海龟网配资机器人的RTC时刻或许比iPhone时刻更早到来？

亿欧首次提出“机器人产业的底层计量单位”——RTC（Robot Task Completion）

作者丨刘政鑫

编辑丨刘欢

2026年，人形机器人行业发生了一场静默却深刻的变革：评价机器人的“尺子”，正在从“能不能动”切换到“完成了多少任务”。

这把新尺子，亿欧将其命名为RTC（Robot Task Completion），即机器人任务完成数。

当一个产业开始用“任务”而非“动作”来计量价值时，这意味着它真正走出了实验室。

RTC有可能成为继“工时”之后，人类经济活动中最重要的一次计量单位跃迁——只不过这一次，被计量的不再是人，而是机器人。

行业拐点：从“演示经济学”到“任务经济学”

过去的机器人行业，评价尺度是扭曲的。发布会上看跳舞、后空翻、走猫步；短视频里看抓取、装配、冲泡咖啡。这些画面很好看，但客户算不出账。

2026年的真实落地数据，揭示了一个被忽视的转折点：

工业端率先跑通“任务计量”。小米汽车工厂的人形机器人在自攻螺母上件工站双侧作业成功率从90.2%提升至98%，逼近熟练工人99%的合格率水平。

物流端，星动纪元具身智能分拣机器人已在中国邮政广州邮区中心稳定运行超5个月，单台供件效率从最初每小时300件提升到最高1200件，准确率超过95%。

两个场景的共同点是：任务边界清晰、成功率可测、作业量可计——这恰恰是RTC得以成立的土壤。

消费端开始积累“有效任务”数据。未来不远机器人的家庭通用机器人F2从2026年1月进入200多户、累计2万多小时服务，增长到5月进入500多户、累计5万多小时服务，试用满意度达96.8%。

自变量机器人与58集团合作，在深圳和北京推出人机协同保洁，机器人负责桌面、沙发和鞋子整理，保洁员处理厨卫、边角和消杀等复杂工序。

家庭场景的任务词典远比工厂模糊——“做一次饭”“收拾一次客厅”的边界难以一刀切——但也正因如此，RTC在家庭端的建立，将倒逼行业定义什么叫“一个有效家务任务”。

同时，机器人租赁的商业模式正在从“租时间”走向“租任务”。调研显示，人形机器人日租金降至2000-3000元，陪伴型机器人月租200-300元，外骨骼爬山助力99元可租3天。但现阶段的人形机器人租赁“更像一门流量生意”，客户核心目的是“吸睛”，养老、家务等实用功能场景目前还不太可用。这意味着租赁市场虽然爆发，但底层计量仍停留在“按天/按月”的粗粒度。

RTC的真正机会，就是把租赁的计价单位从“时间”细到“有效任务完成数”——租一台机器人不再是租它“待在那里的8小时”，而是租它“真正完成的标准化任务量”。

RTC，定义什么是“一个有效任务”

RTC的定义看似简单：机器人在真实环境中，端到端完成一个被明确定义的、有价值的任务单元的数量。

“一个任务”的边界如何划定？

在车厂，它可能是一个“电芯抓取-放置”循环，或者一次“自攻螺母上件”——小米给出的双侧作业成功率98%，就是一个典型的RTC质量阈值；

在物流前置仓，它是一次“接单-取货-打包”的完整履约——星海图方案的口径是订单执行成功率超99%；

在租赁场景，它是一次完整的“迎宾-互动-表演”服务交付；

在家庭，它是一次“衣物折叠并归位”——F2机器人展示的七个连续步骤全自主完成，就是一个RTC单元。

RTC计的是“有效”任务完成数，不是尝试数。抓取了但摔坏了，不算；分拣了但扫错码，不算；烹饪中途人工介入了，不算。RTC的计数前提有二：任务必须被明确定义，且必须达到“被接受”的质量阈值。

这恰恰是当前行业的最大痛点，也是RTC标准的护城河所在。当猛士车间能做到平均35秒完成一次零部件抓取作业，当小米能做到98%的作业成功率——这些数字之所以有意义，正是因为它们在默默定义着，什么是“一个有效任务”。

RTC的好处：一把尺子，四重价值

让跨场景的机器人生产力变得可比

这是RTC最直接的价值。

当前各家厂商发布会参数五花八门：续航几小时、自由度多少个、负载多少公斤。

客户算不出账。

一旦RTC成为行业标准，上汽“能仔1号”的电芯上料、京东前置仓的订单履约、F2机器人的家务完成、擎天租的迎宾表演——这些原本不在同一个话语体系里的“干活”，就可以在同一个任务词典下横向比较。

