瑞為技術(shù)正在告別單一視覺智能廠商的身份，在火熱的具身智能賽道走出了一條差異化的落地路徑——從深耕多年的視覺AI，一步步向完整的具身智能能力閉環(huán)拓展。

當(dāng)一眾企業(yè)在具身智能與人形機(jī)器人賽道競(jìng)相奔跑時(shí)，這家扎根AI領(lǐng)域14年的公司，已經(jīng)把自研的具身智能機(jī)器人送到了機(jī)場(chǎng)場(chǎng)景實(shí)測(cè)。在今年4月29日舉辦的第三屆中國(guó)具身智能與人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)大會(huì)上，瑞為技術(shù)就具身智能如何突破場(chǎng)景落地難題發(fā)表了主題演講，正式對(duì)外傳遞出清晰的戰(zhàn)略方向：已經(jīng)能看懂世界的視覺AI，現(xiàn)在要延伸出決策與執(zhí)行能力，在所有人都追逐通用、放大規(guī)模的賽道里，做扎根本地場(chǎng)景干實(shí)事的玩家。

從視覺AI龍頭到具身智能新玩家，踩準(zhǔn)每一個(gè)技術(shù)周期

2012年瑞為技術(shù)成立，到今天它完整親歷了兩段特征完全不同的AI發(fā)展周期。

AI1.0時(shí)代，整個(gè)行業(yè)的核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)感知突破：讓AI學(xué)會(huì)“看懂”圖像內(nèi)容、識(shí)別各類物體、理解真實(shí)場(chǎng)景，這十年是深度學(xué)習(xí)大規(guī)模商業(yè)化落地的黃金期，也是視覺AI廠商瘋狂擴(kuò)張的階段。

但狂熱之后很快迎來行業(yè)洗牌，巔峰時(shí)期國(guó)內(nèi)號(hào)稱做AI視覺的公司不下千家，資本扎堆涌入吹起估值泡沫，隨后融資環(huán)境收緊、商業(yè)化落地難、同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)擠壓利潤(rùn)，從2019年開始，大量玩家陸續(xù)陷入經(jīng)營(yíng)困境，曾經(jīng)的AI獨(dú)角獸折價(jià)賣身、甚至直接停擺都早已不是新聞。

在當(dāng)時(shí)的視覺AI賽道，大部分頭部廠商都扎堆擠入安防、金融這兩個(gè)熱門賽場(chǎng)，瑞為技術(shù)卻選擇了另一條更聚焦的路徑：深耕以民航機(jī)場(chǎng)為核心的旅客出行場(chǎng)景、以購(gòu)物中心為核心的商業(yè)地產(chǎn)場(chǎng)景，以及商用車貨運(yùn)輔助安全駕駛場(chǎng)景。

在外人看來這是一種相當(dāng)克制的選擇，但恰恰是這份克制，讓瑞成為在淘汰率極高的AI行業(yè)，成為少數(shù)從小模型時(shí)代活到大模型時(shí)代，還依然穩(wěn)居頭部的視覺AI廠商。

長(zhǎng)期聚焦帶來的結(jié)果是護(hù)城河越挖越深，根據(jù)弗若斯特沙利文的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以2024年的收入計(jì)算，瑞為技術(shù)在中國(guó)民航企業(yè)視覺智能產(chǎn)品市場(chǎng)排名第一，市場(chǎng)份額達(dá)到8.9%；產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋了國(guó)內(nèi)三分之一的民用機(jī)場(chǎng)，在年旅客吞吐量千萬級(jí)以上的大型樞紐機(jī)場(chǎng)，覆蓋比例更是高達(dá)三分之二。這份成績(jī)背后，是十幾年來累計(jì)的數(shù)以億計(jì)的場(chǎng)景專屬訓(xùn)練數(shù)據(jù)、對(duì)民航全業(yè)務(wù)流程的深度理解，還有和機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)方打磨出來的長(zhǎng)期穩(wěn)定合作關(guān)系。

進(jìn)入AI2.0時(shí)代，整個(gè)行業(yè)的核心命題徹底改變，大模型帶來的不只是感知能力的升級(jí)，更推動(dòng)AI從“理解”向“行動(dòng)”延伸。這個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)對(duì)瑞為來說，正好是向前拓展一步的最佳時(shí)機(jī)。

瑞為技術(shù)創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)詹東暉這樣形容這次轉(zhuǎn)型：“過去12年我們一直在做‘眼睛’——靠視覺感知、理解物理世界?，F(xiàn)在我們要往前走，往‘大腦’和‘手’的方向延伸，在理解世界的基礎(chǔ)上做決策、做執(zhí)行，幫人把實(shí)際的事情做完。”

這次轉(zhuǎn)型也意味著，瑞為不再只是一家單純的視覺智能公司：它正把技術(shù)重心從感知與認(rèn)知，向決策與執(zhí)行延伸，搭建出從“眼睛”到“大腦”再到“四肢”的完整能力閉環(huán)，在產(chǎn)品定位上也正式轉(zhuǎn)向面向商業(yè)場(chǎng)景、可執(zhí)行復(fù)雜操作的具身智能產(chǎn)品提供商，這是瑞為的新標(biāo)簽，也是它在火熱的具身智能賽道選出來的專屬落地方向。

