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机器人在不同场景中应用时，面临硬件和系统架构的差异，使得大规模推广变得困难。9月17日，第一财经记者走访了多个相关企业后发现，一个新的行业角色正在形成。这个角色类似于手机中的操作系统，旨在解决不同设备之间的兼容问题，让机器人能够在各种实际环境中稳定运行。

目前，多家公司已经关注到这一趋势，包括谷歌、智元、富临精工、格力博、东土科技和巨星新材料等。然而，在硬件厂商坚持自身体系、大模型企业追求通用性的背景下，行业的“安卓时刻”仍需时间验证。

一些物流企业的技术人员表示，与机器人厂商合作需要大量的人力和资源。他们需要开放接口、提供实验环境，并根据每家机器人的要求调整流程。但投资回报率难以计算，因为机器人效率不稳定，维护成本高。

此外，由于算法和硬件不兼容，一个场景的成功经验很难复制到其他场景。这导致每次遇到新设备都需要重新测试，影响部署速度。

为了解决这些问题，一些企业正在开发中间件平台，希望像手机操作系统一样，将不同厂商的机器人整合到统一框架中。这种中间件可以屏蔽底层硬件差异，使同一套算法适用于多种机器人。

尽管主流模型是视觉-语言-动作模型，但其结构各不相同。中间件的作用就像翻译官，将指令转化为统一目标，再由各个机器人的控制器执行。这样就不必为每个新设备重新训练模型，提高部署效率。

在实际应用中，机器人面临许多挑战。例如，处理布料等柔性物体时，实验室环境无法完全模拟真实情况。POC周期长，且难以预测。工厂中的物料和工艺种类繁多，每次变化都可能带来新的问题。

为了应对这些挑战，研究人员尝试使用在线学习算法，让机器人在操作过程中实时采集数据并更新模型。这种方式减少了对算力的需求，同时保持数据简洁。

仿真技术也被用于降低学习成本，但目前大多数仿真环境缺乏物理规律的支持。如果只是改变光影或形状，算法在现实中可能失效。加入物理定律的仿真能够更真实地模拟现实情况，帮助机器人更好地适应复杂环境。

谷歌等企业也在布局类似中间件，希望通过通用算法和工具链降低集成成本。多方企业在探索如何在碎片化的市场中找到通用解决方案。

虽然路径不同，但这些企业都在努力构建兼容性强的系统。不过，机器人产业是否能像手机产业那样走向统一标准，仍有待观察。

有工程师表示，机器人领域的复杂性远高于手机产业，各方利益不同，目标也不一致。第三方部署商能否真正搭建起桥梁，还需进一步验证。

文宏杰认为，关键在于深入具体场景，积累真实数据和工程经验，而不是停留在实验室或展示阶段。只有通过实际部署，才能推动机器人产业的规模化发展。