文 | 新立场Pro 文 | 新立场Pro 在蒋😢凡带领“淘宝闪购”进入即时零售战场133天后，阿里巴巴再次展🚀开布局。9月10日，公司周年庆之际，高德地图上线“高德扫街榜😜”，标志着阿里重返到店业务领域。 高德地图CEO郭宁在😘发布会上表示，该榜单将结合AI算法与芝麻信用体系，致力于筛选🙌虚假信息，提升信息可信度，并承诺“永不商业化”。这一动作被视😎为阿里以技术驱动方式进入本地生活市场的新尝试。 从行业🤔格局来看，美团在到店业务中已经建立起领先优势，其完善的商户覆😜盖、成熟的评价体系和强大的地面运营能力构成了较高的竞争壁垒。⭐高德此次推出的“扫街榜”虽然在数据真实性和算法推荐上具有一定🤯新意，但仍需面对用户习惯培养、商户端协同和跨场景引流等多重挑🙄战。 因此对美团而言，高德的此次尝试更多是战略层面的提😜醒，其长期建立的商户关系、用户心智和服务体验，仍是不小的优势😉。 另一方面，“高德扫街榜”目前由高德独立运营，尚未与🤯饿了么、淘宝闪购打通。但据了解，阿里在到店业务的长期规划中，🥳将会参考该产品的数据表现。可以确定的是，阿里巴巴正在加大对本😀地市场的投入力度，意图构建完整的服务生态。 《新立场》🙄观察到，当前市场对即时零售的关注仍较多集中在订单量增长，而低🔥估了其“以会员体系重构消费入口”的长期价值。截至最新数据，8😜8VIP会员数已突破5300万，保持双位数增长。新推出的“大😘会员体系”实现多业态积分互通，使高频外卖消费能够导向高毛利品🙌类，提升整体变现效率。 蒋凡在近期财报中明确表示“UE😀亏损有望缩减一半”。该目标的实现依托于三大支撑：非餐订单占比🙌提升带动客单价上涨，物流规模效应降低单均成本，以及广告协同拉😜动CMR增长。 战略节奏还算清晰：第一阶段以规模扩张为👍核心，第二阶段重心转向UE改善与供应链深化。过去半年，淘宝闪🔥购日均订单量突破8000万单，峰值达1.2亿，月交易用户超3🚀亿。这些数据推动阿里即时零售战略实施的同时，也为蒋凡赢得了内😍部更多信任与授权。 在最近的财报会议中，蒋凡表示“将继🙌续扩大在即时零售领域的投资”，尤其是在高毛利品类和到店业务上😊。值得注意的是，“投资”不仅包括用户补贴，还涵盖闪电仓网络扩😎展、天猫超市模式升级和百万线下门店的接入。 《新立场》😅认为，尽管高德目前仍隶属于“其他业务”板块，但其未来被整合进👏电商生态的可能性正在增加。接下来的考验在于，蒋凡能否有效协同🥳各方资源，将战略优势转化为可持续的盈利模式和竞争壁垒。 🥳 01 流量复用与权杖交接 饿了么的配送能力与淘宝的流😢量引擎完成整合后，阿里巴巴在组织机制和生态协同上出现了一些变🤯化。 阿里战略意图十分明确：借助淘宝超10亿的用户基础🌟，实现跨场景流量的高效转化与复用。 展开全文 这❤️一架构调整，打通电商、外卖与本地生活服务的同时，也意味着阿里💯正式从货架电商转向“复合型消费生态”。用户通过单一账号，可在🤗淘宝完成从购物、点餐到出行预订等行为，平台借此提升了用户黏性❤️与复购频次。 财务数据提供了初步的验证。截至2025年😅6月30日的季度，阿里即时零售业务实现收入147.84亿元，🚀同比增长12%；淘宝月活跃买家数与App月活同比均增长25%😁。 而八月阿里为进一步推进生态融合，又推出了“大会员体😍系”，该系统以“淘气值为中心，整合多业态会员权益，覆盖淘系电😡商、饿了么、飞猪、盒马等业务。本季度，88VIP会员数保持双😂位数增长，突破5300万，客户管理收入（CMR）同比增长10😉%。 蔡崇信曾内部反思“我们曾经一度偏离了用户”，而即🌟时零售与会员整合正是阿里重建用户连接、优化体验的核心路径。外😢卖本身或许不是阿里的核心业务，但即时配送网络却是一项关键基础👏设施，这与贝索斯自建物流的思路有点类似。 尤其是面对抖👍音、拼多多等平台的竞争，淘宝传统电商增长承压。即时零售与本地🌟生活将作为高频消费场景，成为争夺用户时长、提升活跃度的重要入😅口。 