先给答案：在智元公开的落地数据里，机器人每跑一小时，产出效能比在0.5到0.7之间，折成人工工时是30到42分钟。
但这个数字不是“机器人只有人类一半效率”的通用结论。它只回答了特定任务、特定口径下的一小时。
10月29日，智元在创新日上发布Worken，中文名“有效智能工时”。公式：活跃机器人数量×自主工作时长×产出效能比。 智元把熟练工人的标准产出定为1.0，等于1达标，大于1就超过人工。第一财经36氪
撑起30到42分钟的，是已经跑过的具体场景。两个场景，一个0.7，一个0.5。0.5到0.7，是这两个场景给出的范围，不是全行业的统一测定。
龙旗产线上下料，8台机器人单台跑了528小时，单机效率约人工的70%，产出效能比0.7。广州地铁安检引导，120台机器人单台跑了240小时，产出效能比0.5。人形大讲堂
为什么不是“一小时顶半小时”这么简单？
因为产出效能比算的是一段时间里的合格产出，不是机器人最快那一下的动作速度。
智元公开的材料里，龙旗产线单件节拍22秒、成功率99.99%，单看动作已经追平人工。但同一场景的产出效能比仍是0.7。
差的不是“抓得快不快”，而是抓取之间的等待、换型、失败重试、人工接管，以及任务切换。
11月2日到3日，6台精灵G2在上海徐汇一家真实便利店轮班跑了24小时，完成1730项任务，4台通过“转正”考核。 按6台、24小时摊，每个机器人小时约12项任务。微博
但接待、做咖啡、补货的颗粒度不同，不能直接换算成人效。
更能说明问题的是学习曲线。在另一场持续5天的测试里，精灵G2的首日完整任务成功率是28.6%，5天后升到85.7%。 第一天的“一小时”和第五天的“一小时”不一样。知乎
机器人要把失败变成经验，才能压缩无效时间。
这也解释了为什么0.5到0.7不能直接套到所有场景。
在产线上下料、地铁引导、园区巡检这类任务固定、边界清楚、结果可计数的岗位，机器人已经能把有效产出算清楚。到了开放零售，事情立刻变复杂。
红旗连锁曾立项研发机器人无人售货系统，16个月后宣布终止。据量子位报道，一个具体原因是：夏季玻璃瓶冷饮易结水珠，机器人拿不稳总摔碎。 这不是说智元的测试没有意义。量子位
它说明“便利店店员”不是一项任务，而是几十项任务的组合。完成其中一部分，不等于顶下一个岗位。
Worken也还在早期。智元已为多个场景计算Worken并申请商标，但这套计算目前在公司内部进行，暂时还未形成商业模式。 王闯也承认，酒店前台这类复合任务，效能比很难统一界定。第一财经人形大讲堂
还有一个容易被忽略的成本：人。
智元在长隆项目里，最初是1个工作人员管1台机器人，后来做到1:3，年底目标10:1。也就是说，机器人现在的“一小时”，往往还带着人类的兜底。第一财经
所以，回到最初的问题：机器人干一小时，能顶人干多久？
在智元公开的产线、地铁场景里，是30到42分钟；从首日成功率看，刚上岗的便利店班次还会更低；跑了几个月、任务固定的产线可能接近0.7。
这个数字会变。任务越标准、环境越可控，它越接近人；异常越多、越需要人兜底，它越远离人。
对买家来说，真正该问的不是“能不能顶人”，而是哪道工序、成功率多少、几个人管一台、每小时有效产出多少钱。
对打工人来说，现阶段的替代更像“任务替代”，不是“岗位替代”。先被拿走的是动作固定、结果可计数的环节。
把这几件事问清楚，30到42分钟才有意义。否则，它只是换了一种说法。
