8月19日，2026世界机器人大会期间，吉翼智能董事长兼CEO王超受邀出席百度智能云「具变临界·身入场景」具身智能场景落地专题活动，与清华MBA具身智能研究部、百度风投及国内头部具身智能同仁共探具身智能规模化落地最优解。

现场，王超围绕从"场景即答案——具身智能从「临界」到「涌现」"发表演讲，直面行业核心命题：有没有真正能干活的机器人？具身智能究竟能给各行各业带来什么价值？模型端是比人快，还是比传统运控快？他给出的答案是：先算清"三本账"。

商业账：全栈自研，让成本成为竞争力

"顾客买机器人，不是为了做Demo、做秀，而是要实实在在创造价值。"

具身智能要走进千行百业，必须击穿成本壁垒。吉翼的全栈自研能力，本质上就是一套从核心软硬件到数据基础设施的"降本组合拳"——关键零部件自主掌控，单点研发投入也通过生态规模效应持续摊薄，吉翼提供给客户的是一套综合使用成本可控、可规模复制的解决方案。

"东西一定要卖得实在、卖得实诚"——只有让顾客实现正回报，具身智能才能走出展厅，走进产线。目前，吉翼智能"质检家"与"小睦"双机器人矩阵已实现从定义到场景下线的全链路打通，正在工业质检与商业服务领域兑现"效率+质量+成本"的三重价值。

数据账：效率优先，告别数据军备竞赛

王超认为，数据的价值从来不在于堆量，而在于"转化效率"。吉翼的解题思路是"让产线自己训练自己"。大股东捷翼科技万名工人、24小时不间断运转的制造基地，本身就是一座永不关机的"数据发电厂"。吉翼投资1亿元建设的数据采集训练中心，与捷翼产线深度咬合——产线上每一个动作、每一次质检，都通过数采设备实时转译为模型训练燃料。

同时，依托"原生态工业场景预训练+低成本高效后训练"的双层架构，吉翼让Z-1具身大模型以大幅低于开源方案的数据量就可以达到同等效果。数据在这里不再是烧钱的"成本项"，而是驱动飞轮的"资产项"，最终构建起"采得准、训得快、落得稳"的数据闭环。

交付账：车规标准，定义产线级可靠

"如果机器人运行不久就频繁宕机，究竟是在为客户创造价值，还是在无形中成为产线的负担？"王超的追问直戳行业痛点。在交付上，吉翼将服务奥迪、宝马、奔驰等德系豪华车企的VDA精工体系平移至机器人全生命周期——从开发、交付到制造，确保产品鲁棒性。8个月完成从产品定义到交付，背后是一套车规级全链质控体系在支撑。

具身智能从临界到涌现，吉翼的答案始终清晰：沉到场景的毛细血管里去，让每一笔"账"都算得明白，在每一个场景都交付真实价值。

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