如今，具身智能行业，是越来越务实了。
相比于造出一台更像人的机器人，业内更关心谁能让机器人长期运行在真实世界，并持续积累经验。
因为对于机器人而言，走出实验室只是第一步。
近日，国际权威咨询机构弗若斯特沙利文发布的《2025 年全球具身智能与商用服务机器人独立市场研究报告》揭示了这样一个行业共识：
商用服务领域，正是具身智能规模化落地的"第一战场"。
在这个高频、刚需、ROI（投资回报率）清晰且极易实现全球化复制的赛道上，中国厂商不仅占据了主导地位，更在开启一场深刻的产业革命。
报告显示，从全球商用服务机器人收入、全球商用服务机器人出货量、全球商用清洁机器人收入、中国商用服务机器人出海四大维度评估，普渡机器人均排名第一。
该公司的产品已在全球 85 个国家和地区部署，累计落地超过 13 万台机器人。
这些机器人正在餐饮、酒店、工业、仓储等大量真实场景中运行。
大规模部署不只代表商业成绩有多突出，更意味着其产品能持续获得真实世界反馈的能力。
这一点很重要。
当具身智能进入商业化阶段，真正决定智能上限的，是它能否在一次次任务执行、环境交互和反馈中理解物理世界。
D7 是普渡聚焦工业、零售等场景的类人形智能机器人。
和很多只展示单点能力的机器人不同，D7 被放在了一个更大的问题里观察：
当机器人真正走向工业、零售、仓储等复杂环境，一次次工作的经历，如何沉淀为可复用的智能经验？
这些经验，又是如何被迁移到不同形态的机器人上的？
超 13 万台机器人冲在一线
正如 PC、智能手机和智能汽车相继定义了不同的时代，机器人正成为 Physical AI 时代最重要的终端载体。
让机器人进入真实环境，也成了行业共识。
站在厂商角度，真实环境已是兵家必争之地。
只因机器人和传统 AI 面对的是完全不同的数据环境。
大模型可以通过海量文本学习知识和语言规律，但机器人需要面对真实物理世界中的复杂变化。
它不仅要知道一个物体是什么，更要知道如何接近它、如何拿起它、如何适应变化中的环境。
这些能力，很难仅靠实验室里的训练或者有限的演示获得。
机器人必须进入真实场景，在一次次任务执行、环境交互和失败反馈中积累经验。
这也是为什么过去几年，具身智能行业开始越来越重视「真机数据」。
但问题在于：
机器人想获得真实数据，首先要进入真实场景。而进入真实场景，本身又需要机器人足够成熟。
经典的「鸡生蛋」问题又出现了。
没有大量机器人部署，就没有足够真实数据；没有真实数据，机器人又很难快速提升。
少数企业正在尝试通过商业化部署打破这一怪圈。
过去十年，普渡持续将机器人投入餐饮、酒店、工业、仓储等真实场景。
目前，普渡机器人已经在全球 85 个国家和地区，部署超过 13 万台机器人，覆盖餐饮、酒店、工业、仓储等 16 个行业。
这些机器人每天面对的，不是标准化测试环境，而是真实世界中的各种变化。
13 万台机器人冲在各行业的一线，每一次运行，都在积累对于真实环境的理解。
△沙利文独立研究报告
据普渡方面披露，目前其每年累计产生 3650 万小时的导航数据、1580 万小时的操作数据。
但这些数据的价值，并不只是规模。更重要的是，它们来自机器人第一视角。
过去，机器人厂商卖的是设备。
机器人完成一次任务，数据价值往往也就停留在这一次任务本身。
但未来的智能机器人，竞争逻辑会完全不同。
部署规模扩大，真实场景增加，数据不断回流，模型能力提升，机器人适应更多场景，进一步扩大部署。
以此形成真正的数据飞轮。
这也是为什么过去几年，越来越多企业开始争夺真实应用场景。
因为场景不是机器人商业化的终点，而是智能进化的起点。
不过，单纯依靠真实数据还不够。
AI 模型可以通过不断训练快速迭代，但机器人每一次真实世界中的错误，都可能对应真实的时间成本、设备成本和安全风险。
如何让这些数据被高效地利用，是未来机器人竞争的关键。
一个经济又实用的方案是：真实世界提供经验，虚拟世界扩大训练规模。
普渡也认可这两者的结合，引入「虚实双闭环」机制。
机器人可以先在 World Simulator 仿真环境中进行大量训练。
在虚拟世界里，机器人能够反复尝试不同任务组合，提前学习各种可能出现的情况。
然后，再通过真实环境中的 Human-in-Loop 反馈进行校准。
