在广州海心沙全空间智能体验中心，前来参加APEC“中国年”首场正式活动的百余位政府官员，被现场演示自主售卖爆米花的人形机器人所吸引，他们一边驻足参观，一边交流问询，深度了解中国科技创新的最新成果。

　　上述机器人来自深圳越疆科技，正是年初火爆全网的越疆全自主人形机器人Atom。彼时，Atom进驻深圳电影院，在无人辅助情况下，每日连续工作14个小时，实现日销爆米花1000杯、单日营收突破2万元的业绩。

　　这是全球首例在复杂商业环境中，全自主运营的技术突破与应用落地，展现了该款机器人自身成熟的技术实力与商业化落地方面的初步成果。

　　接下来则是量产。在参与APEC“中国年”活动展演前夕，越疆正式启动第三批全尺寸工业人形机器人Atom的量产交付，开始奔赴更广阔、更真实的产业前线。

　　“对我们而言，量产绝非简单的数量叠加。行业的共识日益清晰，机器人的终极价值在于成为务实的生产力工具。量产能力是区分‘实验室概念’与‘工业化产品’的最关键标尺。”越疆科技市场总监谢凯旋告诉南方财经记者。

　　在我国“十五五”规划建议中，具身智能被列为未来产业的核心。站在从技术突破到产业爆发的关键窗口，以越疆为代表的广东机器人企业，正在致力于扎根场景，创造新的经济价值。

　　按下规模化交付“加速键”

　　春节前夕，走进越疆科技展厅，能看到一台围着红色围巾的机器人，正左手拿着纸杯，右手拿着勺子，给来访的人盛送爆米花。

　　整个过程，Atom需要在十几秒内，连贯完成识别顾客、取杯、装填、识别满杯状态、平稳放置递送等一系列动作，并能应对现场各种干扰。

在行业普遍追逐高大全的落地场景之下，走进电影院卖爆米花，隐藏着越疆怎样的技术逻辑与商业考量？

　　谢凯旋谈到， 攻克专用场景的思路，其实更有助于机器人在可控范围内完成技术闭环验证，全面检验机器人从感知、推理到执行的智能系统实战能力，为规模化落地探路。

　　过去一年里，中国机器人赛道流行机器人马拉松、拳击赛等节目，但流畅的动作背后，都是由旁边的操作员遥控完成。

　　固定的小场景，则要求机器人不依赖预设的固定轨迹或远程操控，更多基于端到端的视觉语言动作模型（VLA），实时感知环境、理解任务、规划动作并自主纠错，考验机器人全自主运行的核心能力。这为越疆后续规模化量产打下底气。

　　不久后，越疆正式启动第三批全尺寸工业人形机器人Atom的量产交付，正式按下2026年规模化交付的加速键。在越疆对外发布的视频中，机器人整齐列队，稳定行走，完成一系列动态平衡动作、舞蹈和工业装配。

　　量产能力是2026年人形机器人赛道的“试金石”。2026年年初，随着马斯克宣布人形机器人将在明年发售，行业再掀量产热潮。

　　不过，与验证场景不同，具备强动态平衡和精密操作能力的全尺寸人形机器人的规模化生产，挑战是几何级增长的。

　　对于企业来说，背后其实是一道系统工程鸿沟。

　　“量产的前提，首先是大脑优先，基于场景理解的自主应变能力，是人形机器人在产业中创造价值的起点。其次是身体可靠，这是上岗的‘生命线’。再就是场景驱动。通往‘通用’的道路，必须从征服一个又一个‘专用’场景开始。”谢凯旋说。

　　他提到，作为扎根深圳的机器人企业，越疆科技的量产效率深植于深圳的产业土壤。“深圳支持我们在中试基地放置四五十台机床，随时打样，至少能提高30%的研发效率。上午画图，下午就去现场加工，晚上调试，把原来一个月的周期变成了一天。” 越疆相关负责人介绍。

　　越疆科技的“制造业基因”，在此刻也发挥了重要作用。凭借过去在制造业各类场景的深度布局，让企业在机器人量产进程中，能及时将大脑、身体与场景深度融合，作为贯穿始终的三大关键能力。

　　更重视“大脑”和多机协同

　　“大脑”优先还是“运动”优先，是目前国内人形机器人的两大争鸣方向。

　　以宇树科技、众擎机器人等为代表的“硬件派”，以智元、银河通用等为代表具备强大AI能力的“软件派”，两种技术路线选择，也导致双方优选商业化落地场景有本质差别。

　　越疆科技如何选择？“现在行业机器人的竞争力，一是硬件稳定性和操作精度，二是大脑聪明程度。大脑方面，我们三年前就开始布局垂直领域智能化，不追求通用大脑，而是做垂直场景训练。这样操作精度高，两者结合就能在垂直场景落地。”谢凯旋说。

　　实际上，越疆科技一直在强调“大脑”的重要性。在传统工业场景中，环境结构化，任务是预设的，但真实世界充满不确定性。为此，量产的Atom搭载了越疆自研的DOBOT-VLA模型。通过端到端融合视觉感知、语言理解与动作生成，将任务指令转化为结构化推理链，再映射为连续、可泛化的动作轨迹。

　　这意味着，Atom不仅能够“听懂人话”，理解需求并做出自然回应，还能“动手干活”，自主规划执行全套流程，并实时纠错。

　　该模型的核心技术就在于此。Atom机器人能够对复杂任务进行自主分解与序列规划，在执行过程中进行持续性状态监测。当遇到突发状况时，系统能够自主诊断，重新规划，不需要外部指令即可完成纠错与任务续行。

　　在实际演示中，南方财经记者看到了这一能力的具象化体现：当爆米花被倒掉一半时，Atom能够识别状态并主动进行补装。即使在盛装过程中受到人为移动容器的干扰，它也能自主重新识别位置并完成抓取。即使爆米花在盛装过程中被意外倾倒，机器人也能通过自主感知判断情况，并再次执行盛装操作。

　　借助动作空间建模、推理链分解与强化学习对齐，该模型实现了从“看懂世界”到“动手执行”的闭环智能，让机器人不再需要技术人员为每一个可能出现的异常情况预设应对程序，而是像人类一样拥有一个聪明的大脑，基于对环境的实时理解，做出适应性决策。

　　“这个模型不是为了堆砌技术概念，而是为了解决真问题。” 谢凯旋表示。

　　例如，借助“大脑”的协同和“身体”的标准化，Atom拥有了在工业场景多机协同的能力。实现多机协同的前提，在于越疆构建的“具身智能超级工厂”统一技术架构。其背后的核心，就是以上两方面的协同。

　　尤其在大脑方面，基于DOBOT-VLA模型和统一的智能调度枢纽，机器人不仅能完成自己的工作，还能够对群体任务进行分解、分配与全局优化，实现工艺级的协同规划。

　　这为越疆的量产交付带来显著优势。在产线效率上，企业交付的不是一个个孤立的机器人，而是一套即插即用、可快速编排的柔性生产力单元。

　　“客户可以像搭积木一样，根据订单变化灵活配置机器人班组，大幅缩短产线重组和调试时间。”越疆相关负责人介绍。

　　由于采用了统一的软件平台和标准化硬件，也让越疆在交付周期和成本上大幅缩短，使得大规模、可复制的交付成为可能。这正是人形机器人从示范走向普及的关键。

　　越疆科技的故事，正是广东机器人产业不断迭代进化的新叙事。来到2026年，从强化量产到强化大脑，粤产机器人在运动控制算法、大模型植入以及核心零部件减速器等方面均取得显著进展，大步朝着千亿元级新兴产业集群迈进。