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　　2026年初，乐聚推出“夸父”展厅版3.0，这是对于展厅场景一如既往的答案。

　　从2024年“夸父”首次进入商业展厅至今，两年多时间，乐聚没有急于证明自己“能做更难的事”，而是把展厅这个场景做了数遍，越做越细，越做越“麻烦”。

　　从1.0到3.0，中间隔了两年多，超过二十个省份的真实场景落地，以及大量来自展厅运营方的一线反馈，让乐聚“夸父”人形机器人实现持续进化。

　　一台工业机器人只需要对指令作出精确响应，而一台展厅机器人需要在人群中保持礼貌的距离，在VIP访客面前表现出恰当的关切，在儿童围观的嘈杂环境里准确识别提问。乐聚展厅版3.0的产品定义，正是围绕这种“社交智能”展开的。

　　接待体验的核心痛点从来不是“能不能领路”，而是“能不能让访客感到被重视”。传统导览机器人最大的问题是缺乏分寸感，要么无视VIP的存在，要么对所有访客输出同样的话术。

　　乐聚在这类场景上做了细致的针对性优化，其毫秒级人脸识别与VIP欢迎策略，本质上是将“被记住感”产品化。当一位重点客户踏入展厅，机器人通过图片记忆，就能够迅速准确识别出指定人物，并说出“X总，欢迎莅临”，这种体验落差是任何屏幕交互无法替代的。

　　而1米距离的自动跟随功能，则解决了另一个隐性痛点：传统导览机器人的节奏是预设固定的，访客必须紧跟其步伐，无法按照自己的兴趣驻足细看。跟随模式将参观节奏交还给访客，机器人从“领队”变为“同伴”，这种角色转换极大地降低了人机共处时的心理负担。

　　在部署运维层面，乐聚做出了一个关键判断：展厅客户不是科研机构，他们无法负担一个需要博士团队维护的机器人。开箱即用、单人拆箱、APP可视化编排、VR动作复刻，这些功能创新的指向性非常清晰，即将机器人的使用门槛从研发人员降至运营人员。

　　乐聚机器人动作库的设计同样体现了场景思维的差异。41个自由度、1.0m/s步速、抗扰平衡算法，这些技术指标在产线场景中并不突出，但在展厅场景中恰好构成体验闭环。被行人无意碰撞后能够实时调整姿态、不会倾倒；在人流密集区域能够自主绕障、保持通行；需要活跃气氛时能够表演手势舞、与访客合影比心。这些能力共同塑造了一个形象：它不是一台需要被小心对待的精密仪器，而是一个可以自然共处的智能伙伴。

　　要客观评估展厅场景的市场规模，需要剥离行业通行的乐观情绪，回归存量设施的实际承载力。

　　第一层是核心存量市场。例如博物馆、科技馆这类场馆追求新技术首发、预算相对充裕，是现阶段最有可能批量采购的客群。此外还有城市规划馆、国家级与省级高新区展厅等政策驱动型展馆对“新质生产力”展示有明确需求。而头部企业品牌体验中心，包括汽车品牌馆、科技企业总部展厅、高端消费品旗舰店这类商业客户也非常更看重机器人的品牌调性匹配度。

　　第二层是泛商业增量市场。展厅场景的真正战略价值，在于它是泛商业服务的预演场。一台机器人在商业场景连续运行无故障，它就在证明自己能够从“展品”转变为“商用设备”，足以帮助人类干活。这意味着国内高端零售门店、汽车4S店、4A级以上景区游客中心都是远期可渗透的市场底盘。尤其当硬件成本从目前的60万-80万元下探，单场景投资回报模型将发生质变，从品牌营销预算向运营人力预算迁移。

　　第三层是产业溢出价值。乐聚在全国23个省份落地标杆案例，这些展厅场景积累的合作经验、公众认知度、媒体曝光资产，正在反哺乐聚在工业与科研赛道的资源获取能力。这种溢出效应虽然难以量化，但在人形机器人这样一个当前高度依赖资本助力的赛道上，其战略价值不亚于订单本身。

　　随着展厅场景的商业价值被逐步验证，竞争者入局是必然趋势。乐聚目前构建的壁垒主要体现在三个层面。

　　第一是标杆案例的信任迁移。十五运会的全球直播零失误、亚冬会的极寒环境验证、MWC的国际政要互动，这些高规格事件背书无法通过参数对标来超越。对于展厅采购方而言，一个经过多个国际/国家级重大活动验证的机器人品牌，与一个只在实验室视频里跑动过的品牌，决策风险完全不在同一量级。这种信任资产是时间积累的结果，难以在短期内被复制。

