具身智能产业正在从展示技术能力，走向检验实际工作价值的新阶段。智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉在今天举行的智元创新日上接受记者采访时表示，机器人行业的竞争标准正在发生变化：过去看参数、看演示效果，未来更要看机器人能否在真实环境中稳定工作、持续创造价值。
为衡量机器人实际贡献，智元提出“Worken”概念，由“Work”和“Token”组合而成，意在将机器人的智能能力、工作可靠性与实际产出联系起来。“机器人开机8小时，并不意味着它创造了8小时的价值。”彭志辉认为，行业需要从关注机器人“能做什么”，转向考察它“能持续做好多少工作”。
从“能造出来”到“养得起”，考验产品全生命周期能力
在彭志辉看来，具身智能正从开发阶段迈向部署阶段。智元已开始在工业等垂直场景推进落地，例如在3C制造工厂探索全天候质检工位的应用。与传统自动化相比，通用机器人能够更灵活地适应不同产品型号，尤其适合那些需要一定泛化能力、又不要求极高生产节拍的任务。
不过，机器人能否大规模上岗，关键不只在于制造能力，更在于客户是否愿意为长期使用买单。“万台下线只是制造业的胜利，万台能够上岗才是物理AI的胜利。”彭志辉表示，客户将越来越关注设备长期使用成本，包括运维、备件、远程诊断、软件升级和任务优化等。
这也意味着，机器人企业必须建立能够追踪异常、调度任务、复用经验的工具链和平台系统。只有随着部署规模扩大，运营成本能够持续下降，机器人才能真正跨过商业回报的门槛。
硬件、模型与场景，必须协同突破
面对机器人泛化能力和稳定性等行业难题，彭志辉强调，不能将问题简单归结为硬件、算法或数据中的某一项。“硬件决定下限，模型和智能能力决定上限”，只有软硬件协同，才能解决机器人进入真实场景后的部署难题。
他同时指出，通用大模型正加速向具身智能领域延伸，但机器人企业仍需具备自主模型研发和全栈系统能力。通用模型的进步可以帮助机器人企业提升研发效率，但要将模型能力转化为可靠的物理行动，仍离不开机器人本体、场景数据和系统集成能力。
目前，具身智能仍面临实时推理、动作可靠性、物理常识和任务闭环等挑战。机器人不能像语言模型那样只需生成答案，还必须验证动作是否真正完成，以及执行过程是否安全可靠。
在商业模式上，彭志辉认为，机器人既可以销售硬件，也可以按服务或场景解决方案交付，不同客户可以选择不同方式。家庭场景则可能更晚普及，因为它对安全性、跨任务能力和价格都有更高要求，工业和商业场景有望率先落地。
智元今年的研发团队中，约30%从事本体硬件研发，70%投入智能相关研发。彭志辉表示，公司正推动硬件、模型与平台能力融合，核心目标不是单纯扩大出货量，而是让机器人真正进入岗位、持续创造价值。
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