汉王科技总裁朱德永：未来的机器人要像人一样有“五感”

中国发展改革报社记者 杜壮

持续在天空扑翼飞行的仿生机器鸟，可以精准识别气体泄漏的安防巡检机器狗……近日，在2025世界机器人大会上，汉王科技以“仿生致知，智成身具”为主题首次亮相大会，现场展示了仿生机器鸟、安防巡检机器狗等代表性产品，全面展现在仿生智能领域的原始创新技术与商业化应用成果。

补全机器人的“鼻子”

“未来的机器人要像人一样有五感，眼耳鼻舌身一个都不能少。但现在，嗅觉和味觉的数字化一直是短板。”在接受中国发展改革报社记者采访时，汉王科技总裁朱德永表示。

近年来，人工智能正从虚拟世界走向物理现实交互，具身智能成为产业新风口。仿生智能是具身智能的具象化实现关键路径，通过模仿生物体的结构、功能或行为设计智能系统，利用自然界进化出的高效机制解决具身智能工程化问题。

相关研究数据显示，2025年全球仿生机器人市场规模突破420亿美元，年复合增长率达35%。其中，人形机器人细分赛道占比超60%，工业场景应用（如汽车装配、物流搬运）占比35%，服务场景（医疗陪护、教育互动）占比25%。

本次展会上，汉王科技展示了其“五感”人工智能体系，覆盖视觉、听觉、嗅觉、味觉、语言的多模态融合能力，以及在此基础上构建的仿生扑翼机器人（即“机器鸟”）、安防巡检四足机器人（即“机器狗”）。

与传统无人机相比，仿生机器鸟在隐蔽性、机动性和环境适应性方面优势显著。在飞行控制方面，引入双环姿态控制系统和惯性组合导航算法，实现自身姿态的精确识别，可灵活支持复杂飞行动作，适配多样化环境任务。目前主要面向消费娱乐、教育培训和行业应用三大方向。

安防巡检机器狗则融合了视觉、听觉等多模态感知模块与高性能运动系统，具备语音识别、路径规划、障碍避让、地形适应等能力，能够高效完成安防巡检、应急响应、数据采集等复杂任务。未来，汉王计划在机器狗“头部”集成仿生嗅觉系统，使其具备气味识别能力，从而胜任危险品探测、气体泄漏报警等更具挑战性的任务，推动具身智能深入工业与公共安全领域。

从2017年组建嗅觉实验室，汉王科技用八年时间走出了一条独特的仿生技术路线。与行业内多数从成分分析切入的技术路径不同，汉王的嗅觉系统选择了“仿生”这条难走的路。“人能闻到味道，靠的是400个嗅觉受体蛋白，我们就把这400个嗅觉受体全部仿造出来，做成人造嗅觉芯片。”朱德永解释道，“不仅如此，我们还仿生了狗的800个嗅觉受体、老鼠的1200个嗅觉受体——狗和老鼠的嗅觉都比人更灵敏，这让系统能识别的气味范围远超人类自然感知。”

这种技术路线的核心优势在于“原理同源”。“别人测成分，我们学感知。就像人闻到花香不是分析它的分子结构，而是靠嗅觉蛋白的反应，我们的系统和人的感知原理完全一样。”这使得仿生机器人在味道识别的“拟人化”上更具优势，朱德永打了个比方，“像品酒师一样精准区分五年、十年、十五年的茅台，这正是传统成分分析技术难以实现的。”

“我们的创新，就在于跳出‘成分分析’的思维，真正站在仿生角度补全机器人的‘鼻子’。”朱德永说。

“五感”数字化是必然趋势

当下，全球科技头部企业在人工智能的版图上纷纷布局：一方面大力发展大模型为代表的通用人工智能，另一方面也加快了机器人与自主系统探索。

在朱德永看来，很多原创技术做出来了才有需求。“我们刚开始做嗅觉系统时，没人知道它能用来干嘛，但我们相信‘五感数字化’是必然趋势。”

在更广阔的应用场景中，嗅觉系统正展现出多元潜力。安防领域，它能像警犬一样识别毒品、炸药，甚至追踪犯罪嫌疑人遗留的气味；医疗领域，结合中医“望闻问切”思路，可通过气味对早期癌症、糖尿病进行无创诊断。

当嗅觉系统与汉王的仿生设备结合，应用场景更显立体。目前，汉王生物嗅觉识别技术已在白酒、香料香精、医疗、公共安全、汽车、环保等领域完成概念验证。

目前，全球机器狗市场迎来快速增长。根据GGII发布的数据，2019-2023年，全球机器狗销量爆发式增长，从2019年的0.2万台增长至2023年的3.4万台，年复合增长率达到102.3%。

“我们的机器狗不做平台化，而是聚焦垂直领域。”朱德永告诉记者，“核心优势就是‘灵鼻子+锐眼睛’——嗅觉系统负责气味识别，成熟的视频智能化技术负责环境理解，可以应用在化工厂巡检、危险品排查中。”

商业化需要“沿途下蛋”

“技术好不等于能赚钱，商业化要一步一步来。”谈及技术与商业化的模式，朱德永表示，汉王的仿生业务遵循“沿途下蛋”策略，即不追求一步到位，而是根据技术成熟度分阶段落地。

这种稳健路线源于对技术成熟度的认知。“嗅觉技术研发初期没有明确的应用场景，但通过原创技术突破（如嗅觉数字化），创造了新需求。而技术必须通过具体应用场景实现价值转化，缺乏应用场景的技术将难以持续发展。”在朱德永看来，技术与市场需求是交替式螺旋上升，形成了双向驱动。

提及商业化的最大挑战，朱德永提到了不同应用场景嗅觉数据的积累。

朱德永表示，目前，数据来源包括两方面：一是采买行业内已有的数据，实现资源互通；二是自主搭建数据库，通过逐一检测、标注的方式积累数据。

“自主标注虽进程较慢，但能保证数据质量，且随着时间推移，数据的价值会逐步显现。”朱德永说。