AI时代，以AI服务AI
当下这一代人，在短短二三十年间穿越农业时代、工业时代、互联网时代、移动互联网时代，来到如今扑面而来的人工智能时代。吴丰礼认为，很多创业者经历过时代，也曾错过时代；面对呼啸而来的AI时代，挑战仍然很多，机会也很多。
他用“i型结构”描述当下产业格局：顶端是AI算力、高端芯片、大模型等少数AI相关赛道独立向上，下面是庞大的传统制造业、餐饮零售等行业，上下之间仿佛断开，形成“AI阵营”与“非AI阵营”。
制造业企业必须回答：我们身处何处？哪些赛道与我们息息相关？
吴丰礼的判断是：过去AI更多存在于数字世界，未来AI一定会连接物理世界。过去智能驾驶是AI落地物理空间的主要载体；当下与未来，机器人会成为最重要的载体。而机器人走向物理世界，工业场景是必经之路——既是宝贵的训练场，也是源源不断的数据源泉。
其中，拓斯达对于自身生态位的思考是“以AI服务AI”。
前面的AI是技术和产品，即通过AI技术打造工具和能力；后面的AI是客户和市场，即服务对象。在吴丰礼的框架里，AI有四个关键词：一项技术、一件工具、一种核心能力、一个庞大的产业。它们不仅是并列关系，更是递进关系：由技术生出工具，将工具转化为能力，再让能力支撑起可变现、可持续的产业。
“短期看销售、中期看产品、长期看运营”，这是拓斯达的经营思路。
运营端，拓斯达以All in AI的决心，坚持业务牵头、技术配合，让AI应用的种子从真实业务中生长出来。
产品端，依托注塑装备、数控机床两大底层装备和大量客户场景，遵循“场景+机器人+数据+AI模型”的自进化闭环，扎根产业的“田间地头”，让具身智能真正懂工艺、会干活、能落地。
销售端，通过收购来勒光电49%股权切入高速增长的光模块、光芯片赛道，服务上游光产业客户，为具身智能打开全新的场景。
具身智能的标尺，是什么？“具身智能并不等同于人形机器人，‘懂工艺、会干活、能落地’才是工业场景的标尺。”这是拓斯达关于具身智能怎么落地的回答。
过去一年，拓斯达团队扎进一线车间，吃透真实工况，沉淀工艺经验。他们走访了100多家客户，经过30多个场景和任务验证，最终把具身智能收敛到三类典型应用场景：多品种、小批量生产；多工序集中作业；工厂物料搬运。
场景一：多品种、小批量
柔性分拣与存量改造
一家国内头部塑胶制品企业，产线常年流转上百种型号物料，多型号交替生产。注塑成型后的分拣工序基本依靠人工，每小时产出约500件。工人不好招、素质参差不齐，容易出现错件、漏件；传统自动化改造每切换一次型号，单台设备要花2到4小时调试，小批量模式下还不如人工。
拓斯达与客户联合打造基于AI的柔性分拣工作站：AI视觉实现物料自主识别，减少错检漏检；自主识别、定位与路径规划降低操作难度；已建档物料可实现5分钟快速换产，未建档新物料30分钟之内完成；普通工人一键操作，无需专业工程师驻场调试。运行后，产线UPH稳定达到1000pcs，良率更高、效率大幅提升。
第二个案例来自3C行业客户。该工厂已批量部署多台拓斯达机器人工作站，但随着需求个性化、品种增多、单次批量变小，原有设备只适配固定产品，产品迭代就要重新建模、调试，换产周期长；全部更换新AI设备又面临较高采购成本。
拓斯达的方案是：保留原有设备，叠加AI柔性分拣模型进行智能化改造，让老机器焕发新价值。改造后，产线柔性显著增强，系统可兼容多种硬件，换产压缩到分钟级。
黄晶由此提出一个重要观点：“每一台在客户现场运行的拓斯达机器人，都是物理AI的载体。”拓斯达的智能AI工作站，正把每年折旧的工业设备，转换成可以持续学习、持续增值的智能载体。
场景二：多工序集中作业
一台设备包揽三道工序
多工序集中作业，是自动化改造中更难啃的骨头。
在精密零件制造场景，精密注塑小零件对一致性要求很高，注塑成型后分拣、摆盘同步开展，还要叠加多种物料换产。过去分拣摆盘、检测要做成两套独立设备，占用车间空间，工序间物料流转影响效率；现场产线布局已定型，大范围调整动线会打乱生产节奏，基建、管路改造还会产生额外投入。
拓斯达用双臂人形机器人搭建分拣、检测、摆盘一体化工作站，把原本拆分的工序整合到同一工作站，占用空间更小，不改动原有产线动线和配套设施，尽量避开停产改造风险。搭配AI缺陷检测，识别准确率高，一台设备包揽三道工序。
在光学玻璃行业头部客户场景，工艺流程处于移印之后、成品封装之前，需要经过清洗、AOI检测、人工擦拭三道工序。多台设备加人工协同，产线流程冗长、节拍缓慢，人工转运还极易造成玻璃二次划伤。
拓斯达推出AOI双臂机器人玻璃擦拭工作站，实现一机多工位集成作业，无缝衔接清洗、AOI检测、人工擦拭，规避转运带来的二次划伤。基于模型的缺陷检测能力，整条产线良率提升15%。整套设备即插即用，无需编程调试，普工即可快速上手。
黄晶指出，擦玻璃看似简单，交给机器人却并不容易，需要精准定位，合理控制作业力度，属于仿人柔性动作，传统专机很难实现。双臂机器人恰好可以做到：一手高效上下料，一手柔性擦拭，双手协同提升效率。
