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　　订单不断涌出的人形机器人行业，正展开一场以标准为武器的自我革新。

　　“现在制造业的生存空间被压缩得极小。”11月5日，国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊在第八届虹桥国际经济论坛上直言，与众多从业者交流后，他发现行业急需通过标准来反内卷。

　　商汤科技联合创始人王晓刚、乐聚智能董事长冷晓琨、优必选科技副总裁焦继超等从业者也持有类似观点。他们认为，数据标准化、安全标准先行，成为摆脱低水平竞争的关键。

　　在价格战日益激烈的背景下，人形机器人企业纷纷转向标准制定，寻求从“卷价格”到“卷价值”的转型。

　　江磊指出，人形机器人行业应通过建立标准实现“反内卷”，以合作取代低水平竞争。“我们应该用合作去早日实现未来的梦想，而不是在行业刚起步时就陷入价格战、应用战。一个好的创意出现，多家公司一拥而上进行复制，这会不断消耗企业家的热情。”

　　王晓刚强调，机器人行业亟须推进数据标准化。他以自动驾驶行业为例指出，特斯拉因传感器配置、数据处理流程、场景采集等环节实现标准化，形成了高效的规模化数据闭环；而如果各家车企数据标准不一、无法复用，就会造成巨大资源浪费。

　　“每做一个项目都可能耗费数亿元重复前人工作。”他表示，在行业发展初期提供标准与指引，对提速和降本至关重要。

　　冷晓琨认为，当前正是推进人形机器人行业标准的关键窗口期。“在行业开始出货的阶段，标准问题尤为迫切。”

　　他表示，目前技术路线和产业路径仍存在不确定性，但数据标准化是当务之急，必须构建统一的数据平台或接口。“如果从一开始数据采集就不规范，整个行业将难以形成合力。只有将各家数据有效整合，才可能推动产业迎来拐点。”

　　焦继超也指出，早期行业标准应围绕真实场景需求形成。“当需求积累到一定程度，行业自然会形成共识，这一共识便可转化为指导产品迭代的标准。”

　　他特别强调，安全类标准必须先行，例如工厂所用机器人的电池安全规范。而在数据层面，现阶段可允许多种格式并存，待一两年后，若有企业跑通技术路径，可将其数据格式开源共享，推动形成高效统一标准。

　　帕西尼感知科技创始人兼CEO许晋诚同样指出，硬件的标准化至关重要，接口不统一等问题会造成大量研发资源浪费。

　　在强调标准重要的同时，行业专家也关注标准与创新之间的平衡。

　　在许晋诚看来，“标准的意义在于加速，而非约束”。

　　冷晓琨也建议，对需求量较低、技术路线尚未收敛的领域——如主控制器、模块化关节等，可暂缓制定标准，给予技术探索更多空间；而对已具备一定规模或直接面向产业需求的环节，则应加快出台标准。针对安全性、使用寿命等尚难定论的问题，他认为需通过实际场景验证，“人形机器人需要在工厂中实际运行一两年，才能真正明确相关标准应如何设定”。

　　当前人形机器人市场热度高企，多家企业希望成为“机器人界的特斯拉”。谁能最终脱颖而出，不仅取决于技术能力的收敛，也取决于行业标准能否及时、有效地建立。

　　标准化并非行业终点，而是人形机器人真正走向普及的新起点。