高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，过去三年，中国工业机器人销量在30万台上下波动，预计2025年销量将达到33.2万台，整体增长依然缺乏强劲动力。

“不具身，无未来”正成为机器人行业的共识。据GGII数据，2025年我国工业具身机器人市场规模约47.3亿元，而到2035年，这一数字有望达到1644.1亿元，年复合增长率高达42.3%。

当前，中国工业机器人产业面临一个核心矛盾：广阔市场前景与低渗透率并存。

破局迫在眉睫的同时，工业具身智能这一条千亿赛道，正吸引了大量基因各异的玩家涌入。

工业具身智能产业正站在两条截然不同的发展路径交汇处：一条是从通用场景到工业应用的“自上而下”路径，另一条是从工业场景到更多领域的“自下而上”路径。拓斯达明确选择了后者。

这家扎根于制造业、累计服务客户超过1.5万家的企业，将工业现场痛点作为思考具身智能落地的起点。

AI 机器人，相互成就

在拓斯达机器人产品线总经理黄晶看来，实现中国机器人市场规模跨越式增长的主要瓶颈在于行业内从业人员存在“懂工艺的不懂编程，懂编程的不懂工艺”的能力错配痛点。行业应用经验与产品落地能力的稀缺，导致许多机器人解决方案难以真正满足制造业复杂多变的需求。

时代呼唤人工智能企业与机器人企业的优势互补与能力融合。

2025年4月，拓斯达与智谱华章成立合资公司矩阵智拓，黄晶兼任矩阵智拓CEO。智谱华章作为AI企业，拥有大量高级AI人才资源，大模型开发能力突出；拓斯达作为机器人企业，提供具身智能产品软硬件载体，拥有丰富的工业场景应用经验与数据。

这种融合创造了双重价值：一方面优化现有应用场景，提升设备智能化水平并降低使用门槛；另一方面推动人才与技术交叉融合，在各行各业创造新的应用场景。

黄晶做了个有意思的比喻，当前AI在物理世界，相当于一个三岁小孩，TA只能打酱油，如果希望TA去学骑自行车，就需要为TA在自行车上安装一对辅助轮，而“工作站”正是这一对辅助轮，它能够根据AI现阶段的能力去控制变量，使其现有能力发挥到最大值。

两条腿走路的务实路径

面对工业场景的复杂性，拓斯达选择了一条务实的技术路径，整体战略逻辑是：以AI的进化发展为主线，通过工作站实现快速落地，积累场景数据并迁移至人形机器人。

以工作站为载体优化已有应用场景。这条路径的核心是用AI技术改造传统自动化方案，解决制造业长期存在的柔性生产难题。

根据这一理念，在玩具制造行业，拓斯达推出了AI装箱/装盘工作站，这个行业产品多样化、更新迭代快，需要频繁换产，有时每2-4小时就要更换一次产品。

拓斯达的解决方案通过三大技术点实现了突破：视觉大模型获取盒子尺寸取代人工测量；自适应换产算法根据视觉获取的尺寸自动生成最优运动路径；智能语音交互让普工也能通过语音控制一键启动换产。

通过AI大模型的能力，传统需要工程师耗费数小时调试的换产流程，现在只需普工用语音指挥机器人在15分钟内完成，单条产线可节省12个人力，人力换算投资回报率仅1.5年左右，工段周期缩短至2.8-3.2秒，产能达到1000 UPH。

AI拆码垛工作站则以一套解决方案满足物流、制造、仓储等行业各类码垛与拆垛高频场景，通过AI技术实现自动参数配置、垛形生成、路径规划等功能。

当前，传统的自动化方案仍依赖人工与预定义规则，视觉系统在复杂场景下自适应和泛化能力不足。未来，通过具身大模型AI加持，有望实现全自动作业，无需人为干预，提升分拣准确性、速度与泛化能力。

拓斯达提供的这套工作站采用了多项创新技术：大模型任务拆解技术将复杂任务分解为可执行的子任务；生成式AI运动规划技术自动生成高效运动路径；AI大模型视觉识别与定位技术提升识别准确性；云边端架构运动控制技术实现高效协同。这套解决方案显著提升了作业效率与可靠性，同时降低了部署与运维成本。

创造新的应用场景。这条路径面向更长远未来，将端到端的大模型与人形机器人结合，应用于人口密集型、对效率要求相对较低的传统场景。

2025年9月，拓斯达发布了“拓星纪”系列轮式人形机器人，标志着拓斯达在具身智能第二条路径上的实质性进展。

该机器人搭载了智谱AI大模型，具备通过思维链进行复杂任务推理的能力，在仓储或工厂环境中能够实现对复杂任务的自主推理与决策。其仿生七自由度双臂可灵活适配灵巧手、夹持器、吸盘等多种末端执行器，双臂协作能应对多种作业场景。

拓斯达选择从注塑行业这一典型工业场景切入，打造“会干活、懂工艺”的人形机器人。这款被誉为“全球首台在注塑场景应用的智能人形机器人”，能够自主完成无人机桨叶的分拣、检测和摆盘作业，机器人根据相机获取的位置和筛检结果，将注塑好的无人机桨叶按照特定顺序和码型放到码盘中，分拣效率达到1500片/小时以上，精准度达到工业级的0.05毫米，可识别至少3种物料和6种缺陷类型。

作为制造业起家的公司，拓斯达对产品的评判标准是客户需求。这也是拓斯达首先推出轮式而非足式机器人的考虑，拓斯达董事、副总裁张朋认为：“当前在工业领域，尤其在厂房、车间，行业需要的是能够真正干活的机器人，显然这方面轮式机器人更实用，性价比更高。”

这种务实考量也体现在拓斯达的数据训练策略上，面对制造业“数据孤岛”与高保密性的双重挑战，拓斯达选择“从小做起，务实前行”，即先从可开放数据的客户场景切入，积累有效数据，持续优化模型。

拓斯达选择在注塑场景进行落地，这一决策背后有着深思熟虑：注塑领域聚集了大量中小企业，普遍面临多品种、小批量的生产挑战。凭借在注塑行业近二十年的深厚积累，拓斯达将充分发挥其对应用场景的深刻理解，与客户紧密协作，共同打造高度适配注塑工艺的具身智能体。

工业护城河，场景与数据的深度绑定

可以发现，拓斯达正在验证一条独特的具身智能产业化路径。

拓斯达的探索为行业提供了三个重要启示：以场景定义产品；采用渐进式创新路径，从工作站到人形机器人；构建跨界合作生态，弥补能力缺口。

从长远看，工业场景将成为具身智能迈向成熟的“第一考场”。机器人一旦在工业制造场景实现规模化应用，海量的具身数据与不断进化的算力将形成飞轮效应，使机器人的能力得到阶梯式解锁。

在工业垂直场景，数据是AI进化的第一燃料，然而“数据”何时质变为“智能”，目前暂无定论，“也许10年，拓斯达等得起，也许3年，拓斯达也接得住。”张朋这句话充分体现了拓斯达长期主义的经营哲学。

对于拓斯达而言，工业场景是其长期扎根与投入的领域。董事长吴丰礼明确表示，未来拓斯达的第一个5年要“做厚基本盘”，第二个5年“做强大装备”，随后的10年则将专注于人工智能技术在制造业场景的深度落地。目前，拓斯达已构建“场景 机器人 数据 AI”商业闭环，正稳步推进从注塑单场景到工业多场景、商业全场景的拓展。