避開通用敘事熱潮，扎牢垂直場(chǎng)景的真正壁壘

當(dāng)前具身智能領(lǐng)域最主流的行業(yè)敘事就是“通用性”：哪家的機(jī)器人能適配更多不同場(chǎng)景，故事就更有吸引力，對(duì)應(yīng)的估值空間也更大。按照這套邏輯，專注垂直場(chǎng)景的公司好像天生就站在敘事的下風(fēng)。

但詹東暉不這么認(rèn)為，他覺得通用能力是平臺(tái)型大企業(yè)的賽場(chǎng)，它需要拼規(guī)模、拼生態(tài)、拼先發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。可垂直場(chǎng)景的壁壘，從來不是靠堆參數(shù)就能堆出來的，它扎根在特定的業(yè)務(wù)需求里，來自對(duì)客戶業(yè)務(wù)流程的深度理解，來自一次次和客戶一起解決問題沉淀下來的行業(yè)know-how，這些都不是單純?cè)宜懔湍艿玫降摹?/p>

在技術(shù)層面，瑞為已經(jīng)搭建出了三層架構(gòu)組成的競(jìng)爭(zhēng)力體系：

第一層是感知底座，這是14年視覺算法積累直接轉(zhuǎn)化來的能力：物體識(shí)別、空間理解、姿態(tài)估計(jì)、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的實(shí)時(shí)感知，都是瑞為的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目。

第二層是決策層，瑞為把面向垂直場(chǎng)景的VLA（視覺-語言-動(dòng)作）大模型作為核心自研方向，正在搭建適配垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景的VLA模型，把視覺感知、自然語言理解和機(jī)器人動(dòng)作規(guī)劃統(tǒng)一整合到一個(gè)端到端框架里，讓機(jī)器人可以讀懂場(chǎng)景語義，結(jié)合上下文自主判斷，生成對(duì)應(yīng)的動(dòng)作序列。和通用VLA模型不同，瑞為還額外加入了力感與觸覺信息，讓機(jī)器人的決策邏輯更接近人類多源信息統(tǒng)一決策的模式，瑞為把這套創(chuàng)新架構(gòu)命名為VTFLA。

第三層是執(zhí)行層，靠自研執(zhí)行組件補(bǔ)足“手”和“身體”的運(yùn)動(dòng)能力。不管感知和決策能力多強(qiáng)，最終都要落到物理動(dòng)作的完成質(zhì)量上。瑞為在執(zhí)行側(cè)的自研投入，解決的就是機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的可靠操作問題：包括抓取策略、力度控制、末端執(zhí)行器對(duì)不同物體形態(tài)的適配，這是非常高的工程門檻，也是從實(shí)驗(yàn)室演示到量產(chǎn)落地之間，最難跨過的一道鴻溝。

在具身智能的商業(yè)化路徑判斷上，詹東暉認(rèn)為，復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化的專用場(chǎng)景，會(huì)比通用場(chǎng)景更早實(shí)現(xiàn)商業(yè)化跑通。

當(dāng)前通用機(jī)器人同時(shí)面臨技術(shù)和成本兩道約束：既要做到足夠強(qiáng)的泛化能力，又要把單機(jī)成本降到企業(yè)客戶能接受的范圍，兩個(gè)條件同時(shí)滿足還需要時(shí)間沉淀。相比之下，深度適配單一場(chǎng)景的專用機(jī)器人，可以針對(duì)場(chǎng)景里已知的約束條件做充分技術(shù)優(yōu)化，成本結(jié)構(gòu)也更符合商業(yè)化的要求。

啃下機(jī)場(chǎng)行李轉(zhuǎn)運(yùn)硬骨頭，跑出可量化的落地價(jià)值

民航是瑞為切入具身智能的第一個(gè)落點(diǎn)，也是積累最深的業(yè)務(wù)地基，瑞為找到的首個(gè)落地場(chǎng)景，就是機(jī)場(chǎng)行李轉(zhuǎn)運(yùn)。

行李轉(zhuǎn)運(yùn)一直是民航業(yè)人力成本最集中的環(huán)節(jié)之一，招工難、人員流失快、人工效率受天氣、航班班次影響波動(dòng)大，這些問題已經(jīng)困擾機(jī)場(chǎng)行業(yè)很多年。

但要把這個(gè)場(chǎng)景做好，難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過表面看起來的樣子。詹東暉介紹，機(jī)場(chǎng)行李轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)本身就是高度非結(jié)構(gòu)化的作業(yè)環(huán)境，幾乎集齊了機(jī)器人部署最不利的所有條件：

首先是行李形態(tài)完全不標(biāo)準(zhǔn)化：旅客托運(yùn)的行李沒有統(tǒng)一規(guī)格，拉桿箱、帆布軟包、紙箱、超尺寸異形件往往混在同一批次里，機(jī)器人面對(duì)每一件行李都是全新的抓取挑戰(zhàn)——選哪個(gè)位置下抓、用多大力度才能保證行李穩(wěn)固不破損，最后還要找到堆垛的最佳位置，每一步都對(duì)能力有極高要求。

