过去一年，如果你在工程行业里待得够久，大概会有一种隐约的感觉：有些事情正在改变，但还没有人把它说清楚。
工地上的塔吊和混凝土一如往常，但在内墙、在天花板、在那些过去只能靠人扛着喷枪一寸寸推过去的地方，机器开始出现了。它们不再是展会上摆着好看的样品，而是真的进了场、上了工、交了活。更关键的是，做这件事的，已经从一两家孤独的探路者，变成了一个开始成形的集团。
因此，这篇文章里，主要会说清两件事：这个集团是怎么长出来的，以及，为什么是现在。
01 为什么是2026？
先说一个不太浪漫但绕不开的事实：中国的建筑工人，正在变老，而且正在变少。
建筑业是典型的劳动密集型行业，而它的一线技术工人，不管是抹灰工、还是油漆工、还是瓦工……他们的平均年龄逐年攀升，年轻人补充的速度又远远跟不上。“招工难、用工贵”已经从某个项目经理的私下抱怨，变成了整个行业的结构性约束。一个熟练的腻子工，在很多城市的日薪已经让总包单位的成本表变得不再好看。
与此同时，政策的方向也在收拢。住建部持续推进智能建造试点，把“机器人施工”明确列进了重点支持方向。当“新质生产力”成为高频词，建筑业的智能化转型不再是某家企业的选择题，而更像是一道时代交给整个行业的必答题。
供给侧的技术也终于追了上来。过去十年，AI在数字世界里突飞猛进，从会写字、会画画、会对话到开始真正解决物理世界问题：AI可以理解一台机器、一面墙是斜的，可以让机器人的手臂在收刮腻子时把力度控制在牛顿级，可以让它在粉尘弥漫、没有图纸的工地上自己找到路。这些事，五年前还停留在论文里，现在开始有人真的做出来了。
需求被逼到了墙角，政策递过来一把梯子，技术刚好长到了够得着的高度。三条线终于在2026年附近交汇。这就是为什么，建筑机器人这件事，现在到了该被认真对待的时刻。
02 一所“黄埔军校”，与它带出的一个赛道
要讲清楚今天的建筑机器人赛道，得先从一家公司讲起——博智林。
2018年，背靠地产龙头的博智林在顺德成立。它入场的姿态是罕见的：一开始就是万亿级市场的打法，五大研究院、上千人的研发团队，在全球范围内招募机器人、AI与建筑工程领域的人才。在很长一段时间里，博智林几乎以一己之力，定义了“建筑机器人”这件事可以做到什么程度——从混凝土施工、砌砖抹灰，到室内装修、地砖铺贴，它的产品矩阵是行业里最全的。直到今天，它依然是这个赛道绕不开的那个参照系。
但博智林对这个行业更深远的影响，或许不在产品，而在人。
在博智林研发体系最鼎盛的那几年，一批工程师、技术负责人在这里完成了建筑机器人“从0到1”的全过程历练。此后几年，他们陆续走出博智林，带着各自最擅长的那一道工序，在上海、南京、东莞、北京等地创立了自己的公司。今天赛道里那些最具代表性的专精型企业，相当一部分都流着博智林的“血”。在行业内，博智林因此有了一个形象的称呼——建筑机器人的“黄埔军校”。
于是赛道呈现出一个清晰的结构：博智林是那个最早、最全、定义了行业上限的“母体”；而从它体系中走出、以及与它同代成长起来的一批专精企业，构成了今天真正活跃在工地上的第一梯队。
把博智林这个“母校”，连同从中生长出来的这批最具代表性的企业放在一起，不妨称之为中国的“建筑机器人六小龙”。需要说明的是，把它们并列在一起，意图是给出一张行业地图，而非给谁排座次——它想回答的是：如果你要了解这个赛道，有哪几家企业是绕不开的。
03 六小龙，各自站在哪里？
把这几家放在一起看，会发现一件有意思的事：它们几乎没有正面打架。毕竟，建筑施工的工序链条太长了——从结构、砌筑、抹灰，到腻子、涂料、铺贴——长到足以让每一家都找到自己的位置。
博智林——行业的“母体”与基准。品类最全，覆盖混凝土、砌砖抹灰、室内装修、铺贴等多道工序，是整个赛道最早的开拓者，也是后来者绕不开的参照系。
丰坦机器人——扎根杭州，专注建筑涂料与腻子施工方向，是几家里在“涂料/腻子”这道工序上钻得最深的一家。它的特点不在品类铺得多，而在把涂料这一条线做到闭环——从喷涂到收刮到打磨，用一台设备完成。后文会专门讲到它。
蔚建科技——落在上海，以抹灰机器人和喷涂机器人见长。抹灰是建筑施工中公认的主流刚需场景，蔚建在这一工序上技术积累深厚，产品已进入相关政府推荐目录，也在向海外项目延展。
方石科技——主攻混凝土地坪的整平与收光，切的是地坪施工中痛点明确的一道工序。它把自身的技术方向定位在“具身智能+建筑大模型”，在AI叙事上较为鲜明。
筑领科技——落在南京，聚焦砂浆找平、地砖铺贴方向。它兼具工业机器人的精密制造基因与建筑现场的实操经验，走的是把单一高精度场景做透、形成技术壁垒的路线，已进入新加坡市场并获得早期批量订单。
湃特纳——落在东莞，方向是地砖铺贴。它脱胎于成熟的铺贴工艺积累，商业化推进速度快，海外市场的认证也为其打开欧美高端市场提供了背书。
