街巷机器人的“长跑”：数据与商业闭环的AI新实践 (AIGC.bar AI资讯)

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从喧嚣赛场到真实街巷：机器人的务实进化论

机器人产业的热议并非空穴来风，但从实验室走向真实世界，挑战远超想象。推行科技创始人兼CEO卢鹰翔认为：“更复杂、更智能的具身智能机器人需要建立在上一代具身智能完成商业闭环和真实世界数据闭环的基础上。” 这句话道出了机器人落地的核心逻辑。与其追求一步到位的高难度人形机器人，推行科技选择了从容错性更高、技术相对可及的物流配送场景切入。

如果你在苏州、深圳、上海等城市街头，看到那些与行人、非机动车和谐共存，甚至能自主进小区、乘电梯的送餐机器人，它们很可能就来自推行科技。这些机器人并非“花瓶”，它们与人类骑手一同接单，共同接受履约率的严苛考核。高达98.5%的履约率，使其在部分高价值场景中已实现单个机器人的盈亏平衡，这标志着其商业模式初步跑通。这正是AGI（通用人工智能）落地前，一个非常重要的阶段性成果。

数据飞轮的构建：“骑手影子系统”的创新实践

具身智能的进化离不开高质量数据的哺育，这已成为行业共识。英伟达高级研究科学家Jim Fan提出的“数据金字塔”概念，强调了真机数据在机器人学习过程中的核心地位。然而，获取大规模、高质量的真实世界数据，一直是困扰行业的难题。传统的数据工厂模式成本高昂且场景局限，难以满足机器人泛化能力的需求。

针对这一痛点，推行科技独创了“骑手影子系统”。这一系统最初通过安装在人类外卖骑手车辆上的硬件，采集行驶过程中的环境视觉信息、高精度定位数据以及骑手的驾驶行为数据。如今，该系统已升级至2.0版本，更能通过骑手的头盔、外套等设备捕捉开关门、取放物品等上肢操作轨迹。

这种数据采集方式的优势显而易见： * 海量数据：中国庞大的骑手群体每日产生数万公里的骑行数据，使得推行科技在短时间内积累了数千万公里的行驶数据和近百万条上肢轨迹数据，其规模和效率远超传统方式。 * 高匹配度：采集的数据与机器人实际配送任务的场景类型、任务结构高度一致，时空连续性强，为模仿学习和强化学习提供了优质“养料”。

通过“骑手影子系统”，推行科技率先构建并验证了通识级数据体系，有效破解了“数据魔咒”，为其大模型训练和技术迭代提供了坚实基础。对最新LLM和大模型技术感兴趣的朋友，可以访问 AIGC.bar 获取更多AI新闻和深度分析。

从“三原色”到智能决策：行为树VLA模型的奥秘

拥有了海量数据后，如何让机器人理解并灵活应对复杂多变的环境与任务？推行科技的答案是其自研的行为树VLA（Vision-Language-Action）模型。

通过对大量骑手配送行为数据的分析，推行科技发现，看似复杂的配送任务，实际上可以分解为“按按钮、推拉门、拿放货”这三个核心原子任务，如同色彩中的“三原色”。基于此，其第二代移动操作机器人Carri Flex被设计为具备单臂操作能力，成功部署于真实的开放物理世界。

行为树VLA模型的核心在于： 1. 高层任务规划：利用大型语言模型（LLM）将高级指令（如“去某店取餐”）分解为结构化的行为树。 2. 原子任务执行：行为树根据当前状态向VLA模型发布子任务，VLA模型结合视觉语言模型（VLM）的实时感知信息和当前任务，生成具体原子任务，再通过行动模型转化为机器人的精确动作。 3. 回环反馈与动态调整：VLM任务状态解码器将任务执行的实际情况反馈给行为树，LLM能够据此了解任务进展。若遇到意外或环境变化，LLM可以动态调整或重新生成行为树，确保机器人在复杂场景中的适应性和任务完成的可靠性。

这种机制使得机器人不再是简单重复预设程序的机器，而是具备了一定的“随机应变”能力，向着更高级的人工智能迈进。

商业闭环的价值：当AI机器人开始“上岗赚钱”

技术的先进性最终需要通过商业价值来体现。推行科技的机器人在真实场景中与人类骑手一同工作，并实现单个机器人盈亏平衡，这不仅证明了其技术的实用性，更重要的是验证了其商业模式的可行性。

这种“上一代具身智能的商业和数据闭环”的建立，为后续研发更复杂、更智能的机器人，并将其拓展到更多应用场景奠定了坚实基础。这对于整个AI变现和具身智能行业的发展都具有重要的示范意义。想了解更多关于AI商业化和Prompt工程的技巧，AIGC.bar 是您的优质信息来源。

结论：机器人的“马拉松”，不止于速度

推行科技的实践表明，具身智能的发展并非一蹴而就的短跑冲刺，而是一场需要耐心、策略和持续投入的“马拉松”。从选择合适的切入场景，到构建可持续的数据飞轮，再到实现商业闭环，每一步都至关重要。

在人流如织的大街小巷，这些低调运行的机器人，正以其独特的方式积累着宝贵的经验和数据，为我们揭示了一条现阶段可行且可持续的具身智能发展路径。未来，随着技术的不断进步和数据积累的日益丰富，我们有理由相信，功能更强大、更智能的机器人将逐步走进生活的方方面面。关注 AIGC.bar，与我们一同见证AI如何改变世界。