其次是空間環(huán)境不規(guī)則：航站樓地下的行李轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)域原本就不是為機(jī)器人設(shè)計(jì)的，走道寬窄不一，設(shè)備之間的空隙狹窄，機(jī)器人需要隨時(shí)根據(jù)環(huán)境重新規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑。

最后也是最關(guān)鍵的，就是這個(gè)場(chǎng)景有高密度的人機(jī)協(xié)作需求：在民航的運(yùn)營(yíng)體系里，行李轉(zhuǎn)運(yùn)的準(zhǔn)確率和時(shí)效性直接影響航班準(zhǔn)點(diǎn)率和旅客滿意度。為了在短時(shí)間內(nèi)完成不同規(guī)格行李的全量轉(zhuǎn)運(yùn)，人機(jī)混合作業(yè)是當(dāng)前最高效的模式，但并行作業(yè)就意味著人機(jī)會(huì)在近距離內(nèi)頻繁發(fā)生空間交錯(cuò)，任何一點(diǎn)感知或者決策的延遲，都可能帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。

這些痛點(diǎn)恰恰是當(dāng)前通用機(jī)器人沒辦法在這個(gè)場(chǎng)景用起來的原因：通用機(jī)器人泛化能力強(qiáng)，確實(shí)在很多場(chǎng)景都“能用”，但“能用”和在嚴(yán)苛的生產(chǎn)環(huán)境里穩(wěn)定可用，完全是兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。再加上當(dāng)前通用機(jī)器人的成本結(jié)構(gòu)，決定了它在這類勞動(dòng)替代場(chǎng)景里，暫時(shí)跑不出讓客戶滿意的投資回報(bào)率。

瑞為給出的解法，就是專門研發(fā)一款適配機(jī)場(chǎng)行李轉(zhuǎn)運(yùn)場(chǎng)景的智能機(jī)器人。在2025年的國(guó)際機(jī)場(chǎng)博覽會(huì)上，瑞為的曉蟻行李轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人就在模擬航站樓轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)完成了演示：它把一件件形態(tài)各異的行李，從分揀系統(tǒng)末端平穩(wěn)轉(zhuǎn)運(yùn)到下游行李拖車上，還高效完成了碼垛，正式打通了民航體系里智能化程度最低的環(huán)節(jié)之一。

這款機(jī)器人的核心創(chuàng)新之一，就是行業(yè)首創(chuàng)的人機(jī)協(xié)同作業(yè)模式。在和機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)方充分溝通后，瑞為通過工程化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人和人工的無縫配合，讓工作人員可以安全、自然地和機(jī)器人并肩作業(yè)：機(jī)器人負(fù)責(zé)高頻率、重體力的搬運(yùn)和碼垛，人工只需要在機(jī)器人的能力邊界外介入補(bǔ)位，雙方各司其職，整體效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過純?nèi)斯ぷ鳂I(yè)。

詹東暉透露，在機(jī)場(chǎng)的實(shí)測(cè)項(xiàng)目里，曉蟻行李轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人已經(jīng)可以明顯降低機(jī)場(chǎng)對(duì)人力數(shù)量的依賴，也減輕了一線工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，同時(shí)還能提升30%的系統(tǒng)吞吐量，把行李破損率降到0.12%，這些可量化的提升，就是吸引機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)方采購(gòu)的核心動(dòng)力。

目前瑞為已經(jīng)在國(guó)內(nèi)多個(gè)機(jī)場(chǎng)啟動(dòng)實(shí)測(cè)，計(jì)劃在今年下半年正式商業(yè)化落地。在拓展國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的同時(shí)，瑞為也把同樣有行李處理痛點(diǎn)的東南亞、中東民航市場(chǎng)納入了出海規(guī)劃。

在當(dāng)前瘋狂競(jìng)速的具身智能賽道，瑞為選擇了一條更務(wù)實(shí)的路徑：把一件難做的事做透，讓客戶在實(shí)際業(yè)務(wù)里拿到可量化的價(jià)值。

如果給瑞為在當(dāng)前的具身智能產(chǎn)業(yè)版圖里找一個(gè)定位，它既不是通用機(jī)器人公司，也不是傳統(tǒng)意義上的視覺AI公司，而是一家專注解決復(fù)雜場(chǎng)景復(fù)雜操作需求的具身智能產(chǎn)品提供商。

機(jī)器人賽道的熱度終究會(huì)慢慢回落，但經(jīng)過嚴(yán)苛場(chǎng)景驗(yàn)證的產(chǎn)品不會(huì)褪色。在行業(yè)的喧囂里堅(jiān)持做窄、做深，是一件需要定力的選擇，但也正是這份選擇，讓瑞為在具身智能的熱潮里，拿到了一個(gè)真正稀缺的產(chǎn)業(yè)位置，成為一家值得期待的具身智能廠商。

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