仿真负责扩大训练规模，现实负责提供真实反馈。
当机器人开始学会迁移经验
仅凭几十条人工示范轨迹，就能让机器人快速适配全新作业任务，训练机器人已经如此简单了么？
数字背后，或许真正值得关注的，是机器人终于跳出「从零学起」的模仿模式，具备了沉淀、迁移、复用通用物理经验的能力。
在此之前，由于不同机器人形态差异大，单独训练成本太高，整个行业长期困在「一机一模、一场一训」的低效范式里。
无论是餐饮配送、商超清洁还是工业搬运，只要更换机器人本体、切换作业场景，研发团队就要重新搭建采集环境、人工录制上万条操作轨迹、从零训练专属模型。
耗费大量人力、时间不说，关键是采到的数据无法跨机型、跨场景流通复用。
本质问题还是，机器人只会机械复刻记录下来的固定动作，无法理解动作背后的物理逻辑与因果经验。
这也是传统机器人泛化能力薄弱、落地适配成本居高不下的根源。
针对导航与操作协作断层、机器人缺少物理直觉、不同机器人形态之间数据割裂的问题，普渡机器人自研了具身智能大模型 PuduFM。
它并非传统算法的简单迭代升级，而是支撑普渡「一脑多形」战略的核心技术底座。
PuduFM 有三个关键组件。
PIM 物理预言家
它给机器人植入人类同款「物理直觉」。
人看到一个湿滑的杯子，会下意识知道需要轻一点拿。
但传统机器人做不到。它只能识别画面像素，无法读懂图像背后的物理关系。
PIM（Physical Intuition Model）采用因果注意力 Transformer 架构，不走市面上多数机器人「死记画面像素」的老路。
它不盯着图片表面，而是进入潜空间内，提炼物体运动背后的动力学逻辑，把重力、摩擦力、物品变形、重心偏移这些现实里的物理规则，转化成机器能看懂、能计算的数据特征。
机器人当下的位置、姿态，加上它准备做出的动作，都会传给 PIM。
它能提前预判这么做会产生什么物理结果，算出抓东西会不会打滑、移动会不会撞上障碍物，给后续动作划定安全边界。
简单来说，这一步用来解决机器人「看得见，但不理解」的问题。
VLA 多模态对齐
这是打通导航与操作的认知壁的关键。
以前机器人是各干各的，看画面、听懂人话、走路、抓东西分成几套互不连通的系统。
经常出现听懂指令、走到目标跟前，却抓不稳物品、动作衔接不上的情况。
VLA 相当于把视觉、语音、机器人移动、机械臂操作全部整合到一套统一的思考逻辑里。
同时接入 PIM 给出的物理预判，先读懂任务需求，再看清周边环境，最后生成符合物理规则的连贯动作。
不管是远距离行走，还是近距离抓取操作，全部一套大脑统筹。
不同款式的配送、清洁、工业机器人都能共用这套能力，解决过去机器人"走得到，但做不好"的问题。
World Model 仿真引擎
它是机器人的线上虚拟训练场。
前文提到的「虚实双闭环」机制，分虚拟、真实两条循环，World Model 就是虚拟闭环的核心载体。
它解决了真实场景采集成本高、极端工况样本稀缺的痛点。
普渡机器人这些年在餐饮、工业、商超等 16 个行业积累的真实场景数据，全部供给这套仿真引擎使用。
靠着这些真实场景素材，搭建出与现实高度一致、能精准模拟物理变化的虚拟环境。
再借助 Diffusion Transformer 架构自主生成海量多样化轨迹。
不光有标准成功操作流程，还会主动生成碰撞、滑脱、重心失衡等对抗性极端工况，批量产出高质量合成训练数据。
这一步非常关键，它给 PIM、VLA 打好了基础认知。
也是因为有 World Model 的海量虚拟预演打底，再辅以少量真实场景人工修正轨迹，普渡机器人才能做到只用 50 条专家示范数据，就能快速完成新任务适配。
这次在 WAIC 首次亮相的 PUDU D7，也是 PuduFM 落地的典型硬件载体。
顶层架构「一脑多形」
这套技术战略下，部署的设备数量越多、覆盖场景越丰富，模型积累的物理经验越充足，也就变得更聪明。
事实上，一个机器人基座模型真正的价值，从来不是单独让某一台机器人变得更智能。
能够打破机型、场景、数据的边界，让不同机器人共享同一种智能能力，普遍被认为是下一代机器人的产业范式。
2026 年，沙利文发布独立市场研究报告：
随着具身智能技术持续成熟、统一智能能力不断提升及商业化规模复制加速推进，机器人产业正由"一机一脑"逐步演进至"一脑多形"。
