张贵兵对此有清醒的判断，当被问及机器人何时能在汽车工厂“打工”时，他给出的时间表颇为务实：物流领域明年就会有大量场景落地，但在总装领域，由于汽车是平台化开发、混线生产，零部件数量庞大，装备复杂程度高，目前来看还需要更长时间。
这种务实，也体现在墨甲的出海策略上。截至目前，墨甲产品已进入全球60多个国家和地区。但公司并不急于铺满所有市场，而是按三个维度排序：高危场景优先，凡是对人不友好的岗位，只要有解决方案，不管哪个市场都会欢迎；环境适配优先，中东的高温、东南亚的雨季，解决这些特定环境问题的机器人在对应区域有差异化优势；成本替代优先，欧洲劳动力成本高，有机器人替代就是突破方向。
“未来机器人一定会逐步进入更复杂、更智能化的工作场景。”张贵兵强调，“但前提是先在真实场景里跑起来，用真实数据迭代，而不是在实验室里闭门造车。”
（编辑：卢志坤 审核：童海华 校对：颜京宁）
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