9月4日，由华秋智联倾力打造的产业直播栏目《芯灵硬见》开播，第二期主题锁定“工业具身智能机器人落地，大小脑赋能，硬件团队怎么入场”，在圆桌论坛环节，三位嘉宾就工业具身场景多，创业团队如何做场景取舍，技术栈如何选择和量产等热点话题进行激烈思想碰撞，观点交锋。

工业具身机器人场景很多，但创业团队资源有限，第一枪打哪里？

地瓜机器人开发者生态副总胡春旭认为，目前行业没有确定性的答案，他观察在物流场景、分拣、搬运场景，工业具身智能机器人有出现。但是从结果来看，这三大场景中还没有工业具身智能机器人大规模量产的迹象。

胡春旭提出了一个区分定位的路径，涵盖三个特征：一、半结构化场景。传统工业机器人依赖结构化环境，无法高效处理的开放性场景，而这正是工业具身智能机器人发挥优势，适合介入的机会点；二、在半结构化场景落地里面，ROI（投资回报率）的量化与场景筛选，比如物流场景，机器人效率对比人工效率对比，明确人工在该场景的基准效率，并且测算工业具身智能机器人在性能跑满状态下的理论效率上限；三、场景落地遇到现实阻力，非技术因素也可能成为落地卡点，有一些工人并不愿意被机器替代。

如果工业机器人的量产落地成立，上游产业链也存在机会，包括芯片、数据等刚需因素，创业不一定非要做工业具身机器人本体，上游配套的定位更容易确定，更容易明确商业方向。

兆易创新MCU生态负责人闫雪璐指出，在3C工厂柔性上下料，分拣和搬运场景，高危环境巡检、重复性枯燥作业对工业具身智能机器人需求明确。

如何分辨真需求和伪需求？她提出三大避坑策略：一、拒绝Demo演示滤镜，必须看严苛的量化验收指标。真实的工业场景必须设定明确的硬性指标，比如故障率、人工接管率和连续无故障运行时长等，缺乏这些指标，大概率是伪需求；二、警惕单点试点，必须具备规模化复制能力。如果无法复制，商业价值就很有限；三、考察底层硬件约束，硬件需求必须明确。如果客户连机器人的性能指标都讲不清楚，对底层芯片的诉求说不清楚，说明其需求处于概念阶段。

技术栈取舍如何选择？自研多少，借力多少？

工业具身智能机器人创业团队的差异化壁垒和核心竞争力构建，兆易创新MCU生态负责人闫雪璐给出四条实操建议，要建议一个战略原则和三个核心壁垒。

战略原则就是底层借力成熟生态，避免重复造轮子。对于底层成熟的硬件底座，比如MCU、操作系统，创业团队可以借力现有成熟的生态，不要在通用技术上耗费过多精力。

三个核心壁垒主要有：一、面向目标行业的任务算法与业务逻辑，这是拉开差距，让客户为差异化买单的关键；二、整机系统的联合调优和集成，整机系统的集成能力不能依赖第三方，必须深度把控，这要求团队完成“大脑SoC-小脑MCU-本体电机”三者之间的匹配和联合调优；三、精准的产品定义和硬件取舍能力。

地瓜胡春旭表示，他们接触了大量机器人领域的创业团队，首先要明确创业价值，核心原则是差异化必须有“高门槛”和“高价值”，客户才能为你的产品买单。而在决策方法上，他建议以商业结果反推技术栈关键节点。差异化壁垒具备三大方向：一、场景落地型，核心壁垒是对特定场景、工艺流程的深度理解和Know how, 团队应该这些行业积累经验与专属数据，建立数据测评与Benchmark体系。二、核心壁垒在算法本身和底层模型架构的创新与优势；三、核心壁垒是工具本身的使用体验和开发效率。

从技术Demo到稳定量产，如何避坑？

华秋智联PCBA大客户部业务负责人杨思远表示，创业团队在前期设计阶段，由于重视程度不够或者研发进度紧张，往往会忽略DFM（可制造性设计），这一环节的确实，是导致后期量产困难的重要隐患，亟待加强。

杨思远提出解决策略，首先创业团队在产品（尤其是核心板或者关键PCBA）的设计初期，就必须将测试需求纳入考量，必须提前预留充足的测试点，以便在量产阶段顺利测试。而底层的商业逻辑，核心在于制造效率和良率的严格控制，只有在设计端把这两点做好，才能从根本上降低制造成本及后期的售后成本。

地瓜胡春旭赞同杨思远的观点，表示团队在过去各种产品的经历当中，也是各种踩坑。分析了三大痛点：一、前期硬件设计中忽视EMC等可靠性设计，导致后期整改困难；二、缺乏量产规划，导致大规模生产陷入“噩梦”，在百台级别的小批量阶段，人工烧录可以接受，但是出货量达到1万甚至10万套，如果前期硬件上没有预留烧录的接口，生产效率遭遇瓶颈；三、未充分预判长尾使用场景，导致规模化售后危机。

胡春旭建议，创业团队如果定下规模化量产目标，尽量在团队组建的时候，招募一些有量产经验的人，跌过的坑也是未来宝贵的经验。

闫雪璐指出，创业团队必须将量产思维前置，从研发初期就规避供应链与可制造风险。在研发初期，就必须将后期的生产资料、物料备选及供应链纳入考量。在选型策略上，优先选用标准化器件，选择靠谱供应商，供应的灵活和协同，可以帮助团队快速排除风险，缩短研发周期。

许多创业团队在做原型时只追求功能跑通，完全忽略DFM（可制造性）和良率问题，这种依赖手工调试的样机，一旦进入批量生产，良率无法达标，会引发严重的成本失控。