来源：睿见 Economy
第一，整体市场空间巨大，但单一场景需求量偏小，场景高度碎片化。不同场景之间物体种类、作业方式差异巨大，并且伴随着生产生活的变化，场景需求本身也处在快速迭代当中。
第二，任务链条长、动作种类多。很多工作需要连贯完成一系列操作，例如取料、对准、使用工具、物料归位。如果沿用传统思路，一项任务部署一台专用机器人，往往需要占用更大空间，场景改造成本很高。因此，如何实现单台机器人完成一整套多样化任务，是第二个核心难点。
第三，任务具备强柔性、环境非结构化。制造业正在朝着柔性化、个性化方向转型，产线需要能够快速、频繁换产。日常生活场景当中突发状况多、需求随时变化、环境动态可变。依靠传统模式，由专业人员针对每个场景做固定方案、定制开发，已经很难适配这类复杂条件。
" 所以我们选择依靠具身智能这条路径，去应对场景多样化、任务柔性化的现实需求。以通用行为智能搭配人形机器人这一通用硬件载体，使其更好地适配人类现有的工作与生活环境，解决上述痛点。当二者能力互相叠加之后，机器人可以打开非常广阔的市场空间。" 她说。