说到底，原始数据不等于 context。没经过治理的数据，是噪音，不是信号。
△沙利文独立研究报告
纵观具身产业，普渡机器人是较早一波部署「一脑多形」战略的玩家。
他们认为，未来机器人不应该只是拥有不同的「身体」，更应该共享一个能够持续进化的「大脑」。
由此，普渡总结了一套适应具身智能时代的核心公式：
Physical Agent（物理智能体）= 本体 + 系统 + 技能。
其中，本体对应机器人的硬件形态；系统负责调度和执行。
技能层，则代表机器人真正能够完成的任务能力。也就是前文说过的具身智能大模型 PuduFM。
它是机器人的「统一物理智能大脑」。
但机器人想真正进入复杂环境，还需要一套能够管理大脑、调用技能、协调任务的系统。
普渡自研了具身智能操作系统 PuduAgent。
它把 PuduFM 的大脑能力完整封装起来，提供操作系统、记忆、标准化技能库，统一管控所有机器人。
这么说吧，PuduFM 是让机器人「变聪明」，PuduAgent 负责让机器人「把聪明用起来」。
「安卓 /iOS」生态为什么重要？因为统一的生态。
机器人也是一样。PuduAgent 就是要做机器人的「安卓 /iOS」。
PuduAgent 由三部分组成。
一是PuduAgent OS 核心运行基座。
它又包含三个组件：
智能核心 Agent Core：负责理解环境和任务规划，让机器人能够根据当前场景做出判断；
长效记忆 Agent Memory：负责记录任务过程，让机器人拥有持续记忆能力；
实时执行底座 Agent Runner：负责实时执行，把规划转化为具体动作。
这些组合起来，让机器人不再只是执行一串预设指令。
二是PuduAgent Skills 标准化原子能力库。
过去，不同机器人往往需要针对自身功能重新开发技能。
配送机器人需要重新训练导航，工业机器人需要重新开发操作能力，新的机器人形态又要重复一遍这个过程。
最终，每一台机器人都像一个独立员工，只会自己的技能，却无法共享经验。
PuduAgent Skills 就是将导航移动、抓取操作、人机交互、自动避障、多机器人协同调度等能力，抽象成标准化技能。
这些技能可以被机器人按需调用，并且能够跨不同机器人形态进行复用。
三是PuduAgent Safety 安全防护机制。
真实世界中的机器人，最大的挑战不是完成一次任务，而是在复杂环境中长期稳定工作。
一个动作能不能执行？会不会碰撞？环境变化后是否需要调整？
这些都需要机器人在行动前进行判断。
PuduAgent Safety 就像机器人的安全护栏。
它会提前判断动作可行性，对潜在风险进行预测，并在异常情况下及时调整甚至停止任务。
这样可以降低机器人在真实商业场景中的试错成本，让机器人在商场、工厂等环境中运行更加安全可靠。
本体层面，形成服务配送、商用清洁、工业配送、通用具身智能四大产品矩阵，覆盖专用、类人形、人形全形态机器人布局。
PuduFM+PuduAgent，一并在不同本体上持续落地，共同构成了普渡机器人的顶层战略「一脑多形」。
简单理解，PuduFM 像手机里的统一 AI 内核；PuduAgent 则像操作系统。
而「一脑多形」，就是让这套智能体系同时驱动不同设备。
就像同一个 AI 内核可以运行在手机、平板、穿戴设备上一样，未来无论是配送机器人、清洁机器人、工业机器人，还是人形、四足机器人，都可以共享同一套智能架构。
当机器人从单个产品，变成一个共享智能能力的生态，具身智能才真正具备了规模化发展的可能。
One more thing
机器人开始「上班」，真正重要的不是它完成了多少订单，而是它在每一次工作中留下了多少能被复用的经验。
这也是资本市场正在关注的方向。
今年 4 月，普渡机器人完成近 10 亿元新一轮融资，投后估值突破 100 亿元。
从 13 万台机器人进入真实场景，到 PuduFM 理解物理规律，再到「一脑多形」推动能力迁移。
当然，机器人距离真正理解复杂世界，仍有大量技术问题需要解决。
可以确定的是：
下一阶段，机器人竞争的将会是真实世界的数据，谁拥有的更多机器人，谁就拥有更大的物理世界数据入口。
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