智元机器人提出Worken单位：机器人劳动价值怎么算

Token用来衡量大模型的思考，Worken则用来衡量机器人的行动。

作者／ IT时报 沈毅亮

编辑／ 钱立富 孙妍

你和模型每聊一次天、每让它生成一行代码，最后都会按若干Token（词元）折算成费用。

可一旦AI离开屏幕，装上机械身躯走进产线干起实在的活，新问题就冒出来了：机器人在现实中拧紧的每颗螺丝、搬走的每箱货物，其劳动价值该拿什么单位来计量？

到了2026年，这个问题开始有了成体系的探索方向。智元机器人近日抛出一个新的度量单位Worken，思路是把“有效智能工时”当作核心，为物理AI时代搭一套价值评价体系。差不多同一时间，浦江创新论坛具身智能专题论坛上，业界也达成共识：人形机器人想从“可演示”走到“可上岗”，生产力价值量化这一关绕不过去。

Worken的出现，可能正在改写具身智能行业衡量价值的那套话语。

2026年被广泛视作具身智能的部署元年，也是行业估值逻辑重新洗牌的转折点。前两年热钱涌进来吹起的估值泡沫，正随着产能落地接受真实检验而快速退去。

一级市场的降温信号已经很清楚了。2026年下半年起，不少投资机构收紧了具身赛道的布局，项目估值往下走、融资周期被拉长，都成了常态。曾经风光的整机赛道，反而最先出现项目遇冷。行业服务平台NE时代统计显示，9月国内具身智能一级市场发生46起融资，参考金额约116.24亿元，金额较8月下降40.1%。

资本收缩的压力很快传到了企业身上。一批还没能自己造血的初创公司率先出局：深兰机器人、智橙动力、盈合机器人等先后进入破产清算或重整程序；成立仅8个月的南京无境动力，虽然拿到过1.1亿元融资、手里还有近10亿元意向订单，最终还是落到停工欠薪的地步。

二级市场同样冷了下来。8月登陆

“资本的耐心正在消耗，具身行业将逐步进入泡沫出清阶段。”多位投资人这样判断。靠参数和Demo撬动估值的老逻辑已经不管用了，市场现在要的是订单、回款、运维效率和客户复购这些实打实的答卷。

头部企业也在调节奏。智元机器人披露，今年上半年营收近20亿元，高于宇树科技同期11.52亿元的营收规模（智元为发布会披露口径，宇树为上市公告书披露口径）。

就算这样，智元还是给商业化这场长跑留了缓冲余地。据《财经》等媒体报道，智元7月官宣启动港股上市筹备后，近期又开启一轮10亿至15亿元融资，投后估值约500亿元。市场分析认为，这轮新融资或将推迟其挂牌节奏。也就是说，智元放慢了年内IPO的计划，先把资金备足用于商业化落地。

产业融资一步步降温，Worken就在这个时候冒出来，被看作行业寻找新价值参照的一个信号。

智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉把话讲得很直白：“Token衡量机器思考了多少，Worken衡量机器行动了多少。”这个说法由Work与Token拼合而成，用来计量机器人的有效智能工时，算法是“Worken=活跃机器人数量×自主工作时间×产出能效比”。规模化覆盖、自主作业能力、劳动价值密度，三个维度合在一起，衡量的是机器人在真实场景里到底干出了多少有效活。彭志辉说，以往大家盯着参数表、盯着炫酷Demo，以后要看的是工时表。

这套算法针对的是几个常见的误判：机器开机8小时，不代表真创造了8小时价值；单次任务成功率高，也不等于能稳稳当当跑一整个月。Worken把技术能力、运行可靠性、客户的实际产出串到一起，想立起一把更贴近商业现实的尺子。

眼下的主流玩法有两类。一类是卖本体，客户一次性买断硬件，运维和迭代的费用自己扛；另一类是租赁，客户按期交租金，钱怎么结和任务完成得怎么样并不挂钩。说到底，两类交易卖的都是硬件本身。

