成都配资网越疆人形机器人上岗打工，连续14小时零失误

当电影院熟悉的爆米花香气再次弥漫在空气中成都配资网，你是否注意到，柜台后的“店员”有些不同？

近日，越疆机器人旗下的人形机器人Atom完成了全球首次公开的人形机器人商业演示。它在无人辅助的情况下，每日连续工作14个小时，实现了日销爆米花1000杯、单日营收突破2万元的业绩。

这不仅是一次技术实战，更是人形机器人以“全自主可靠劳动力”的姿态，步入真实复杂的商业环境。

爆米花售卖作为服务行业中高频、标准化的场景，是检验人形机器人自主运行与技术实用性的试金石。越疆在此次演示中，展现了自身成熟的技术实力与商业化落地方面的初步成果。

一杯爆米花背后，隐藏着怎样的技术逻辑与商业考量？人形机器人的“打工时代”真的到来了吗？

为什么是爆米花？一个“简单”任务背后的技术高山

在机器人行业普遍追逐“高大全”落地场景的当下，越疆务实的在一个小场景打开了突破口，选择以影院爆米花售卖这一细分场景作为人形机器人商业化的首站，展现了其切实可行的场景突破策略。

爆米花售卖看似只是一个简单、重复的体力劳动，对人形机器人而言，却是一个对感知、决策与执行协同能力要求极高的“高动态任务”。

这一过程需要机器人连贯完成识别顾客、取杯、装填、识别满杯状态、平稳放置递送等一系列动作，并能应对现场各种干扰。每一个环节都暗藏技术挑战：抓取杯子时力度需控制在毫米级，既不能捏碎也不能掉落；倾倒爆米花时需要精准控制角度和力度，避免洒落；在狭窄的工作空间内需灵活避障，防止与爆米花机或柜台碰撞。

尤其是在影院这种人流复杂、光线多变、空间有限的环境中，人形机器人必须能够应对杯子位置变动、顾客突然靠近、背景干扰等多种突发状况。

这种“小场景、深打磨”的思路，有助于在可控范围内完成技术闭环验证，避免因场景过于复杂导致系统失控或体验割裂，从而全面检验Atom“感知-推理-执行”一体化智能系统的实战能力，为规模化落地探路。

它要求机器人不依赖预设的固定轨迹或远程操控，而是基于端到端的视觉语言动作模型（VLA），实时感知环境、理解任务、规划动作并自主纠错。

这杯爆米花，某种程度上盛装的是机器人全自主运行的核心能力。

同时，爆米花售卖与娱乐、休闲强关联，符合商家切实的市场需求且为大众熟悉，能够生动传递“机器人为人服务”的核心价值。Atom在全自主运行操作中展现的流畅语音互动、平稳递送，以及挥手、比心等互动细节，不再是冰冷的技术展示，而是有温度的具身交互。

"日销千杯，日入两万"的数据初步表明，在特定场景下，机器人替代或辅助人力能够在提升效率、延长服务时间以及保持服务标准一致性方面创造可量化的商业价值，为后续的规模部署和商业模式探索提供了关键的数据支撑与信心。

Dobot-VLA模型：从“看懂世界”到“动手执行”的智能闭环

支撑Atom在复杂环境中自主工作的，是越疆自研的“大小脑”协同智能系统，特别是其中的Dobot-VLA（视觉-语言-动作）模型。这一技术突破真正实现了从环境感知到任务执行的端到端智能闭环。

传统机器人往往需要在高度结构化的环境中工作，依赖预设轨迹和远程操作。而Dobot-VLA模型通过端到端融合视觉感知、语言理解与动作生成，将任务指令转化为结构化推理链，再映射为连续、可泛化的动作轨迹。

这意味着机器人不仅能够“听懂人话”，理解顾客的点单需求和特殊要求并做出自然回应，还能“动手干活”，从识别指令到抓杯、装填再到递出的全流程实现自主规划执行。

该模型的核心技术在于自主任务规划与实时纠错系统。机器人能够对复杂任务进行自主分解与序列规划，并在执行过程中进行持续性状态监测。当遇到突发状况时，系统能够迅速识别任务偏差，自主进行问题诊断，并触发动态重规划，无需外部指令即可完成纠错与任务续行。

在实际演示中，这一能力得到了充分体现：当爆米花被倒掉一半时，Atom能够识别状态并主动进行补装；即使在盛装过程中受到人为移动容器的干扰，它也能自主重新识别位置并完成抓取；甚至当爆米花在盛装过程中被意外倾倒，机器人也能通过自主感知判断情况，并再次执行盛装操作。

借助动作空间建模、推理链分解与强化学习对齐，该模型实现了从“看懂世界”到“动手执行”的闭环智能。在该模型的支持下，机器人不再需要技术人员为每一个可能出现的异常情况预设应对程序，而是能够像人类一样，基于对环境的实时理解做出适应性决策。

连续14小时“零失误”背后的系统打磨

让人形机器人在人流复杂的影院环境中稳定、安全运行，离不开前期的环境适配与系统调试。据悉，首日上岗筹备工作主要集中在“系统与真实环境的深度校准及全流程压力测试”环节。

环境校准是首要挑战。面对人流如织、光线多变、状况百出的真实影院环境，Atom搭载的端到端视觉语言动作模型（VLA）必须在此环境下，稳定、精准地识别出杯子、爆米花机出口、柜台边缘以及顾客所处的位置，确保每一个动作的发起都基于可靠的“视觉认知”。

动线优化则是效率保障。团队通过模拟高峰客流，反复调试Atom的工作流程与响应速度，在保证安全的前提下实现高效、流畅的作业。这不仅仅是路径规划问题，更是对机器人对运动控制与轨迹规划提出实际考验。

异常测试是确保可靠性的关键环节。真实的商业场景充满不确定性，例如，杯子被顾客碰歪了位置、孩童好奇地靠近遮挡了路径、爆米花机偶尔卡顿、物品滑落等等。筹备阶段，越疆团队主动模拟了各种可能的异常状况，全面检验Atom的自主纠错与异常处理逻辑。

经过多轮调试与优化，Atom最终实现了单日14小时持续稳定作业、零失误的运营记录。这一数字背后，是机器人长时序任务执行能力的体现，也是其机械结构与控制系统可靠性的证明。

结语与未来

越疆人形机器人在电影院的成功应用，标志着这类高端机器人正从实验室走向真实商业场景，从概念验证阶段迈入实际价值创造阶段。

从市场拓展角度分析，电影院场景的成功验证为人形机器人在其他服务行业的应用打开了想象空间。餐厅、咖啡厅、酒店、零售店等场景中，类似的需求广泛存在。随着技术成熟和成本下降，人形机器人有望在这些领域逐步替代部分重复性劳动，缓解服务行业长期存在的用工难题。

从技术发展视角审视，这次实战验证了以Dobot-VLA为代表的端到端视觉语言动作模型在实际场景中的可行性。相比传统分模块设计的机器人系统，这种一体化智能架构更适合处理开放环境中的复杂任务，为人形机器人的智能化发展提供了新方向。

当技术的边界不断拓展，当商业的路径日益清晰，人形机器人将成为人类社会分工中的重要“劳动力”。而这一切，或许就从电影院那一杯由机器人制作的爆米花开始。

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