300 + 机器人组团上岗！“硅基员工” 是怎样炼成的？

机器人也开始 "打工" 了！

景区导览、门店迎宾、酒店接待、零售服务…… 越来越多机器人走进真实岗位。

但会聊天、会表演，就能成为合格的 "硅基员工" 吗？

10 月 29 日，2026 智元创新日・具身服务生产力分论坛上，智元携手产业伙伴与技术专家，围绕一个核心问题展开讨论：如何让机器人从 "能上岗"，真正走向 "能创造生产力"？

智元交互智能业务部总监王天提出，机器人要成为真正的 "硅基员工"，关键在于能否胜任真实岗位，持续创造 Worken（有效智能工时）。机器人不仅要具备完成任务的能力，还要能自主、稳定地提供服务，让工作价值可衡量。

那么，一名 "硅基员工" 如何培养？

以长隆鲸奇世界 "硅基讲解员" 为例，要让机器人完成迎宾、导览、讲解等服务，背后需要多种能力配合。

主要能力有四项：场景流程负责定义工作职责，交互智能负责理解与交流，运动智能负责移动和动作，还有丰富的 Skill 技能。

智元灵心平台＆云平台负责人王雄介绍了从能力构建到持续运营的技术路径。通过灵心 LinkSoul 实现能力融合与任务协同，让机器人能够调动不同技能完成服务任务；灵心平台构建了统一的 Skill 体系，让不同技能能够标准化封装、按需组合。这样，就能不断丰富机器人的技能储备，更好地满足不同岗位的需求。

机器人在真实场景实际部署过程中，会遇到各种问题。比如游客连续追问回答不完整，或者导览过程中被打断，任务衔接不上。关键是怎么把这些问题转化为智能体持续进步的动力。借助 LinkSoul Studio 开展仿真评测，把现场问题沉淀成评测 Case，在仿真环境中复现、自动打分、优化，再通过回归测试验证效果。

成都宽窄巷子零售仓为另一个经典案例，智元正在探索从仿真评测、场景部署到数据反馈、持续优化的完整闭环。

会干活只是基础，干得好、干得久，才是真本事。

大模型为我们提供了越来越强大的智能，但 Token 不会天然转化为物理世界的生产力。

这个就是智元对于从 token 到 worken 的思考。

"硅基员工" 究竟能在哪些岗位发挥作用？产业伙伴带来了真实案例。

广东长隆集团首席科学家、生物多样性研究院院长董贵信博士介绍，长隆与智元正在共建具身智能主题乐园，首期人形机器人部署规模达 300 + 台，覆盖演艺、科普研学、导览导购、互动体验、零售舱、酒店、伴游及体育竞技等场景。从游客入园到游玩购物，机器人正逐步融入服务全流程。

零售领域同样热闹。

爱仕达机器人事业部总经理梁锐分享，百台人形机器人走进真实门店，连续三天开展零售服务实测与直播，承担迎宾互动、导览导购、烹饪讲解和零售仓协作等任务。更值得关注的是背后的数据飞轮与模型迭代机制：真实交互产生数据，数据推动模型优化，优化后的能力再回到门店接受检验。

爱仕达还提出构建 "研发验证 — 迭代优化 — 规模部署" 的全链路赋能平台，让机器人服务从单点试验走向可复制应用。

从景区到门店，机器人正在把技术能力转化为真实服务。

真实服务现场并不是安静的实验室。人声嘈杂、多人同时提问、网络信号不稳定…… 这些看似平常的情况，都在考验机器人的技术底座。

首先，机器人需要一颗反应迅速的 "大脑"。

智元 AI Infra 研发负责人孟宾宾介绍了全自研端侧推理框架 U-Infer。以 "快、省、全" 为核心，U-Infer 通过降低推理时延与内存占用、扩大模型覆盖范围、灵活适配硬件，让各类具身模型更高效地运行在机器人本体上。即使在无网、弱网环境下，也能满足及时、安全、可控的推理需求。

其次，机器人还得真正听懂复杂环境中的人声。

西北工业大学教授谢磊聚焦大模型语音识别技术，指出机器人需要应对多人、远场、边说边听，以及对话与行动并行等挑战。从上下文感知、多方言多语言精准转写，到 Speech-native 全双工交互、快慢双系统协作及 Speech-Vision-Action 融合，语音技术正从单纯的 "听懂指令" 走向与视觉、行动协同。

再进一步，机器人还要具备多模态协作能力。

思必驰联合创始人＆首席科学家俞凯介绍了多说话人声分离、免语音唤醒、降噪与声音围栏等技术，并分享端云协同的 1+N 分布式智能体系统的探索。通过多模态感知、理解、决策、行动的协同，让机器人在复杂环境中更准确地识别交互对象、理解需求并执行任务。

科大讯飞机器人超脑平台总经理刘可为则提出，人机交互正在迈向 "以人为中心的自然交互"。通过远场人声增强、多人交互、全景式多模态感知及融合声学的全双工交互，让机器人从单人语音问答，逐步走向更自然的多人、多模态交流。

这些技术看似各有侧重，最终都指向同一个目标：让机器人听得准、反应快、能协作，在真实环境中稳定完成工作。

从长隆的 300+ 台机器人，到爱仕达的百台门店实测；从灵心 Agent 到 U-Infer，再到多模态交互与端云协同，一条具身服务生产力的技术与应用路径正在逐渐清晰。

机器人上岗，不能只看数量，更要看它们能否持续完成任务、提供可靠服务，创造真实、可衡量的 Worken。

未来的 "硅基员工"，拼的不只是技能有多酷，更是工作干得有多出色！

（来源：智元朋友圈）