从 Token 到扭矩：AI 落地东盟的四道难关

AIMX Singapore 2026 现场，WAIC 以海外品牌 AI GRAVITY 之名与 MP Singapore 联合办展。东盟正成为中国 AI 出海最先“算账”的市场。润建股份副总裁赵华说：“客户用 AI 的时候，会发现花出去的 Token 让他们好心痛。”2025 年润建股份营收 103.49 亿元，其中算力收入 8.1 亿元，同比增长 53%。中国信通院预计，2026 年东南亚重点区域算力中心服务市场规模将突破 100 亿美元。新加坡则从物理侧发力：内政科技局（HTX）投入 1 亿新元，建设全球首个专注公共安全的人形机器人中心，首批机器人预计 2027 年中投入火患、危险品泄漏与搜救现场。

Token 出海：全栈交付是硬门槛

润建股份的答案是全栈打通电力、算力、调度、模型与 Agent。东盟是“割裂的市场”，客户只看三件事：安全、时效、性价比。低价买不到订单，安全不过关再便宜也没用。润建在东盟已交付 500 多个本地化项目，以南宁为算力节点向东盟输出；马来西亚东盟 AI 创新中心今年 7 月底开业，与 PEKAT 合资的 Rundo 平台接入超 1600 座光伏电站（182MWp），运维效率提升 20% 以上。赵华强调，真正的壁垒是时间换来的本地信任。

数据燃料：从“能采”到“能用”

Ropedia 联合创始人兼 CTO 洪方舟认为，文本数据是网民几十年自然沉淀的，具身数据却要专门采集，行业甚至还没就“什么是好数据”达成共识。Ropedia 的方法是用模型的视角倒推采集：押注可扩展性最强的第一人称数据，自研 HOMIE 头环进入真实场景采集，经多轮审核、算法结构化、3D/4D 空间与时间对齐后交付 training-ready 资产。硬件、平台、算法、运营全链路自建。今年 3 月开源的 Xperience-10M 数据集总量 1PB、覆盖千万片段，HuggingFace 下载量超 270 万，已进入 Qwen-VLA 等多个主流模型。洪方舟说，整个环节的难度都被低估了，运营、硬件、平台、算法缺一不可。

具身大脑：不堆数据的范式之争

中科第五纪 COO 曹恩华算了笔账：真机数据一小时采集成本数百元，靠堆数据验证 Scaling Law 要几亿甚至十几亿元，这条路很难照搬到具身智能。这家公司因“超少样本”出名——3 到 5 条演示数据就能学会新任务。曹恩华澄清：我们不是反 Scaling Law，只是反对一味堆数据。第五纪提高数据利用效率：采用 3D 到 3D 架构保留空间信息，并用三维热力图压缩计算量；同时率先把世界模型引入安全评估，BridgeV2W 在执行前预演，过滤不可控轨迹与数据幻觉。安全与可靠优先于泛化，欧洲头部客户为数据安全沟通了五轮以上。在电力变电站项目中，模型从实验室到室外光照变化场景性能打折，团队边运行边采数迭代。场景选择上优先人不友好的环境，如玻璃厂涂底、冷库分拣。关于 ROI，国内客户期望 2—3 年回收，欧洲约一年，东南亚则要解决人效低、关键技术工人难招的问题。商业化临界点有两个指标：百台以上机器人稳定运行，以及能力低成本迁移到十个以上场景。

减速器：三十年熬出的一致性

永轴智造运营总监陈恩伟说，减速器占整机成本约 30%，算上关节模组超过 55%，且“出问题的其实都在减速器”，它决定机器人寿命。门槛是质量一致性。日本巨头在工业级大型减速器上占据主场，永轴选择第三路线摆线：精度约 6 角分、效率 80%—85%，刚性与抗冲击能力突出。展会上带来的 15 毫米外径微型摆线减速器面向灵巧手场景。轴承时代积累的热处理、供应链、尺寸链把控能力，决定了良率与试错成本。但稳定量产投入高：年产五六万台至少要两三个亿，还不含研发。目前优先服务工业机械臂、消防特种、高空擦玻璃、排雷机器人等刚需场景，人形机器人靠后。出货量从 2024 年几百台，到 2025 年翻了十多倍，2026 年一季度已接近 2025 年全年的五倍。

四道关，一场考试

算力的门槛是全栈交付，数据的门槛是工程密度，模型的门槛是训练范式，硬件的门槛是一致性。考的是同一批客户：既为 Token 账单心痛，又绝不为便宜妥协安全。四家公司形成了共识：AI 落地没有捷径，安全与可靠先于炫技，真实场景先于实验室，时间与产品先于发布会。曹恩华给出可验证的时间点：希望明年第一季度成为业内真实场景中出货量最多的公司。答案将在明年 3 月揭晓。

原文链接：钛媒体
本文由前途科技编辑整理