就像千瓦时让所有电厂的发电量可比，RTC让所有机器人产出的“有效劳动”可比。

让“自主率”无所遁形

过往行业喜欢用“零人工干预”做卖点，但这是经不起推敲的。真实的工业场景里，部分异常由人工兜底才是常态。

RTC配合“任务成功率”指标，能精准暴露系统的真实自主水平。小米给出98%的作业成功率，星海图给出超99%的订单执行成功率，F2在500多个家庭累计5万小时服务时长——这些数字之所以能成为信任锚点，正是因为RTC框架让“自主”变得可验证。

让商业模式从“卖硬件”转向“卖任务”

这是RTC最深刻的商业意义。

当RTC可以被精确计量，机器人厂商的收费模式就可以从“一次性卖断”演变为“按任务计费”——就像云计算按API调用次数收费一样。客户不为“一台机器人”付费，而为“N个有效任务”付费。

租赁市场已经在朝这个方向走。擎天租的日租定价、济南门店的“月租金收入约5万元”、F2的月租3000元——虽然目前还是按时间计费，但底层逻辑已经在向“按产出计费”靠拢。当RTC标准化后，“按完成的有效任务数计费”将成为可能，客户的CAPEX将变为可变OPEX，adoption曲线会被显著拉陡。

让数据飞轮转起来

RTC不仅是一个计量单位，更是一个数据采集锚点。每一个被计数的RTC，都绑定着完整的上下文：任务类型、环境状态、机器人姿态、成功/失败、干预记录。

这些数据回流到模型训练环节，就是行业一直在讲的“数据闭环”。RTC越高质、越细粒度，模型迭代越快；模型越强，RTC越高——飞轮一旦转动，落后者的差距会以月为单位被拉大。

这也是为什么上汽、小米这些车企愿意把机器人真正放进量产线——因为只有真实产线才能产生高价值的RTC数据。

RTC会成为机器人产业的“工时”吗？

回望历史，“工时”成为工业革命的核心计量单位，用了近百年才完成标准化。它重塑了工厂、劳动法、薪酬体系，甚至社会保障。

RTC正处在相似的黎明前夜。

从产业趋势看，条件正在成熟：头部企业的任务成功率已达95%-99%（小米自攻螺母上件98%、星海图前置仓超99%、宝马美国斯帕坦堡工厂Figure02十个多月装载9万多块钣金件）；2026年上半年全球人形机器人出货量约1.91万台，同比飙升272%，其中中国企业占97%以上；上汽“能仔1号”、东风猛士5台机器人、小米汽车工厂——量产线部署已经从POC走向常态化。

但RTC要真正成为行业标准，还有三道坎要过：

标准化。谁来定义“一个任务”？车厂的电芯上料相对清晰，但家庭“做一次饭”、租赁“完成一次迎宾”、康养“完成一次陪伴”——边界模糊得多。

防作弊。RTC同样可以被刷量。让机器人反复执行简单任务堆高RTC计数，技术上不难。因此RTC必须与“任务难度系数”“自主率”“端到端成功率”捆绑计量，单项RTC数字无意义。

数据主权。RTC数据采集涉及客户现场的完整作业数据，这些数据归谁？厂商能否用于模型训练？这是B端客户最敏感的议题。解决不好，RTC的数据飞轮就转不起来。

机器人的活儿终于可以被计量了

当上汽“能仔1号”在别克至境E7电池量产线上自主识别电芯、智能规划抓取路径；当未来不远F2机器人在500多个家庭里累计完成超5万小时的服务；当擎天租上的机器人以每天千元级的价格被使用去“完成一次迎宾、一次表演、一次互动”——

这些数字的真正意义，不在于“机器人能干活了”，而在于“机器人的活儿终于可以被计量了”。

计量，是人类经济活动从混沌走向秩序的起点。工时计量催生了工厂制度，API调用计量催生了云计算产业，RTC计量，有可能催生一个全新的“机器人生产力市场”——在这个市场里，任务就是货币，完成就是价值。

所有人都在等机器人产业的“iPhone时刻”。

但比iPhone时刻更早到来的，很可能是RTC的标准化时刻。因为没有计量，就没有市场；没有RTC，机器人就永远只是实验室里的展品，而不是生产线、仓库、家庭和租赁市场上的劳动力。

机器人产业的下一个十年，不属于走得最像人的那一个，而属于被计量得最清楚的那一个。

RTC，就是那把正在被锻造的尺子。