作者丨流光
编辑丨关雎
2026年5月，在中国澳门举行的BEYOND Expo 2026上，人形机器人依然是全场最热门的话题之一。
在展馆内展示的众多机器人中，一个穿着衬衫长裤、戴着帽子的机器人正坐在椅子上。当有人走近时，它会主动发起交流，并能根据对话内容切换不同语言、调整表情和动作。
Nylo在展台与用户互动 图源：IntBot
这个机器人名叫Nylo，来自IntBot（灵机交互（深圳）科技有限公司），搭载了公司自主研发的社交智能引擎IntEngine。
IntBot由杨磊与魏翔宇于2024年在美国加州桑尼维尔创立，专注于打造机器人社交智能系统。公司不造机械本体，而是为不同的机器人打造社交大脑，进而让它们具备更好的人际交互能力。数据显示，IntBot已完成两轮融资，累计融资约410万美元。
杨磊把这概括为：“我们不造硬件，只做机器人的灵魂。”
目前，IntBot开发的社交智能引擎IntEngine已适配宇树G1、智元A2、AGIBot X2等机器人平台，并部署在纽约、拉斯维加斯、奥克拉荷马州等地酒店、圣何塞国际机场，以及新加坡Certis集团等多个场景。除此之外，Nylo还在英伟达GTC大会担任过官方接待员，搭载IntEngine的机器人甚至站上了纳斯达克敲钟台，帮助合作伙伴敲钟。
Nylo在服务台接待用户 图源：IntBot
据杨磊透露，2025年是公司商业化的第一年，通过提供机器人软硬件一体化解决方案和软件订阅服务，实现收入约10万美元。2026年一季度营收已追平 2025 年全年，公司预计今年全年营收将实现十倍以上增长。
教机器人“做人”
杨磊和魏翔宇都是清华大学2000级电子工程系本科生，其中杨磊是保送到清华，魏翔宇则是当年海南省高考的状元。
本科毕业后，杨磊继续在清华就读，并获得了硕士学位，之后在美国加州大学圣塔芭芭拉分校获得计算机科学博士学位。
博士毕业后，杨磊进入英特尔研究院（Intel Labs）工作了7年，长期从事计算机视觉、定位感知等领域研究工作。2017年，他回国加入蚂蚁集团，担任AIoT业务负责人，负责人工智能与物联网相关技术和产品研发。
IntBot联合创始人兼CEO杨磊 图源：BEYOND Expo
从学术研究到产业实践，杨磊职业生涯的大部分时间都在研究机器如何感知和理解现实世界。
2023年，大模型开始爆发，人形机器人行业也迎来新一轮投资热潮。特斯拉、Figure AI、优必选、宇树科技、智元机器人等一批明星企业活跃在市场上。
在大模型推动下，机器人开始具备更强的理解和推理能力，但人机自然交互仍是整个行业的短板。
杨磊当时也在考虑是否出来创业，但直到2024年，他才离开蚂蚁，和魏翔宇以及其他合伙人创办了IntBot。
因为在观察行业发展过程中，杨磊发现一个现象：大多数公司都在解决机器人“能不能动”的问题，却很少有人关注机器人“会不会交流”的问题。
“机器人未来的应用场景不止工厂，还将走进酒店、机场、医院、商场等各类公共空间。”他说，“当机器人开始和人一起工作时，社交互动本身就是任务的一部分。”
此外，在杨磊看来，机器人行业的发展路径与自动驾驶存在一定相似之处。
自动驾驶最初解决的是车辆感知问题，随后进入决策和规划阶段。而机器人未来同样需要经历从“看见世界”到“理解世界”的过程。“运动能力会越来越趋同，但理解人的能力不会。”他说。
因此，公司的核心是打造一套能够理解人类行为和社交语境的智能系统，让机器人真正理解人。
搭载IntEngine的机器人已在酒店、机场上班
IntBot的核心产品是IntEngine，一套可搭载在不同机器人平台上的社交智能系统。IntEngine主要由两部分组成。
第一层是物理智能体（Physical Agent）层，负责对话、任务执行以及与外部系统连接。系统可根据不同需求调用OpenAI、Gemini、Claude等多个大模型。例如，当用户查询航班信息或预订房间时，机器人会自动调用相应模型完成任务。
第二层则是社交世界模型（Social World Model），也是IntBot最核心的差异化能力。
“很多机器人会回答问题，但不会交流。”在杨磊看来，机器人不仅需要理解物理世界，更需要理解人类社会。它需要知道谁在与自己交流、用户是否需要帮助，以及何时主动沟通、何时保持安静。
为此，IntBot与英伟达合作，将Cosmos Reason视觉语言模型部署在机器人本地的边缘计算系统中，而非完全依赖云端。在酒店大堂、机场候机区等复杂环境中，机器人无需等待云端返回结果，就能实时处理视觉和语音信息。
