樂聚打響人形機器人“量產進廠”第一槍

2026年1月，兩段視頻在科技圈形成了奇妙的對比。

一段來自美國Figure公司：他們的機器人在實驗室里優雅地制作咖啡，通過對話理解指令，自主完成從開柜門到遞杯子的全過程。視頻結尾，機器人甚至還能整理一下臺面。

另一段則在中國制造業的圈子里流傳：樂聚機器人發布的Taskor平臺演示中，工廠管理人員在電腦上拖拽幾個圖形模塊，就編排好了一套完整的拆垛流程。點擊“部署”，車間里的五臺機器人同時開始工作——沒有一句語音指令，只有機械臂精準的起落。

前者像是一位天賦異稟的表演藝術家，在聚光燈下展示著機器智能的可能性；后者則更像一支訓練有素的施工隊，在流水線上創造著實實在在的價值。

這種分化揭示了一個殘酷的產業現實：教會機器人煮一杯咖啡，與讓一百臺機器人每天穩定完成一萬次搬運，解決的是完全不同維度的問題。

當埃隆·馬斯克在特斯拉股東大會上調侃“Optimus有一天可能比汽車業務更值錢”時，中國工廠的車間主任們在問一個更實際的問題：“這些機器人，能對接我們的MES系統嗎？”

01

工廠的人形機器人到底要什么？

這個春天，樂聚正式發布了這套“管理系統”——全國首個工業具身智能軟件平臺Taskor。

它的核心功能樸實得甚至有些“不酷”：圖形化技能編排，讓產線工程師像搭積木一樣教會機器人干活；一鍵多機部署，讓一個標準化流程能同時灌入整個機器人班組；與工廠MES系統無縫對接，讓機器人能直接接收生產訂單，成為數字工廠的有機細胞。

人形機器人領域長期存在一個悖論：實驗室里越炫酷的演示，往往離工廠越遠。

Figure的機器人能通過觀察學習人類的擦拭動作，特斯拉的Optimus能靈巧地折疊衣物，這些能力令人印象深刻。但當工廠主考慮引入機器人時，他們面臨的是另一套問題清單：

如何讓機器人理解我們廠里這些非標準件？如何讓多臺機器人協同工作而不“打架”？如何讓機器人接收現有生產系統的指令，而不是額外配個“翻譯官”？機器人故障了怎么快速排查？換產線了怎么重新部署？

這些問題不解決，人形機器人就永遠停留在科技玩具階段，無法成為“生產工具”。

樂聚Taskor平臺的突破，就在于它系統性地回答了這些問題。

它的Studio工具鏈把復雜的機器人編程，變成了拖拽圖形模塊的簡單操作——這相當于給機器人世界開發了一套“Windows系統”，讓普通人也能操作。

它的Dispatch平臺則更像一個“機器人滴滴系統”，能自動接單、智能派單、全程監控。機器人不再是需要專人照看的“設備”，而是可以納入生產管理體系、按單結算的“數字勞動力”。

這套邏輯的顛覆性在于：它不再要求工廠為機器人改變現有流程，而是讓機器人主動適配工廠。

02

為什么是樂聚？

一個有趣的問題：為什么是樂聚，而不是資源更雄厚的科技巨頭，率先突破了這層窗戶紙？答案可能藏在中國的制造業生態里。

中國擁有全世界最完整、最多樣、也最“挑剔”的制造業體系。這里的工廠不關心技術是否酷炫，只關心三個問題：能不能用？好不好用？劃不劃算？

這種極致的實用主義，形成了強大的“場景壓強”，逼迫技術供應商必須提供端到端的解決方案，而不能只展示技術亮點。

樂聚的Taskor平臺，正是這種壓強下的產物。它的三大標準化解決方案：塑料箱拆垛、SMT料盤出庫、料箱搬運，不是從技術可能性出發，而是從中國工廠最高頻、最痛點的場景倒推出來的。

“我們走訪了實際工廠，聽到最多的需求不是要更智能的機器人，而是‘要更容易用的機器人’。”樂聚產品負責人透露，“一線工程師說得很直白：我沒時間學編程，我下午就要這條產線轉起來。”

