人形機器人產業正站在產業化突破的關鍵節點。近日在上海舉辦的外灘大會上，人形機器人展區成為焦點：它們不僅能完成調酒、踢球等娛樂動作，更在模擬救援、跨越障礙等復雜場景中展現技術實力。這些表演背后，折射出行業從實驗室走向真實應用的迫切需求。

交通領域率先打開應用窗口。9月12日，深耕交通領域三十年的多倫科技宣布與眾擎機器人達成戰略合作，計劃三年內采購不低于2000臺人形機器人，重點部署在機動車查驗、交通管理等場景。據多倫科技董事長章安強透露，車管所每年處理超兩千萬輛二手車過戶業務，傳統人工查驗存在效率低、透明度不足等問題，而搭載AI視覺與機械臂的查驗機器人可實時聯網公安數據庫，將查驗時間縮短60%。

雙方合作的首款交通疏導機器人原型機預計2025年底面世。這款機器人將配備多模態環境感知系統，可實時識別路口信號變化、規避動態障礙物，并通過語音預警提示周邊行人。多倫科技技術研究院院長張鐵監特別強調，其搭載的執法記錄模塊能完整記錄工作過程，有效規避執法爭議。

行業數據顯示，交通場景正成為人形機器人落地的優先選項。交銀國際分析指出，工業場景雖為當前應用主陣地，但交通管理、醫療護理等服務領域將在2030年后迎來爆發式增長。高工機器人產業研究所預測，2025年全球人形機器人市場規模將達63.39億元，2030年突破640億元，2035年更將超過4000億元。

數據壁壘成為產業化核心挑戰。華泰證券研報顯示，機器人運動控制需要百萬級高質量數據支撐，而現有數據采集存在模態單一、場景覆蓋率低等問題。宇樹科技創始人王興興指出，多模態數據融合與模型-硬件對齊仍是待解難題。

多倫科技的產業數據積累為此次合作提供關鍵支撐。章安強表示，公司積累的駕駛行為數據、交通流模型等資源，可幫助眾擎機器人優化決策算法。眾擎創始人趙同陽透露，雙方已開放手部控制、姿態調節等技術接口，通過真實場景數據反哺訓練專用模型。

在技術路徑選擇上，眾擎機器人采用"三環嵌套"架構。趙同陽解釋，端到端模型負責簡單重復動作，VLA模型分解復雜任務，世界模型則處理未知場景。這種分層設計使機器人既能完成標準化操作，又具備環境適應能力。

市場需求遠超預期。章安強透露，全國3000余家車輛管理單位、交通安全體驗中心及商業中心均表達采購意向。他預計，三年2000臺的采購量僅是起點，隨著技術成熟，單場景部署量可能突破萬臺。