同时，团队利用自身积累的人机交互数据进行优化，重点提升机器人对人类行为和意图的理解能力，并让表情、动作、语言与场景实现更自然的协同。
这种能力在实际体验中体现得尤其明显。在BEYOND Expo现场，与机器人交流时会发现，机器人在回答自己的名字“Nylo”的同时，会自然转动身体并轻微歪头。而当遇到需要调用外部大模型的问题时，它也会先通过表情和动作给予反馈，再继续完成回答，从而减少用户的等待感。
针对酒店和机场等高噪音环境，IntBot还采用视觉与语音融合的多模态方案，结合用户朝向、口型和视线落点判断真正的交流对象。根据公司数据，其系统在高噪音环境下的识别准确率超过96%。
截至目前，IntEngine已适配宇树G1、智元A2、AGIBot X2三款机器人平台，并针对交互需求进行了轻量化改造，包括自主设计的头部部件和表情显示系统。
“我们不希望绑定某一款硬件，也没必要自己下场做硬件。”杨磊说。在他看来，机器人本体供应链已经相对成熟，国内厂商在成本和量产方面具有明显优势。与其从头做硬件，不如专注在软件层。
商业模式上，IntBot主要采用Robot-as-a-Service（RaaS）模式，由公司提供软硬件一体化解决方案，并按订阅方式收费。同时，公司也在拓展软件授权模式，由合作伙伴负责机器人交付，IntBot提供社交智能系统。
目前，IntBot主要布局美国、新加坡等海外市场，其机器人已在纽约The Nap York、拉斯维加斯Otonomus以及奥克拉荷马州Marriott酒店实现全天候运营。在圣何塞国际机场，名为José的机器人主要负责旅客问询服务，高峰时段每天处理数百次咨询。
Certis则把IntBot的社交智能机器人添加到其现有服务机器人产品线中，面向交通枢纽、医疗、零售和公共场馆等场景部署。
Nylo在Marriott酒店担任前台礼宾图源：IntBot
由于这类服务场景通常需要面对不同国家和地区的用户，Nylo具备多语言交互功能，能够用50多种不同的语言和用户交流。
值得注意的是，不少客户不再将机器人单纯视作降本工具，而是将其视为品牌形象的一部分。拉斯维加斯Otonomus酒店将机器人设定为“首席气氛官”，万豪酒店则邀请机器人参与播客节目互动。
“有用很重要，但有时候有趣同样重要。”杨磊说。
当机器人开始大规模进入人类世界
2026年被视为人形机器人规模化量产元年。随着大模型、运动控制和供应链体系不断成熟，行业正在告别实验室时代，越来越多机器人开始进入酒店、机场、商场、医院和工厂等真实场景。
但当机器人真正进入人类世界后，新的问题随之出现。
工厂里的机器人面对的是标准化任务，而公共服务场景面对的却是复杂的人。机器人不仅需要理解语言，还需要理解语境；不仅需要完成动作，还需要判断人与人之间的社交边界。
杨磊表示，机器人行业其实很像2016年前后的自动驾驶行业。L4级别的通用机器人还需要较长时间，但L2、L3阶段已经可以在特定场景创造价值。对于机器人而言，酒店、机场等服务场景就类似于自动驾驶早期的高速公路场景——环境相对可控、需求明确，更容易率先实现商业化落地。
从全球范围来看，目前专门聚焦机器人社交智能的企业仍然相对有限。除了IntBot，还包括法国Enchanted Tools、瑞典Furhat Robotics以及国内的数字华夏、首形科技等。它们关注机器人在人类环境中的情感交互、行为表达和社会接受度，即机器人进入公共服务场景后所需要的能力。
数据也显示，这一市场规模正在扩大。据QYResearch统计，2025年全球商业服务机器人市场规模约为88.56亿美元，预计到2032年将增长至311.8亿美元，年复合增长率高达19.7%。
不过，目前机器人行业整体仍处于早期阶段，市场规模和商业模式尚未完全成熟。不少机器人仍主要围绕任务执行设计，对于社交场景所需要的表情、肢体动作和细微反馈支持有限。
与此同时，市场教育仍需时间。在很多人的认知中，机器人还停留在跳舞、翻跟头等展示阶段，而真正能够提供精准服务的案例并不多。
杨磊认为，这恰恰是行业发展的必经阶段。“机器人已经过了实验室Demo阶段，接下来最重要的是进入真实场景，通过持续部署获得真实用户反馈，让数据飞轮转起来。”
按照他的判断，未来1-2年，人形机器人行业将迎来更多商业化验证案例。3-5年后，随着硬件成本下降、大模型能力提升以及市场接受度提高，服务机器人有望进入更大规模的普及阶段。
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