自四月闪购业务升级以来，阿里协同饿了么的骑手与商🤯户资源，以“电商低价+即时配送”双引擎参与竞争。第三方数据显🤗示，四月淘宝DAU为3.74亿，仅比拼多多多550万；而到七🎉月，这一差距已扩大至近5000万。大促期间，淘宝DAU甚至一🔥度比拼多多高出1亿。 《新立场》认为，这场竞争将是一场🙄持久战，并正在向高客单价品类延伸。淘宝闪购下一阶段的目标不再🤯只是订单增长，更注重用户质量与黏性，尤其是高价值用户的留存与⭐转化，以推动非餐品类和传统电商SKU的复购与渗透。 而😴高德“扫街榜”的推出，进一步补全了阿里在本地生活板块的能力图🔥谱。这与蒋凡所主导的“到店+到家”协同战略呼应，高德不再局限😎于地图工具，正逐步成为阿里切入高毛利到店业务的数据基础设施。🥳 蒋凡在业绩会上明确了即时零售的推进节奏：第一阶段重心⭐是规模扩张，“不能抛开规模谈效率”。据公开报道，该阶段目标已😉基本达成。 “新用户获取需要较高成本，但我们的留存表现👏良好。随着存量用户占比回升，平台UE模型将持续优化。”蒋凡的⭐信心来源于非餐订单提升带动的客单价上涨、物流规模效应带来的单😆均成本下降，以及广告协同带来的CMR增长。 凭借业绩兑😅现和路径清晰，蒋凡也在集团内部赢得了更多信任与授权。《新立场🤯》预计，阿里将在下半年继续扩大即时零售的品类覆盖，尤其是高毛😍利领域如酒旅、美妆，并加速整合天猫超市的B2C供应链资源。 🤔 若真能实现“UE亏损缩减一半”的目标，蒋凡在集团内的话😂语权与资源控制力还将提升。这也意味着，蒋凡已具备足够筹码，主⭐导阿里下一阶段覆盖“到家、到店、酒旅”的全域零售战役。 😊 02 深耕零售与利润池迁移 从业务本质看，即时零售固❤️然承担着高频流量入口的功能，但真正的利润来源，终将向高毛利的😊到店与酒旅业务迁移。 也正因如此，阿里巴巴在过去几个月⭐中，将原位于北京望京高德总部的部分团队，集中调往杭州西溪园区😘C4楼进行封闭开发，全力攻坚“高德扫街榜”项目。由于高德AP🥳P的流量高峰通常出现在国庆假期，这一产品选择在节前正式上线。😎 从产品形态看，高德扫街榜整合了“榜单、评分、评价”三🌟类内容，其数据来源主要包括两大维度：一是用户行为数据，如真实👍导航距离、APP内点击、收藏、复购及分享等行为；二是多模态U😁GC内容，包括图文、视频等评价信息。 其中行为数据借助😅大模型进行轨迹解析，UGC内容则通过多模态技术做真实性筛选。😜两类数据最终汇入统一算法，形成动态评分与榜单。 据《晚🚀点LatePost》报道，高德扫街榜的排名主要依赖四个核心因😂子：导航到店人数、复购率、专程前往比例和人群宽度。其中，“专🙌程前往”指标尤为关键，用户愿意驱车超十公里前往的店铺，往往具😁备更强的品牌吸引力与口碑价值。人群宽度则衡量用户来源的地域分🤔布，辐射范围越广，通常代表商户的知名度越高。 《新立场🙄》认为，高德扫街榜试图构建一套全新的，与传统依赖补贴和流量的🙄模式不同的线下商业模式，高德依托导航这一刚性场景，获取了更真😁实的行为数据——用户可能编造评论，但很少会虚假导航。 😜如此来看，这种基于真实动线的数据维度，确实有重构本地生活服务😊的评价体系的可取之处。 然而，摆在面前的也有着不少的挑😢战。首先，其算法严重依赖导航、复购等量化指标，容易偏向热门商🤔圈和连锁品牌，而大量隐藏在街巷深处、缺乏导航热度但品质优良的😡特色小店，则可能被系统性忽略。 其次，与大众点评等平台⭐相比，高德目前仍缺乏深度的图文、视频内容沉淀，用户很难仅凭排⭐名和标签感知店铺实际环境与服务细节，在一定程度上影响了决策信🤔息的完整性。 此外，高德本质上仍是一个导航工具，用户打👏开它的主要目的是路线规划，而非消费决策。要求用户在驾车或步行😡途中深入研究榜单、选择商家，与现实使用场景存在一定错位。尽管🤗其引入芝麻信用旨在建立信任，但一个信用体系的构建绝非一日之功😢，大众点评所建立的商户星级、评论体系已成为用户决策的重要参考😎，而高德在这一维度仍需长期积累。 