陈超：借鉴汽车验证方法破解工业机器人落地难｜2026泰达论坛

盖世具身智能讯 9月18日，2026泰达汽车论坛 “新赛道生态专场:具身智能新赛道” 举办。苏州清研精准汽车科技有限公司联合创始人、首席生态官陈超发表主题演讲。他表示，具身智能产业化应当优先落地“动作简单、环境恶劣”的工业岗位，借鉴汽车行业成熟验证体系，通过RIL“机器人在环”模式，打通机器人进厂落地的最后一公里。

陈超认为，自动驾驶作为已经实现商业闭环的移动智能体，其发展经验可迁移给具身机器人；但机器人需要和物体发生接触交互，涉及复杂力控，技术难度更高。现阶段具身智能落地要满足三大商业前提:使用方有资金与采购意愿、机器人可满足产线节拍与安全要求、不挤占人类愿意从事的工作岗位。动力电池DCR高压测试、线束缠胶带、总装防雨胶带安装等汽车制造工位，招工难、作业环境差，是现阶段非常适合机器人介入的典型场景。

他借鉴汽车行业HIL硬件在环理念，提出RIL验证体系。机器人不能只停留在演示效果，工业场景下必须满足真实任务适配、运行可控、故障可定位、能力可复制四大要求，建立供需双方统一客观评价标准，避免主观化评判。

清研精准定位为行业桥梁，不制造本体机器人，搭建虚实结合的混合验证环境，类比建立机器人的“职业学校”，实现“包学、包会、包分配”闭环:“包学”完成算法与真机训练；“包会”通过虚实结合开展标准化测试考核；“包分配”对接工厂真实工位需求。同时承担需求翻译角色，把工厂模糊的业务诉求，转化为机器人企业可以理解的技术语言。

在他看来，汽车工业沉淀的验证、测试方法论不必全盘照搬，但底层逻辑对具身智能行业具备极高参考价值，产业需要多方协同，才能真正实现机器人在工业场景批量化落地。