机器人能在发布会上走复杂路线、抓取物品，也能连续表演几十分钟。工厂经理问的却是另一回事：每天能做出多少合格工件，异常来了要几个人照看，故障会不会耽误交货，一年能省多少钱？10月29日，智元机器人在上海创新日提出Worken，试着用“有效智能工时”回答这些问题。这个公式把活跃机器人数量、自主工作时长和产出能效比放在一起，想让行业少看出货量和演示效果，多看设备长期做成了多少事。它目前是厂商提出的计量框架，并非经过行业统一标准认证的通用单位。
公式里，最难定义的不是乘法
智元公布的表达式是：Worken＝活跃机器人数量×自主工作时长×产出能效比。库存里的设备不算活跃机器人；通电待命不等于自主工作；做了动作，也要看任务产出的质量与效率。官方举过一种比较方式：以确定工艺条件下的人工作业合格产出为基准。公式只有三个因子，难处在于各方能否用同一口径记录部署规模、自主程度和实际产出。
看一个虚构场景。A车间装了十台机器人，平均每天独立工作十二小时，约定搬运工序的产出能效比为0.8，当天得到96个Worken。B车间放了十五台，实际自主运行七小时，产出能效比0.6，结果是63个Worken。只数机器，B车间看起来规模更大；计入时间和产出后，结论就变了。前提是两个车间的任务基准、负载、产品规格与计量方法可比。如果一边做复杂装配，另一边运标准托盘，就不能把两个数字直接拿来排名。
工厂已有设备综合效率OEE、平均故障间隔时间、工序节拍、一次合格率和单位产品能耗。Worken不必替代它们。OEE从设备可用率、性能稼动率和良品率看特定设备的生产状况；Worken还想计入机器人独立完成任务的程度。若要跨企业使用，活跃怎么算、计时何时暂停、人工接管扣多少、合格产出由谁认定、任务复杂度怎样归一化，都得先说清楚。异常是否属于正常生产变化，也会影响结果。合同和审计需要的是这些规则，而不只是公式。
出货量涨了，客户还会问设备干了什么
具身智能厂商陆续公布下线、出货和订单数据。相关报道援引智元创新日口径称，公司2026年上半年出货约9700台、营收接近20亿元。这能说明业务扩张，却不能说明设备交到客户手里后运行得怎样。能高速表演的机器人和能在工厂连续两班稳定工作的机器人，对应的维保责任、客户收益和软件价值未必一样。客户从首次采购走到复购，设备整个生命周期的工作能力会比一次交付更重要。
工业软件的用户后来不只数买了多少许可，还看活跃席位、业务完成率和功能使用情况；云服务也要看资源使用率和服务水平。机器人也有类似的账：硬件配置说明它可能做什么，运行日志与业务产出说明它做成了什么。若按Worken采集数据，任务起止、人工接管、故障类别、任务成败、作业质量和设备健康都得有记录。这些记录也能用来改进模型。
AHA3和GO-3，与有效工时有什么关系
智元同场展示了AHA3一体化硬件架构、GO-3 Preview具身基础模型、WITA-Omni 1.0交互模型、G2 Max工业机器人与Link-U OS 1.0。AHA3将运动、交互和任务执行所需的电机驱动、计算、通信等硬件放在一起考虑，并面向复杂现场运行。公司介绍的配置包括长期运行所需的关节液冷设计、部分关节IP67防护，以及Wi-Fi 6、5G连接能力。演示时动作再流畅，连续运行时一过热就停机，有效工时也会下降。维护繁琐、通信不稳或传感器被污染，结果同样如此。
GO-3 Preview使用围绕推理、预测和行动的统一框架WRAM，意图让机器人在动手前估计环境变化与后续结果，而不只重复固定轨迹。智元称它在RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum等评测中成绩较好；这是活动披露的基准测试结果，仍需在不同批次、零件公差、夹具磨损和工况变化下检验。WITA-Omni侧重视觉、语言、实时对话与物理动作的结合，服务于现场人机互动。硬件、模型和交互分别改好了，如果任务状态不贯通、异常不能恢复，稳定工时仍上不去。
工程现场常卡在“最后十厘米”：识别了零件、规划了抓取，夹爪却因为反光、堆放偏差或接触力不足而失手。接下来还要重新感知、调整动作，判断工件有没有受损。一次演示看不到的传感器漂移、机械磨损、任务切换和人工清障，连续八小时作业会一并出现。假设单次动作成功率为99%，任务连续包含十个不可跳过的动作，且各步骤成功率相互独立，一次完整任务的成功率约为90.4%。这是概率示例，不是现场实测；它解释了为什么单步表现不错仍不足以保证长任务成功。
有效工时怎么记，谁来核对
企业若要用Worken或类似指标管理机器人，先要让机器人控制器、任务调度器与MES或WMS对上同一任务编号、工位、产品批次和操作人。否则“机器在运行”很容易被记成“任务已有效完成”。现场至少应记录任务接收时间、起止状态、目标物料、动作结果、质检判定、人工接管原因、停机类别和设备版本。质量敏感工序的完成判定，应由MES、视觉检测或其他权威系统给出，而非只听机器人自报。失败任务也应留下记录，才能同时算出有效工时与返工消耗。
自主工作的边界尤其容易含糊。一台机器启动后能独立执行整批订单，只需定期人工补料；另一台每隔几分钟都要远程操作员重规划，两者不能记成一样的自主性。项目里可以分开记录自主执行、人工辅助、远程遥操作、待机等待和故障恢复五种状态，并记下切换原因及占比。充电、换电、维护、换线、安全停机是否计入时间分母，也要事先约定。否则延长开机时间或专挑简单任务，就可能抬高数字。
