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活力中国调研行丨检测设备“长腿”,传统制造企业跨界造机器人

凯龙高科将汽车尾气处理技术迁移至具身智能机器人领域,推出四足检测机器人,聚焦工业巡检、环保检测等场景。传统制造企业通过技术复用与产业需求对接,实现务实转型,避免概念化创新。

本文目录

    如果跟你说,一家做汽车尾气处理的公司,突然跑去搞机器人了,你会怎么想?

    这事儿不是想象,而是真实发生在江苏无锡。在汽车尾气后处理系统这个细分领域深耕了二十年的凯龙高科,最近就把业务边界拓到了具身智能机器人这个新赛道上。

    事情是这样:7月21日,新京报贝壳财经记者跟着“活力中国调研行”去了凯龙高科孵化出来的那家新公司——无锡市凯奇具身智能机器人科技有限公司。这家从上市公司体系里生出来的企业,已经推出了无锡本土的具身智能品牌,产品线初步铺开了,包括人形、四足,还有检测类的机器人。

    从排放控制的细分龙头,到智能装备领域的新玩家,凯龙高科的这次转身,给传统制造业如何切入新赛道,提供了一个“去概念化”的观察样本。



    凯龙高科开始训练机器人。

    原有检测设备“装上腿”,机器狗“上岗”采样

    这个跨界,不是凭空拍脑袋想出来的。

    凯龙高科在国内尾气后处理系统里是头部玩家,在精密制造、电控系统、系统集成这些领域,积累了超过20年。凯龙高科总经理曲阳在接受采访时说了这么一句话:“尾气治理涉及的高精度传感器、闭环电控逻辑以及多部件系统集成,跟机器人的环境感知、运动控制和整机协同,在底层技术上是相通的。”

    这句话背后,藏着一个很实在的逻辑:把原有的技术架构,跨行业复用。尾气检测的传感技术,变成了机器人的环境感知模组;发动机电控的经验,迭代成了机器人的运动控制单元;既有的供应链和集成能力,则直接支撑了整机开发的效率。说白了,不是从零开始,而是把“老本行”平移到了新领域。

    在公司实验室,记者看到了一只用于尾气检测的四足机器狗,它能自主靠近排气管,完成采样、分析和数据回传。这个产品的雏形,本质上就是把原来的检测设备“装上腿”,把存量技术变成了新业务的切入点,避免了从零研发的漫长过程。

    现在的具身智能赛道,不缺炫技式的演示。但凯奇公司表现出的是一种相对克制的研发逻辑。曲阳的表述很实在:“公司目前并不追求单一动作的极致表演,而是聚焦‘能否在真实场景中稳定运行’。”

    据了解,这家企业目前主要围绕几个场景做产品落地:工业与化工巡检、环保检测、消防应急、公共服务。在环保领域,机器人可以跟检测仪器融合,替代人工进入高危或受限空间;在消防场景,则侧重高温环境下的气体侦察与数据传输。这种“场景定义产品”的思路,让技术迭代能对应到具体的付费方和痛点,大大降低了产业化落地的不确定性。目前,他们正通过重点行业试点,逐步建设机器人的装配、训练与检测能力。


    凯龙高科旗下凯奇具身智能机器人正在训练模拟手,用于未来工业生产。

    传统制造企业转型:技术能力与真实产业需求对接

    凯龙高科这类存量制造企业的跨界,正好印证了一个逻辑:它们不需要另起炉灶,而是把原有的工程化能力和制造底蕴,平移到新硬件上,在产业链里找到自己的位置。

    在现场,记者亲身体验了具身智能机器人的训练过程。戴上VR眼镜,手持遥控手柄操控训练机器人完成前进、抓取、放置等工作——原本以为很简单,但实际操作下来,才发现要让机器人听话地完成这些动作,需要不断练习。记者在现场失败了好多次,不是物品没夹住,就是把标志物撞倒,力度、方向都不好控制。


    新京报贝壳财经记者正在体验训练机器人。

    在现场,记者还采访了多位“蓝领”,问他们:“面对这么多机器人,会担心失业吗?”他们的回答很乐观,说不担心,反而期待机器人能成为人类的帮手。“我们训练它,就是为了未来更好地帮助我们。”

    从实验室样机到小批量交付,具身智能这个行业,还面临成本、可靠性和商业闭环的考验。但凯龙高科的案例说明了一个问题:传统制造企业的智能化转型,未必需要宏大的叙事。把既有技术能力跟真实产业需求对接起来,往往才是更务实的增长逻辑。当跨界回归到技术与场景本身,所谓的“新质生产力”,才算有了扎实的落脚点。

    而企业转型背后,离不开城市产业生态的支撑。无锡作为制造业重镇,近年来把具身智能纳入了未来产业规划,通过政策引导、算力支持和开放场景,推动传统制造能力向产业链高端延伸。

    关键在于,无锡没有脱离制造基础去空谈“未来产业”,而是依托本地千亿级的精密传动、伺服电机和智能传感器产业,强化核心零部件供给。最新数据显示:2025年,无锡全市具身智能机器人相关营收已超过93亿元;2026年1-5月,规上相关营收同比增长27.0%,产业链企业达到182家。

    归根结底,当传统制造企业与新赛道相遇,真正决定高度的,不是概念有多新,而是技术有多实、场景有多真。

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