从 Token 到 Worken，机器人需要新的价值尺度

 

过去几年，机器人行业最常见的问题是：它能做什么？

能走多快、能搬多重、能不能跳舞、会不会叠衣服，一段足够惊艳的视频，往往就能快速定义一款产品的技术水平。但当越来越多机器人走出实验室，进入工厂、商场和公共服务场所，客户的问题也开始变得具体：它能稳定工作多久？需要多少人接管？创造同样的价值，成本究竟是多少？

机器人产量的增长，并不直接等于真实世界中生产力的增加。从样机演示到稳定上岗，中间还隔着可靠性、部署效率、供应链、运维体系和投资回报等一系列关卡。

10 月 29 日，在上海举行的 2026 智元创新日上，智元将本届活动的主题定为「跃迁」，并提出了一套新的价值度量单位——Worken，用来衡量机器人的「有效智能工时」。

这也构成了整场发布会的主线：具身智能的竞争，正在从制造更多机器人，转向让更多机器人持续、稳定并自主地创造价值。

数字 AI 产业的快速发展，离不开 Token。它把模型输入、输出和算力消耗转化为可以计量、定价与交易的单位，让抽象的「智能」拥有了一套商业核算体系。

但当智能从屏幕进入物理世界，Token 无法完整回答机器人究竟创造了多少价值。

智元给出的答案是 Worken。按照其定义，Worken 由三个维度共同决定：活跃机器人数量、自主工作时间和产出能效比。机器人不仅需要真正处于工作状态，还要减少人工接管，并以可接受的效率完成任务。

这套公式背后的判断是，机器人行业的核心资产正在发生变化。传统设备出售之后，能力通常趋于固定，价值也会随着使用逐渐折旧；AI 机器人的硬件同样会折旧，但其模型可以升级、技能可以扩展，部署过程中产生的经验还可以继续回流训练系统。

因此，衡量一台机器人的价值，不能只看出厂时的硬件参数，还要看它在整个生命周期里可以产出多少有效智能工时。

在活动现场，智元展示了一套实时 Worken 看板，数据来自龙旗产线上的精灵 G2、香格里拉酒店里的服务机器人以及长隆主题乐园的文旅机器人。智元联合创始人、总裁、CTO 彭志辉表示，未来不同智能水平的机器人承担不同任务，也可能形成不同的 Worken 费率。

支撑这一概念的，是智元已经建立起来的制造和交付规模。据公司披露，智元机器人 2025 年出货超过5000台；根据其引用的 Counterpoint Research 数据，2026 年上半年出货9700台，市场份额超过43%。今年9月，智元第20000台机器人下线，上半年收入接近20亿元。

出货量并不等同于生产力，但它是机器人从样机走向持续交付必须跨过的一道门槛。Worken 的提出，则试图把评价标准继续向前推进一步：从「交付了多少台」，转向「交付之后干了多少活」。

「三智一体」，让机器人从会演示走向会上岗

如果说 Worken 是结果，智元在创新日集中发布的数据、模型、本体和平台，则是生产这一结果的技术底座。

智元将自身的智能体系概括为「三智一体」：运动智能决定机器人能否稳定、高效地执行动作；作业智能决定它能否完成具体任务、创造劳动价值；交互智能则决定它能否理解人、融入真实工作流。三种能力协同，机器人才能完成从理解任务、规划步骤到执行动作、处理异常的完整闭环。

作业智能方面，智元发布第三代基座模型 GO-3 Preview。该模型采用推理、预测与动作统一的 WRAM 架构，强调在陌生任务上的零样本和少样本泛化能力。现场展示中，机器人可以完成积木搭建、煎饼果子制作以及多机协作等长程任务。

模型能力还需要通过真实世界反馈继续提升。智元与清华大学、无问芯穹联合研发了群体经验学习模块 CEL，并在百台真机集群上进行原型验证。据智元公布的测试结果，CEL 可以将相关任务成功率从约50%提升至98%；在手机出厂打包任务中，120次测试的失败次数由25次降至2次。

交互智能方面，智元发布具身全模态端到端交互大模型 WITA-OMNI。与语音识别、大语言模型、语音合成逐段连接的传统方案不同，WITA-OMNI 将语言、视觉、文本、触觉，以及语音、表情、图像和动作放进同一模型中对齐，使机器人可以边听、边看、边说，同时判断人类是否正在与自己交流。

据现场公布的数据，WITA-OMNI 最快响应时间为400毫秒，平均约600毫秒，支持超过100种语言和29种方言。首批客户部署已经启动，智元计划在2026年12月前完成国内部署，并于2027年推进海外版本。

机器人真正进入工厂，还需要一副足够可靠的身体。此次发布的精灵 G2 Max 被定位为安规级重载具身工业机器人，单臂额定负载20公斤、双臂负载40公斤，峰值负载50公斤；其动态作业范围覆盖0.1米至2.5米，通过双电池热插拔支持8小时持续作业。

它瞄准的并非单纯搬运，而是重载与精细操作并存的工业任务。智元称，G2 Max 样机已经在食品、日化和电商仓储等场景中测试和作业，并可通过 Genie Studio 2.0 以天为单位完成现场部署。

真正的考场，在产线和开放场景里

具身智能最难跨越的边界，始终不是完成一次任务，而是在复杂环境中把同一件事重复做好。

在3C制造领域，智元与龙旗合作落地了一条由具身智能覆盖的完整产线。该产线于2026年3月投产，据公司披露，机器人在一次连续6天的直播中累计作业超过6.4万次，生产17625台平板电脑，平均节拍约22秒一件，公布的作业成功率达到99.99%。

在CNC上下料场景中，精灵 G2 可以由一台机器人服务多台机床，单次上下料节拍小于1分钟；在广州地铁，超过120台精灵 G2 被用于安检引导、乘客问询、站厅巡逻和应急响应；在长隆主题乐园，机器人则承担导览、讲解、表演和零售服务。

这些场景的共同点，是环境不会为了机器人而保持不变。工件会出现偏差，产线设备会发生波动，公共空间中还会有噪声、人流和大量不可预测的交互。也正因如此，真实部署产生的数据，正在成为模型继续进化的燃料。

为了让这种能力从单个项目变成可复制的基础设施，智元在活动上正式发布具身智能原生操作系统灵渠 OS 1.0。按照规划，智元将在2026年底全面开源该系统，并贡献经过量产机器人验证的2亿行代码和5000多个生态软件包。智元同时成为开放原子开源基金会白金捐赠人，向基金会捐赠灵渠 OS 项目，共建人形机器人开源社区。

围绕 AIMA 物理 AI 技术体系，智元目前已连接255所高校、511家企业和超过8万名开发者。公司还宣布与中国移动研究院启动5G-A／6G网联具身智能合作，并通过元苼计划出资3000万元，参与设立聚焦人形及四足机器人具身智能的民营企业创新发展联合基金。

从 G2 Max、GO-3 Preview、WITA-OMNI，到灵渠 OS 和开放生态，这些发布看似分散，最终都指向同一个目标：降低机器人的部署门槛，延长自主工作时间，提高单位成本能够换来的有效产出。

Worken 能否成为具身智能行业通用的度量标准，还需要更广泛的企业、客户和开发者共同验证。但它至少提出了一个越来越难以回避的问题：当机器人开始规模化走进真实世界，行业究竟应该用什么衡量它的价值？

下一阶段的竞争，答案或许不再藏在一段更炫酷的视频里，而在每一条持续运转的产线、每一次无需人工接管的任务，以及每一个可以被核算的有效智能工时中。