具身智能破局民航行李转运，独家专访瑞为技术商用机器人事业部负责人

当具身智能从实验室走






入







产业实景，


民航行李转运


一直是最考验






“真落地”的硬核场景







之一











—— 软包异形件混杂、人机混行







，






以及






高安全






和






高时效要求。

在这样的背景下，








民航领域人工智能领军企业






—









瑞为技术







正在努力解






决这个






行业






难题。






为此，


中国机器人网








近日有幸采访到






了








瑞为技术

商用


机器人










事业部








总经理史淼泓







，从


技术壁垒、场景工程、商业落地


三个层面






勾勒出






瑞为






是






如何让具身智能走出实验室、在民航一线稳定干活的






实践






路径。

瑞为技术商用机器人








事业部








总经理史淼泓

01










.

民航行李转运，

为何是





“最难落地”的场景之一？

民航行李转运的技术难度，集中体现在


非结构化物体、动态复杂环境


与


高安全标准


的三重叠加。行李包含






行李箱、软包、






异形件等多种形态，转运区空间不规则、设备密集且人机高频






混场作业






，同时要满足大负载、高时效的作业要求，传统方案无法适配这种






复杂






多变的场景。

史淼泓






表示，






在调研全球二十余家机场后，






瑞为






团队发现传统行李转运高度依赖人力，人均日处理






行李






量约







1000






件







。






人工模式不仅效率波动大，还存在行李破损、错运等隐患






，






以及






用工短缺与老龄化






问题。与此同时






行李形态多样、作业空间不规则、人机






混场协同作业给






智慧化






建设带来更多难题






。

规则驱动的传统自动化无法适配场景需求，






因此，瑞为




从场景痛点出发




，采用大模型驱动的






具身智能技术






来破解行李转运难题






，推动行业从全人工向人机






协作






、最终迈向全流程无人化升级。

02










.

瑞为






如何重构行李转运？

瑞为以完整技术闭环为根基，搭建起







感知、决策、执行







三层架构，以自研垂直场景






的







VTFLA







具身智能技术架构






为核心，融合







视觉、语言、动作、触觉、力感







五大维度，使得机器人的行为决策，更接近于人的多维信息统一决策机制，






以此






攻克机场行李转运等非结构化商用场景落地难题。

瑞为






核心产品







“晓蚁行李转运机器人”








，正是






VTFLA






技术架构的具象化落地，已在国内机场试点部署并进入稳定运行验证阶段。该机器人融合视觉、触觉与力感等多模态能力，引入








行业首创人机








协作








机制







，通过工程化设计实现机器人与人工的无缝协同






，






推动纯人工作业模式变革






，






有效






减轻地勤负荷，实现转运场景提质增效。

针对行李多样、来料随机等行业痛点，依托






VTFLA






技术架构下的快慢协同双系统设计，机器人实现任务规划与实时控制解耦协同，兼顾复杂场景推理能力与现场作业响应效率，







可






精准完成行李抓取、堆垛等任务，打通技术落地






关键






一环，为商用化奠定基础。

在近日举行的第三届具身智能与人形机器人产业大会上，瑞为正式展示了






VTFLA







具身智能技术架构






及晓蚁行李转运机器人的






实践






成果，充分彰显了其在非结构化商用场景的技术实力与落地能力。

03










.

全栈自研






+






深度工程化，

构筑







核心技术壁垒优势

与行业同类方案相比，瑞为的核心技术壁垒






十分







清晰。首先是技术原创，






VTFLA






在传统







VLA







基础上融入触觉与力觉，填补了物理交互的关键能力空白，大模型、算法、软件、末端执行器均实现全栈自研，核心模组自主可控







。






其次是场景工程，研发团队深入机场一线调研，将现场痛点转化为技术方案，实现技术与场景深度耦合；最后是落地交付，提供从单机到系统调度的全栈解决方案，已在






国内






机场稳定试点运行。

瑞为







“晓蚁行李转运机器人”







在实际落地中，






也






展现出






了






显著的量化价值






：







系统吞吐量较纯人工提升






30%






，支持






7






×






24






小时不间断作业，有效应对客流高峰；大幅降低人力与管理成本，缓解招工难题；行李破损率降至






0.12%






。

值得一提的是，






面对异形、破损等异常行李，系统可自动识别并触发人工介入流程，兼顾效率与鲁棒性，






有效






解决人工作业的不稳定性。

04










.

具身智能商业化的






“瑞为方法论”

面对






AI






大模型落地难的行业共性问题，瑞为总结出独特的商业化方法论：









与客户共创产品、研发下沉一线吃透需求、以硬核技术底座支撑规模化落地，坚持






“









一









米宽、百米深






”的垂直深耕理念，不追概念、只做实效落地。

作为






人工智能领域的







技术先行者，瑞为凭借自研






VTFLA







具身智能技术架构






与全栈式解决方案，在民航行李转运赛道实现从技术创新到商业落地的完整闭环，成为具身智能赋能高端商用场景的典型标杆






，






垂直场景具身智能落地的开拓者。

在海外市场，






瑞为







采用






“从近到远、重点突破”策略，优先布局东南亚、中东民航市场，逐步进军欧美，输出中国具身智能解决方案。

对于民航行李转运的未来发展，






史淼泓






给出清晰判断：






短期






3






年






内







将以人机协作为主流，机器人替代重复体力劳动；中期






3







-







5






年逐步实现核心环节无人化，推进多机协同与全流程数据闭环；长期








5-10






年







构建全自动、高安全、低成本的智慧行李转运体系，成为民航智慧化标配。

除民航领域外，瑞为






未来






将成熟的具身智能






转运






方案向商业服务、仓储物流、工业生产、新能源等场景延伸，从行李转运单一点位向上下游全链路拓展，覆盖分拣、装载、对接等更多环节，打造全流程智能解决方案。

05










.

结语

当前具身智能行业快速发展，算力提升、资本加持与政策引导共同推动产业爆发，瑞为始终坚持走场景深耕、商业闭环的务实路线。

从视觉






AI






到具身智能，从技术研发到民航标杆落地，瑞为以原创技术、深度工程化与全栈自研能力，证明了具身智能在高端商用场景的可行性与经济性。瑞为将持续推动具身智能从实验室走







入






真实场景，






真正






走进千行百业、服务千家万户。