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擎朗智能具身实验室负责人邓强文，已经在机器人行业深耕十余年。在他看来，具身智能本质上是智能体与物理世界发生交互的载体。实验室的核心任务，是把这种交互从实验室带到真实场景中。

“岗位化”是他们的技术路线：一机一岗，对应岗位的规范化流程，让机器人在具体岗位上把任务做深做透。以打咖啡为例，机器人要完成取杯、萃取、打奶泡、封盖、配送这一整套“长程闭环任务链”，每一步都有明确的标准作业程序（SOP）和验收标准。

每一个任务背后，都是一系列综合的考量：基于对场景的理解，去权衡硬件的设计、模型的执行、成本的控制、商业化的可行性等多个维度。而下一个挑战是“泛化”。机器人真正“上岗”，就意味着它们要把在有限场景中习得的技能，运用到多样的、开放的场景中，同时保证99.9%的成功率。

如今，这些机器人已经陆续进入餐厅、酒店、医疗等场景，在真实岗位上积累数据。邓强文希望，让数据、模型和场景逐步打通，走向通用。

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原标题：《打咖啡、送餐、洗衣服……怎么训练机器人真正上岗干活？》