這種來自真實場景的倒逼，讓樂聚選擇了一條與Figure、特斯拉都不同的道路：不過度追求單體智能的極限，而是優先解決規模化部署的系統瓶頸。

03

樂聚方案”的隱秘武器

Taskor平臺還有一個容易被忽略的價值：它正在悄然構建人形機器人領域最大的真實場景數據閉環。

每臺通過Taskor平臺管理的機器人，其每一次動作、每一次任務執行、每一次異常處理，都會生成結構化數據，回傳到平臺。這些數據經過脫敏處理，成為優化算法、改進動作、預測維護的寶貴燃料。

這意味著什么？

當Figure的機器人還在實驗室里學習煮第100杯咖啡時，樂聚的機器人已經在真實工廠里完成了超過100萬次物料搬運。每一次搬運，都在讓系統更聰明一點點。

這種基于大規模真實應用的數據積累，正在形成一個強大的迭代飛輪：更好的平臺吸引更多部署，更多部署產生更多數據，更多數據催生更好平臺。

一位行業分析師指出：“這才是樂聚最深的護城河。你可以模仿它的圖形化界面，可以抄襲它的調度邏輯，但你復制不了它背后那百萬次真實作業沉淀下來的Knowhow。”

樂聚Taskor平臺的發布，標志著一個關鍵拐點的到來：人形機器人產業的核心矛盾，正在從技術突破的“有沒有”，轉向規模化應用的“用不用得起、用不用得好”。

這很像個人電腦產業的發展軌跡。早期電腦是極客的玩具，直到圖形界面和標準化操作系統的出現，才讓電腦走進普通家庭和辦公室。Taskor平臺要做的，就是為人形機器人打造那個“圖形界面”和“操作系統”。

當工廠工程師能在半小時內教會機器人一個新工序，當生產主管能在辦公室大屏上實時查看所有機器人的工作狀態，當機器人能直接接收MES系統的生產指令，人形機器人就不再是昂貴的演示品，而是可以批量采購、快速部署、易于管理的標準生產要素。

“我們預計，今年內就能看到樂聚單廠規模化部署人形機器人的案例出現。”一位親近樂聚的投資人信心滿滿，“一旦跨過這個門檻，規模化復制就會像滾雪球一樣加速。”

04

兩條道路，一個未來

毫無疑問，Figure和特斯拉代表的道路是追求極致單體智能，但樂聚選擇的道路，卻優先解決規模化部署的系統問題，這在當前階段可能更具產業意義。它讓現有水平的人形機器人技術，能夠先產生商業價值，形成正向循環，為未來更智能的機器人積累場景、數據和資本。

這不是非此即彼的選擇，而是產業不同發展階段的需求分層。

就像智能手機的發展：既需要蘋果不斷突破芯片性能和系統體驗，也需要安卓生態解決千元機的普及問題。沒有蘋果，行業沒有標桿；沒有安卓，市場沒有規模。

在人形機器人領域，Figure和特斯拉是“蘋果”，樂聚正在成為那個“安卓”，不一定最酷，但一定最普及；不一定最智能，但一定最好用。

當在工廠中，數十臺樂聚機器人能按照Dispatch平臺分配的指令，有條不紊地進行著料盤出庫作業，它們出庫準確，每天可持續長時間作業，在工廠的MES系統里，它們被標記為“特殊設備組-01”，與注塑機、貼片機、檢測儀并列，是生產數字地圖上的一個普通節點。

沒有聚光燈，沒有社交媒體上的驚嘆，只有屏幕上跳動的生產數據和財務表上實實在在的成本下降。

這或許才是技術改變世界的真實模樣：不是實驗室里的華麗演示，而是工廠車間里日復一日的精準執行；不是社交媒體上的病毒傳播，而是產業鏈條里靜默發生的效率革命。

當Figure的機器人煮好下一杯咖啡時，樂聚的機器人可能已經完成了第100萬次物料搬運。

兩條道路，都在推動著同一個未來到來。只是在中國工廠里，這個未來已經推開了門，邁進了第一條生產線。

而推開這扇門的手，握著的不是最聰明的算法，而是最好用的工具。