　　第二是场景数据的先发优势。乐聚的机器人在乔家大院回答着历史问题，在荣耀阿尔法全球旗舰店讲解着产品情况，在江苏银行引导着业务办理。每一次真实交互都在产生多模态数据：语音指令、环境图像、避障轨迹、访客反馈。这批数据正在被用于迭代小脑运控算法与大模型对话策略，形成“落地-采集-迭代-更好落地”的正循环。后来者即使能够造出参数相近的本体，也难以在短期内补足场景数据的量级与多样性。

　　第三是乐聚“人形机器人+”生态布局。在技术研发上，乐聚与哈尔滨工业大学、山东大学、苏州大学、北京通用人工智能研究院、华为等单位建立合作，共同深挖人形机器人底层技术；在产业应用上，乐聚与中国一汽、江淮汽车、中国移动、润泽集团等行业领军企业携手，共同推动人形机器人在工业智造、商业服务、家庭康养等特定场景的落地应用。在产业链上，通过深化与东方精工、和而泰等生态伙伴的合作,在打造大规模人形机器人产线,并联合中国移动等企业攻克了5G-A网络下的多机协同技术难题。

　　例如灵活性的挑战。目前，大多展厅中的人形机器人仍停留在形似的阶段，它们能走，但步态僵硬，转弯时像在拧发条；它们能动，但动作停留在预设的几套固定脚本，挥手永远是同一个角度，比心永远是同一个轨迹。运营方需要掐着秒表安排路线，因为机器人在复杂环境一旦出错，就很容易陷入僵局。

　　乐聚在展厅版3.0上花了不少功夫填补这道沟壑。1.0米每秒的抗扰步态、实时姿态调整算法、指令到动作逻辑的底层切换，让乐聚机器人步态更加拟人，更有眼力劲，对话更生动。过去机器人的手势是“配音”，走一段路、说一句话，卡点挥一次手；现在乐聚基于对话情绪理解，机器人能在介绍产品时配合指向性手势，在合影前自然摆出pose，动作不再是播报的附庸，而是成为表达的一部分。

　　又例如对话能力的代际差。当前基于大模型的知识库问答，能够满足“展厅讲解”的及格线，但距离深度互动仍有明显差距。当访客的猎奇期过去，对讲解内容的专业性、思辨性、个性化要求将急剧上升。不能让访客觉得“机器人的回答像”，这是展厅场景从尝鲜走向刚需的关键一跃。

　　乐聚的做法是与阿里云千问大模型达成合作，基于RAG增强检索解决了机器人知识库的准确性问题，而持续的真实交互，则能基于模型对中文语境、展厅场景、访客情绪的理解深度不断迭代。从这个意义上说，展厅不仅是乐聚的现金流业务，更是其通往通用人形机器人的数据训练场。

　　就当下而言，乐聚的展厅战略，可以说是一次用场景确定性对冲技术不确定性的务实选择。在人形机器人行业普遍陷入“技术”焦虑时，乐聚选择先让机器人在边界清晰、需求明确、支付意愿存在的场景里跑起来、被看见、卖出钱。

　　这种策略的阶段性成果已经显现：二十三个省份的落地覆盖、国家级赛事的零失误背书、与50+行业领军企业共建的“人形机器人+生态，都在证明乐聚正走在快速迭代的路上。

　　但展厅终究是一个有限场景。这里的路面没有工厂产线的油污与粉尘，这里的对话不涉及家庭场景的长尾指令与情感陪伴需求，这里的人流密度与交互强度远低于真正的商业公共空间。展厅之于乐聚，是一个让技术从论文走向产品、让公司从研发走向商业的温和着陆场，但它不应成为舒适区。

　　笔者认为，真正的分野在于，当展厅红利期过去，当竞争对手也带着成熟的展厅方案涌入市场，乐聚能否将在这片“温室”中积累的交互理解能力、场景数据资产、政企信任资源，迁移至更广阔、更非标的商业服务疆域。届时，今天的展厅标杆案例，将成为定义下一代服务机器人交互范式的经验资产，还是仅仅停留在品牌宣传册上的荣誉列表，取决于乐聚在“被看见”之后，能否真正实现“被需要”。

　　这条路径没有捷径，也没有奇迹。它需要的是持续的产品迭代、务实的场景拓展、以及对商业化节奏的清醒认知。但至少，乐聚已经走在了这条路上，并且跑完了最初的一公里。

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