把它们排在一起会发现，六小龙之间几乎没有正面竞争：建筑施工这桌长宴菜色繁多，每一家都各自端走了其中一道。这也恰恰是一个产业走向成熟的标志：分工出现了，而且每一道工序背后，都站着一家把它当成主业来啃的公司。
04 一个值得想清楚的问题：建筑机器人，为什么从“刷墙”开始
如果让一个外行来猜，建筑机器人最该先替代的工序是什么，他大概会说：搬砖、扎钢筋、浇混凝土。自然是那些最重、最累的活。
但产业的实际选择，很多落在了涂料和腻子。这件事值得想一想，因为答案里藏着这个行业的演进逻辑。
涂料和腻子施工，看起来是“轻活”，其实是一道极难啃的工序。难在哪？难在它对精度的要求，高得不近人情。
腻子施工的核心环节是“收刮”。也就是说，喷涂之后，要把腻子层刮得平整。这道工序的单次施工误差，必须控制在1到2毫米以内。而麻烦在于，墙面本身是不平的，地面也有高差，这些误差会层层叠加。这意味着，机器不能只是机械地重复一个动作，它必须能实时感知“我现在用了多大力”“墙面离我多远”“刮出来的面够不够平”，然后动态地调整。这是一个对力控、对感知、对算法都要求极高的问题。
换句话说，涂料和腻子之所以是一道好的“入场工序”，恰恰因为它难。它难得足够典型。把这道工序做下来，你需要解决的力/位置/速度的混合控制、多传感器融合、复杂空间的自主理解，几乎就是建筑机器人这个大命题的核心技术底座。攻克了涂料，你攻克的其实是一整套可以迁移到其他工序的能力。
这也是为什么，在六小龙里，丰坦机器人是一个特别值得拆开来看的样本。
它选择的路径很专一：不分散去碰每一道工序，而是先把涂料这一条线彻底做透。它的第四代产品，用一台设备整合了腻子喷涂、收刮、打磨、吸尘、乳胶漆喷涂五道工序——业内把这套硬件叫作“多模态集成执行器”。五个功能末端用标准化快换接口集成在同一机体上，现场切换不超过几分钟。这解决的是过去单功能机器人最尴尬的问题：一台只会喷涂的机器，在收刮阶段只能干瞪眼，投入成本摊不平，经济账算不过来。
而比“五合一”更能说明问题的，是它处理“机器人怎么理解工地”的方式。
传统的施工机器人进场，得先有图纸，或者靠人工建模。这在标准住宅里还好，可一旦到了厂房、产业园、车库这种大开间、非标准的场景，横梁、立柱、不规则空间千变万化，人工建图的隐性成本高得惊人。丰坦给出的方案，是一套被它称为“空间大脑”的系统：机器人进场后，靠传感器对作业空间实时三维建模，自己识别出哪里是横梁、哪里是立柱、哪里是天花和墙面，然后自主规划施工路径，全程不需要人工干预。它把这种能力叫“无图自动化施工”。
这件事的意义，超出了涂料本身。让机器在一个没有图纸、充满粉尘的物理空间里，自己看懂环境、自己做决策，这正是当下AI最前沿的方向之一：空间智能。AI正在从“在屏幕里生成内容”，走向“在三维物理世界里行动和交互”。而建筑工地，是这种能力最有规模化落地价值的场景之一。
支撑这一切的，是工程数据的厚度。丰坦的产品迭代背后，是数百万平方米真实工程的数据积累。丰坦服务过中建、中铁、浙江建工、上海建工等主流总包单位，也落地过新加坡的海外项目。每一代产品的进步，靠的都是这些真实工地反馈出来的问题，而非实验室里推演出的假设。
所以，如果说六小龙是一张地图，那么丰坦的位置很清楚：它是这张地图上，在涂料/腻子这条工序上钻得最深、并且把AI的空间理解能力用得最透的那一家。它代表的，是建筑机器人的一条“专业化纵深”路线——不靠铺品类的广度取胜，而靠把一条工序做到闭环、做到智能化的深度取胜。
05 第一梯队之后，真正的分水岭在哪？
“六小龙”这个提法，与其说是一个终点，更像是一个起点。它告诉行业：这个赛道已经跑出了第一梯队。但接下来，真正决定谁能走得更远的，是另外几件事。
首先是工程数据的厚度。机器人，实验室里调不出来，得在工地上一点点磨。谁手里的真实施工数据更多、覆盖的业态更广，谁的产品迭代就更快、更可靠。
其次是AI能力的纵深。会做某一道工序，只是入场券。能让机器人真正“理解”一个复杂的物理空间、在没有图纸的情况下自主决策，这种空间智能上的差距，会在未来几年被不断拉大。
最后是从单一工序走向系统的能力。今天的六小龙，大多还专精于某一道工序。但建筑施工是一条完整的链条，谁能率先把单点能力延展成多工序的协同，谁就握住了下一个阶段的主动权。
回头看，这个赛道的故事其实有一条清晰的脉络：一家“母体”企业定义了行业的上限，一批从中走出的团队各自认领了一道工序，把它做深、做透。母校与学生，开拓者与专精者，共同把“建筑机器人”从一个概念，变成了真实工地上的生产力。
中国的建筑业，正站在一个由人力驱动转向智能驱动的临界点上。“建筑机器人六小龙”的出现，是这个转变开始变得具体、变得可见的标志。这个未来不会一夜到来。但当机器人开始爬上脚手架，它就已经不再是会不会发生的问题，而只是快慢的问题了。