在机器人产业蓬勃发展的当下，奥比中光创始人黄源浩深刻感受到了这一领域的火热态势。作为产业链上游3D视觉感知的龙头企业，奥比中光自去年下半年起，便迎来了客户需求的爆发式增长。黄源浩透露，客户实际提货量普遍超出原订单计划两到三倍，甚至愿意提前试用工程样机，这种热情远超行业预期。
机器人领域的“ChatGPT时刻”成为近期热议话题。对于这一时刻的到来时间，业内观点不一。乐观者认为2027年有望实现，保守者则认为还需三五年。宇树科技创始人王兴兴在2026年世界机器人大会论坛上表示，具身智能达到类似“ChatGPT时刻”的产业临界点，快则2至3年，慢则5年甚至10年。黄源浩则从模型泛化能力和投入产出比的角度理解这一时刻，他认为，若10万元的机器人能实现一半人力功能，并在两到三年内回收成本，便满足落地要求。
黄源浩指出，当前机器人行业面临的最大挑战是数据标准的缺失。具身智能与大语言模型不同，后者依托互联网海量文本数据，而前者需要大量物理交互的真实数据进行训练迭代。然而，不同厂商硬件采集的数据在视场角、帧率、精度等方面存在差异，触觉与视觉的时间同步精度也参差不齐，导致数据难以迁移和共享。黄源浩呼吁行业统一数据标准，以降低训练成本，形成完整的数据生态。
他进一步解释，合格的具身数据需记录3D空间信息，叠加时间维度形成4D数据，并纳入多维度力觉信息，实现毫秒级甚至微秒级的多传感器同步。空间智能的落地也依赖高质量数据，机器人需完整还原三维空间，通过第一视角和第三视角数据互补，支撑跨本体、跨模型的应用。黄源浩认为，统一数据标准后，数据可成为可交易的资产，类似AI领域的Token，为模型企业和本体企业提供标准化数据集，降低采集成本。
中国在全球机器人竞争中具备明显优势。黄源浩表示，国内完备的工业门类和海量真实作业场景，为“数据-模型-本体”飞轮转动提供了丰富素材。这种产业条件是海外市场难以比拟的。他预计，随着越来越多企业使用同一套平台采集数据，平台将形成强大的数据粘性，构筑更高壁垒。
从市场反馈来看，下游机器人企业对硬件和数采设备的需求正在爆发。黄源浩透露，客户订单需求往往数倍于最初预期，长三角和北京的客户都在迫切索要样品和工程样机进行内部测试。同时，大量年轻创业者涌入机器人领域，在模型、仿真、数据采集、本体制造等环节不断创新和迭代。
黄源浩认为，商业化落地仍需通过ROI考验。现阶段，人形机器人全面替代普通岗位的经济账尚不划算，但在防爆、救援等高危场景，机器人已具备落地价值。机器人进入真实场景作业后，会持续回流新数据，反哺模型迭代，提升泛化能力，进一步渗透更多场景。他预计，机器人“ChatGPT时刻”大约在两三年内到来。
尽管赛道热度高涨，泡沫风险也被业内关注。黄源浩对行业出清逻辑有不同判断。他认为，这一轮AI机器人浪潮中，深耕场景落地的企业大多能够存活，而一些对新技术接纳迟缓的传统行业企业可能会被淘汰。他表示，奥比中光在产业链中的定位是视觉基石方案提供者，依托自研3D视觉硬件，开放标准接口，整合灵巧手、触觉手套厂商，形成标准化数据采集方案，实现多模态数据毫秒级同步。
基于这一逻辑，奥比中光正从硬件供应商转型为具身智能数据采集硬件平台。企业已与灵心巧手、英伟达、地平线、思特威等模型、芯片及上下游厂商展开合作，共同推进手-眼-脑一体化落地，助力机器人产业迈向新阶段。