Worken走的是另一条路：交易标的从“硬件设备”换成“有效劳动成果”。智元合伙人、高级副总裁王闯介绍，客户以后可以买机器人生产力套餐包，任务做完就扣掉相应的Worken额度；企业交付的东西也不再是单台机器人，而是适配不同场景的能力组合。彭志辉补充说，机器人的“大脑”能靠模型升级、技能拓展、群体学习不断变强，产出的Worken会一路往上走，智能价值具备长期升值的属性。

王闯也承认，现在行业里主流的还是整机销售加维保，按Worken计费更像是一种面向未来的生产力供给方式。

ABB机器人中国区总裁韩晨在浦江创新论坛上的判断差不多：工业级物理AI目前仍以工具链加解决方案交付为主，生产力服务化是长远方向，得等全产业链一起成熟。

彭志辉那句话点到了要害：“万台下线只是制造业的胜利，万台能够上岗才是物理AI的胜利。”这道坎，全行业都得跨过去。

在彭志辉看来，量产的瓶颈早就过去了，真正卡住落地的是需求端：客户肯不肯为长期使用和运维掏钱，产品能不能越过ROI（投资回报率）的盈亏平衡点。要是每台机器人都得配专人调试维护，规模铺得越大，综合成本就越高，规模化普及也就无从谈起。

技术上，要做到“万台上岗”，还有四道门槛得迈。头一道是实时性：通用大模型大多在云端推理，做一项简单任务耗时也不短，可机器人的物理操作要求即时响应，得靠系统分层、模型蒸馏、缓存优化这些办法把时延压下来。第二道是可靠性：通用模型容易“幻觉”，语言模型出错还能赶紧撤回修正，机器人动作失误却可能酿成生产事故，容错空间极小。第三道是物理常识短板：现在的大模型对重力、摩擦力这些物理规律缺乏真实感知，很难适配复杂环境。第四道是任务闭环能力：语言模型输出结果就算完事，机器人得把“动作执行—效果核验—误差修正”整个闭环走完，任务才算真正落地。

这样一来，全栈能力就成了头部企业的核心竞争力。部署端的问题，单靠本体、算法、数据哪一个环节都解决不了，必须耦合起来协同优化；谁能搭出可复用的技术底座、持续把客户的集成与维护成本压下去，谁就能在落地竞争里占得先机。

复旦大学副校长姜育刚提到，具身智能有六大走向：本体更像人、小脑更灵活、大脑更聪明、交互更贴近、行为更可信、数据更多样。其中“行为可信”的分量被抬到了此前没有的高度。数字AI出了错还能撤回，机器人一旦在物理世界里失误，人身伤害和财产损失都可能发生，安全是生产力价值成立的前提。

论坛还发布了《人形机器人整机CR 产品认证实施规则》，这是行业评价标尺落地的又一步。新规依托国家机器人CR体系，按“三上三下”六个维度搭起评价框架：安全、兼容、可信三项底线指标与国际通行规范接轨，可靠、智能、绿色三项等级指标则用来引导产业升级，人形机器人整机评价规范的空白就此补上。此前行业没有通用的量化标准，成功率、智能化水平由各家企业自己定义，客户和资本想横向对比都难。

官方认证规则与Worken这类产业端价值探索相互呼应，共同推动行业告别“自说自话”，走向统一度量。

对眼下的具身智能产业来说，寒潮并非终点，而是走向成熟绕不开的一程。资本不再为炫酷的技术叙事掏钱，客户开始认真算ROI，靠概念撑起来的泡沫会很快出清。

从大模型的Token到物理AI的Worken，AI正试着走完从“思考”到“行动”的价值闭环。全行业的注意力落到真实产出和安全可信上时，具身智能进入千行百业的拐点就离得不远了。

排版／ 季嘉颖

图片／ IT时报 智元机器人

来源／《IT时报》公众号vittimes