产出能效比还得由工艺工程师参与制定。搬运可以按规定距离、载荷和通道条件下每小时完成的有效托盘数计；装配可以看满足工艺公差及检测要求的合格零件数；巡检可能要同时看有效设备点位、异常识别准确率和工单关闭情况。复杂任务未必能压成一个分数。汇总Worken时，最好保留质量、节拍、能耗、安全等分项，必要时按任务类别披露。若用它结算，双方还须约定采样、数据访问和争议处理。
买机器之外，能不能按工作量付费
机器人服务化租赁（RaaS）让客户少承担一次性资本支出，也把更多设备维护风险交给服务商。如果Worken将来有可信的计量办法，双方理论上可以按达标工作小时或合格任务收费：供应商提供硬件、模型、保养和备件，客户购买实际完成的工作。设备租金模式下，交付数量和合同年限容易成为关注点；按产出收费，供应商则更有动力减少停机、提高模型准确率、改进末端执行器。客户也能拿服务费用与自有设备、人工岗位的综合成本比较。
工时却不适合给所有任务定价。危险环境巡检、重大设备检修和低频高价值操作，耗时短不代表价值低。物料供应、工艺变更和订单波动也不是供应商都能控制的。合同可以考虑基础服务费、任务绩效与可用率约束，同时分清客户停机、供应商故障和不可抗因素。能独立核验的生产数据越充分，结算争议才越少。
算一笔项目账，别只算采购价
设想一家中型工厂：某工序每年运行300天，每天两班，计划工作时间共4800小时。机器人若有75%的时间实际自主工作，就是3600小时；产出能效比假设为0.9，单台当年贡献3240个基准Worken。这些是虚构假设。评估采购时，还要算设备、产线改造、末端工具、能源、维修、软件订阅、场地占用和安全评估，再与人工或传统自动化的单位合格产出成本比较。班制、订单规模和现场条件不同，回收期就不同，不能照搬厂商的示例。
组织成本也别漏掉。谁排障，班组会不会换夹具，工程师能否远程定位失败，升级是否影响认证工艺，停机后有什么备用作业方案？这些事决定收益能否落地。企业可以先挑一个约束清楚、物料较标准的工序，连续记录三个月，建好基线再决定是否扩容。试点若只留下演示视频和成功率，不能与订单、质量、成本明细对齐，下一轮采购仍无从判断。
试点要测正常生产，也要故意制造麻烦
验收可分别覆盖稳定工况、变化工况和恢复工况。稳定工况测节拍、良品率、能耗及自主完成时间；变化工况换料箱、零件角度和光照，加入人员穿行，看感知与动作决策能否应对；恢复工况设置网络抖动、物料缺失、夹爪失手和任务取消，记录系统是安全停下、请求帮助还是自主恢复。三类测试要用同一套记录格式，发布会演示与数月运营数据才有办法比较。人形机器人的平衡和移动测试，也不能代替工具接触、精度稳定性及工艺安全测试。
每项任务最好有两份共享任务编号的报告：生产管理者看单位合格产出、成本、交付和现场异常；技术团队看传感器误判、动作失败、软件版本、通信延迟及恢复轨迹。模型更新后，抓取成功率提高了，平均动作时间却变长，总产出究竟是升是降？重新规划减少了人工干预，却增加了能耗和磨损，又值不值？能持续回答这些问题，比只拿出一次最佳演示更能说明工程化程度。
软件更新，收益要在现场算
同一套机器人硬件可能因软件升级而改变工作能力。传统专机要扩展工艺，往往得改夹具、控制器或机构；具身模型有机会通过数据、策略和多模态交互更新，把部分人工处置的异常交给机器。收益仍要靠受控现场试验确认。升级前后可安排交叉运行，尽量保持物料、班次与环境相似，免得把旺季订单增加或人员培训的效果算在模型头上。还要保留回滚版本，防止新模型在边缘场景出现意外行为。
可复核的工作量数据也可能支撑软件订阅、远程支持和设备健康服务。供应商若能证明新模型持续降低特定工序的人工介入率，便可以与客户讨论收益分享。但合同要有稳定的基准任务和独立核验，并约定质量、安全事故及工艺偏离的责任。Worken提出了一种定价思路，难点是建立公平可信的测量制度。
想成为标准，先把口径交出来
厂商提出指标，不等于行业已经有了标准。跨品牌比较需要开放规则、第三方测试和共同认可的任务样本。机器人厂商、工业用户、系统集成商、检测机构与行业协会可以共同商定日志格式、数据核验和披露要求。在标准化作业中，它也许能成为服务结算依据；若各家随意选基准，同一个Worken可能对应完全不同的任务难度。采购时，与其只看汇总分数，不如要求供应商交出计算口径和可复核明细。
Worken留下的问题很实际：机器人技术进步，怎样记到工厂的生产账上？硬件要连续运行，模型要撑过长任务，运营平台要处理异常；客户则要看这些改进是否变成合格产出。等各方能用同一套现场数据讨论这件事，再谈行业排名也不迟。
参考资料
- AGIBOT：《AGIBOT Introduces Worken to Measure Productive Robot Work at AGIBOT Innovation Day 2026》，2026-10-29。用途：Worken公式、定义、产品发布及模型路线。原文链接
- 飞象网／网易智能：《智元机器人发布新度量单位Worken，2026年上半年营收近20亿，出货9700台》，2026-10-29。用途：创新日披露的商业化数据与行业讨论。原文链接
- AGIBOT：官方网站及产品说明，2026-10。用途：工业机器人、基础模型与数据服务的产品背景。原文链接
编辑说明：本文计算案例均为虚构工况，用于展示指标方法；Worken目前为企业提出的框架，尚未被作为跨品牌统一标准。