这背后是对工艺的理解，拓斯达把工业机器人上积累的视觉检测、注塑埋入、涂胶、打磨、装配等成熟工艺包，结合Agent技术封装为垂类工艺模型，再将工艺能力复用和迁移到具身智能产品。与此同时，产品性能持续迭代，拓斯达新一代双臂机器人整机刚性提升30%、运动范围提升45%、臂展提升23%。
场景三：工厂物料搬运
小拓2.0与数据闭环
去年，拓斯达发布面向注塑场景的轮式人形机器人“小拓”。时隔一年，小拓解锁了搬运码垛新任务。
针对搬运码垛场景，拓斯达把任务拆解为抓取、转运、码放三大核心模块，依托小拓双臂和AI视觉定位技术，实现对流水线上来料箱体的自主抓取，无缝对接工厂原有产线、场地，做到零改造落地。
搭配SLAM导航技术，小拓可在厂区自主巡航、精准对位；结合AI大模型自主规划能力，无需人工精细化编程调试，即可自主适配不同箱体规格和码垛垛形。整套方案具备可移动、强智能、零改造、即插即用四大优势。
拓斯达已打通从真机采集与合成数据的全流程，将实采数据与仿真合成数据结合，降低数据采集成本和应用门槛；原始数据经清洗、标注、存储生成高质量数据集用于模型训练，并可在仿真平台通过sim2sim技术充分验证，达到预期后再部署到实际场景。
同时，在客户允许的情况下，持续回收现场作业数据，形成完整数据闭环：既反哺模型迭代，让方案越用越好用、越用越智能；也可对现场设备进行状态监测与评估，提前识别风险，开展计划性维护。
小拓人形机器人拿下AI算力领域订单
更为重要的是，小拓的商业化进程，正在从场景验证走向客户订单。
本次开放日上，凯航科技与拓斯达签署人形机器人采购协议。凯航科技专注AI算力高速光连接器件研发生产，是算力产业链优质企业。协议落地后，拓斯达人形机器人将助力凯航科技强化产线品质管控、打通数据链路，推动客户产线智能化升级。
这一签约的意义在于，拓斯达的小拓人形机器人产品已经进入AI产业链客户的产线规划。这正是“懂工艺、会干活、能落地”最有力的商业佐证。
全尺寸双足人形机器人STAR全新发布
在本次开放日上，拓斯达正式发布了面向工厂打造的全尺寸双足人形机器人STAR。
从参数看，STAR是一台明确面向工业场景设计的产品：身高1.72米、体重72公斤；双手负载可达10公斤，灵活度超越人手；腰部支持170°翻转，狭窄空间作业更自如；头部、胸部、背部搭载三台相机，实现360°环境感知；整机采用镁铝合金材质，兼顾高刚性与轻量化；高能量密度电池续航超过四小时，满足单班生产，支持充换电快速补能；经过全套软硬件安全测试，可在工厂内稳定合规运行。
STAR全身41个自由度，可复刻人类动作；手臂重复定位精度达到±0.05mm；双足行走速度最高1.2m/s，在狭小空间作业上相比其他具身智能产品具有独特优势。
黄晶还分享了一个技术细节：人形机器人足部减震材料十分棘手——太软影响运动和作业精度，太硬又达不到减震效果。拓斯达与合作伙伴经过数百次实验，最终找到平衡点。
至此，拓斯达具身智能产品矩阵更加丰富：小拓完成2.0版本迭代，年初四足机器人“星仔”亮相，如今双足人形机器人STAR正式登场。未来，拓斯达将推动多款具身装备协同作业、组合落地。拓斯达的路径可概括为：“从真实场景定义产品，依靠产品落地采集数据，用数据持续迭代模型，再把升级后的模型放回场景、服务生产。”
2026年，站上机器人技术黄金时代的起点
产品落地的背后，是技术范式的根本转变。David认为：“2026年，我们正站在机器人技术黄金时代的起点。”AI正从数字世界走向物理AI，机器人控制正从工程师逐行编写运动程序，转向通过数据、示教和学习自主获得操作技能。
“基础模型与VLA、数据采集与技能学习、世界模型、软硬件协同设计”这四个方向相互支撑，也共同指向一个现实瓶颈：高质量、大规模、多样化的机器人数据，仍是当前具身智能规模化应用最重要的瓶颈之一。
这正是拓斯达“场景-数据-模型”闭环的产业意义所在：真实产线既是落地场景，也是数据源泉；数据回流反哺模型，模型升级再回到场景服务生产。
南斗星创始人兼总裁梁胜对此表示认同，他判断，制造业最珍贵的资产是生产数据，但大量数据正在悄然流失。为此，年初时南斗星与拓斯达签订战略合作协议，计划陆续采购五百台以上机器人，把智能装备作为数据入口，打破“数据孤岛”、激活工厂数据资产，目标是做好“机器人之眼”，和拓斯达一起让机器人变得更强。
David表示，未来希望与拓斯达共同推进三个重点方向：研发融合智能体与世界模型的新一代机器人智能系统；构建可规模化的具身智能数据采集体系；坚持以真实需求为导向，让机器人走出实验室、走进工厂，解决有价值的现实问题。
正如吴丰礼在演讲结尾时所说：“世界每天都在变，无论技术怎么变化，唯有持续创造真实价值，真正为客户解决痛点，企业才能生生不息。”
而David则为这场讨论加上了技术注脚：“人工智能的发展，正在重新定义机器人的能力边界；而产业界的实践，将决定这些技术最终能够为社会创造多大的价值。机器人技术的黄金时代，不仅属于科研人员，也属于每一位勇于探索、敢于创新、致力于推动技术落地的工程师和产业伙伴。”
来源：高工机器人
