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2026年8月19日，2026世界機器人大會（WRC）于北京北人亦創國際會展中心正式啟幕。

港股“視覺具身智能第一股”瑞為技術（07656.HK）完成登陸港交所后的國家級展會首秀，于D館D112展位首次完整展出面向機場行李轉運場景的具身智能解決方案，展示了把機器人真正放進企業級生產力場景的落地成果。

首次完整呈現

行李轉運的具身智能方案

在WRC 2026的展臺上，瑞為技術展示一套正在真實場景中落地的機器人解決方案，呈現面向機場場景的具身智能生產力：

曉蟻行李轉運機器人

專為標準行李轉運場景而生。融合視覺感知、智能決策與精準控制能力，可自主完成標準行李箱的識別、抓取、搬運與裝載的全流程作業。憑借較強的負載能力和穩定的連續作業表現，重點承擔高強度、重復性的行李轉運任務，是整套方案的"主力搬運單元"。

輪式雙臂人形機器人

面向不規則行李等更加復雜的柔性操作任務進行技術探索。融合激光雷達和視覺感知技術，圍繞自主感知、靈活移動、雙臂協同和精細操作等能力，探索背包、手提包等形態易變、抓取點不確定行李的識別、抓取、搬運與放置。目前主要承擔復雜物體操作和具身智能能力驗證。

AMR 智能轉運單元

實現托盤自主搬運、精準接駁與自動歸位，依托自主導航與智能調度能力，完成不同機器人之間的高效協同連接。

瑞為從開始就按照完整生產任務進行系統設計，整個架構在任務規劃、業務調度、路徑規劃、機器人執行和業務系統之間進行分層設計——不同機器人承擔不同能力，但上層圍繞的是同一個生產任務，最終形成一套面向企業生產任務的多機器人協同系統。

從“80-20”到“80-10-10”

人機協同的演進路徑

目前，在華東地區機場真實航班保障環境中，瑞為已經形成了一套“80-20”的人機協同模式：約80%的標準行李由曉蟻行李轉運機器人處理，其余約20%的軟包、異形、破損及其他異常行李由人工協同。

未來，隨著柔性操作、VTFLA等具身智能能力進一步成熟，瑞為希望逐步讓更加通用的機器人接管目前20%人工任務中的一部分，并探索向“80-10-10”的方向演進——約80%的標準化、高頻任務由專用機器人承擔，約10%的柔性、復雜任務逐步由人形機器人等更具泛化能力的機器人處理，剩余約10%的極端長尾和異常任務由人工兜底。

這一思路的核心并不是追求一個固定的機器人替代比例，而是根據不同任務的技術成熟度和生產價值，選擇最合適的執行方式：成熟能力率先進入生產，前沿能力持續驗證，再隨著技術成熟逐步擴大機器人承擔任務的邊界。

“讓機器人適應場景”

瑞為的具身智能工程化答案

對 B 端客戶而言，"能否在不改造現有設施的前提下落地"往往是決策的關鍵。瑞為在 WRC 現場強調了一個產品理念：讓機器人適應場景，而不是讓場景適應機器人。

機場已有幾十年形成的生產流程和基礎設施，很難為了使用機器人而將整個機場重新改造。因此，瑞為在工程中做了大量"適配場景"的設計：例如空間狹窄，就優化機器人結構；不能大規模施工，就采用模塊化、分段式設計；現階段機器人還無法高效、穩定地處理所有非標準行李，就通過人機協同解決長尾問題；工作人員已有成熟流程，就讓系統主動適應現有生產節拍。

背后的核心認知在于：瑞為追求的是整個生產系統的全局最優，而不是某一個技術指標的局部最優。

VTFLA技術底座

打通感知到執行閉環

而在機器人背后，支撐整套行李轉運方案穩定運行的核心，是瑞為全棧自研的VTFLA具身智能技術架構。在視覺-語言-動作VLA框架基礎上，瑞為進一步引入力覺、觸覺等物理反饋能力，形成VTFLA具身智能技術架構。針對軟包、背包等柔性和不規則物體，僅依賴視覺信息難以完整判斷抓取過程中的接觸狀態和穩定性。通過引入力覺、觸覺等反饋，機器人可以進一步感知抓取過程中的受力變化、接觸狀態和滑移風險，并根據反饋動態調整操作策略。

在機場行李搬運場景中，力覺和觸覺的引入，主要用于提升異形和柔性行李抓取過程中的接觸感知、力度控制和操作穩定性；同時與視覺感知、安全控制等能力結合，進一步提升機器人在復雜生產環境中的作業安全性。

在多種技術路線中，瑞為更強調VTFLA與真實垂直場景的結合，通過機場等復雜生產環境中的任務驗證和數據積累，持續優化模型與系統能力。

未來，VTFLA技術架構的“通用底座 + 場景適配”特點，還將在同行業延伸和跨行業拓展中扮演重要角色。

真實場景驗證

從測試環境進入生產流程

目前，瑞為行李搬運機器人已在華東地區千萬級樞紐機場，正式接入真實航班的行李轉運業務，進行常態化作業POC驗證。這標志著機器人已從測試環境真正進入生產流程——這是一個重要的分水嶺，因為只有進入真實生產，才會持續產生真正有價值的真實世界數據。

在目前千萬級客流機場真實航班保障環境的POC實測中，曉蟻行李轉運機器人單件行李處理節拍已低于18秒，能夠滿足當前機場實際生產作業的節拍要求；在目前測試采用的3.0米×1.5米、長邊開口的三邊圍擋拖車上，單車最大裝載量可達到39件，接近同等條件下熟練人工40件的裝載水平；同時，裝車準確率達到99.9%，行李檢出率達到99%。

這些來自真實航班保障環境的數據，分別對應機場生產最關心的處理效率、裝載能力、作業準確性和系統可靠性。對瑞為而言，機器人進入真實生產的關鍵，不只是“能不能干活”，更在于能否在真實航班保障壓力下，用持續穩定的生產指標證明其實際作業價值。

瑞為技術創始人、董事長兼首席執行官詹東暉在展會現場表示：“依托過去十余年在AI領域的技術積累，瑞為正在向具身智能方向穩步延伸。瑞為的核心競爭力并不依賴于某項單一技術的領先，而是多重能力的系統疊加——瑞為正在構建的，是面向生產任務的機器人智能體系。“最終衡量我們的，不是做了多少款機器人，而是機器人到底為企業創造了多少生產力?！?/p>