虽然郭宁宣称高德“扫😘街榜永不商业化”，并强调“真实是榜单的核心生命力”。但在集团🤗全面发力本地生活业务、寻求协同效应的背景下，高德能否长期坚守😍这一承诺还需暂时打上一个问号。 回顾美团过去几年的财报😂，到店与酒旅业务一直是其利润核心。2024年，美团核心本地商🤩业经营利润达524亿元，尽管未单独披露到店业务盈利情况，但公😅司多次在财报会议中肯定该板块对整体增长的关键贡献。 另🌟一方面，携程虽仍主导国内OTA市场，毛利率超过80%，但其高🎉佣金模式持续引发商户与用户不满。据悉，携程对酒店佣金普遍维持😜在12%-20%，部分高星酒店甚至达到30%，显著高于美团和👍抖音，这也促使更多酒店开始寻求多渠道运营。 一些大型酒😂店集团如华住，已加速建设自有会员体系，以减弱对OTA的依赖，😡该趋势为阿里、美团等平台创造了切入机会。此前，京东以“零佣金😀”策略快速吸纳5万家酒店；阿里则通过飞猪深度整合进淘宝生态，🔥并借助88VIP会员体系打通酒旅消费场景。 蒋凡在财报😎中提及“正在考虑提供到店自提和团购服务”，暗示阿里可能复制“😉外卖+到店”的协同路径，以高频业务带动高利润板块增长。此外，😡闪购所积累的同城配送与本地商户资源，也为到店套餐、酒店即时配😴送等创新业务奠定基础，这类线下履约能力，是纯OTA平台所不具👏备的。 但对蒋凡而言，压力并未减轻。他不仅要继续守住闪😎购业务的增长曲线，还需在多线作战中打通高德、飞猪、饿了么与淘💯宝的生态协同。 而从“配送履约”到“到店引流”，业务逻😉辑和运营重心均有显著差异，团队是否具备多线程作战能力和本地地😁面推广经验，仍是一个问号。如果高德扫街榜未能如期起量，或阿里🎉在补贴与口碑之间失衡，都可能拖累其整体变现节奏。 客观🥳而言，到店和酒旅业务的利润率远高于外卖与闪购。凭借88VIP😉会员体系与淘宝的流量基础，阿里如能实现“即时零售引流、到店酒😉旅变现”的闭环，将在2025年下半年迎来更清晰的盈利路径，不😴过这条路注定不会轻松。 尽管高德目前仍不直接向蒋凡汇报😜，但随着他在集团内资源协调能力的增强，高德及其“扫街榜”产品😊未来被纳入电商事业群协同体系的可能性正在升高。 一旦整😅合完成，高德的入口能力与淘宝的生态资源将形成更强联动，为阿里😴迎战本地生活市场储备关键弹药。 因此，能否用好这把“新❤️枪”，也是对蒋凡一次不小的考验。 03 写在最后 😜 高德“扫街榜”的发布，不应仅仅被视为一个产品上线事件，背后😎反应的是阿里对本地生活业务战略定位的根本转变：从防御型跟进行🌟动，转向依托生态和技术重构竞争规则的长周期投入。 尽管😁蒋凡已手握闪购业务的阶段性战果，并获得集团资源倾斜，但真正的🤩考验或许才刚刚开始。高德能否成功从工具属性跨越至消费决策心智❤️，单靠数据真实性和算法能力是不够的，阿里能否协调多部门利益、😘避免内部资源耗散，形成真正连贯的“到家-到店-酒旅”联动作战🌟能力更为重要。 而阿里能否将高德的这一能力与淘天电商的😅会员体系、饿了么的即时配送、飞猪的酒旅资源真正打通，形成一张😊“服务网络”，将直接决定其本地生活业务的天花板。目前来看，阿😁里不缺生态部件，缺的是如何将这些部件以用户愿意买单、商户愿意🤔参与的方式，有机地编织在一起。 资本市场也正在重新评估😍阿里的价值构成。越来越多机构开始采用SOTP（分业务加总估值😆）方式对其电商、云业务、国际数字商业和本地生活等板块分别定价💯。这意味着，市场关注点正从整体利润规模转向各业务的健康度、增😆长潜力及协同效应。 当然，估值重构的前提是战略兑现。阿🤗里这座庞大的数字生态体，能否真正摆脱路径依赖，以技术和组织创😅新为支点，打赢一场“更重、更慢、也更深”的零售战争，是摆在阿😎里——或者说蒋凡面前的问题。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多