8 月 19 日，北京亦庄的空气里飘着一种奇怪的兴奋，这是 2026 世界机器人大会开幕的日子。300 多家企业、2000 多件展品，几乎把具身智能行业能拿出的东西都搬到了这里：大模型、本体、关键零部件、数据，应有尽有。

开幕当天，宇树科技敲钟上市，盘中市值一度冲破 4000 亿元，这可能是过去十年，中国机器人行业最接近「资本狂欢」的一天。过去，机器人公司更多活在实验室、融资新闻和 Demo 视频里；而宇树的上市，第一次给这个仍处在早期的赛道钉下了一个资本锚点。

除此之外，云深处科技进入交易所受理或审核环节；智元机器人则于 2026 年 7 月确认启动赴港上市流程。一级市场的热，正在向二级市场传导，具身智能不再只是技术想象，也开始被要求回答收入、交付、毛利和规模化的问题。

逛完整个展区，跟我们此前预料的一样，今年没有让所有人「哇」的时刻，更多的是 demo 的展示。比起继续追问「什么时候会有奇迹」，更值得追问的是几个更朴素的问题：机器人是不是只能长成人的样子？具身智能的「通用性」到底走到了哪一步？数据，正在从一门算法生意，变成一门硬件生意吗？那些藏在指尖、关节和电机里的关键部件，又往前走了几步？

带着这些问题，我们在展馆里走了一圈，也和多家代表性公司深聊，试图梳理出这个赛道正在发生的关键变化。

1. 机器人是不是只能是人形？

过去两年，具身智能的叙事被人形机器人高度占领：跳舞、跑步、打拳、马拉松，所有出圈事件几乎都长着一副人的样子。但看完这届 WRC，你会发现，「像人」不再只有一种标准答案。与此同时，在人形之外，越来越多公司开始根据真实任务重新设计机器人形态。

  • 宇树科技：人形双足拼得凶，G1 打格斗、H2 关节输出更强；同时带来 3 米高、能载人变形的机甲 GD01，直接冲着文旅、特种作业这类场景而去。
  • Vbot 维他动力：从四足机器人「大头」的量产交付经验出发，反向定义了生活场景的人形具身智能终端 Vbot ATOM，拥有接近真人尺度的服务能力。
  • 未来不远机器人：完全围绕家庭需求设计，从基础家务扩展到厨房烹饪，搭载自进化 WAM 世界动作模型的第二代全栈自研机器人本体 F2 可端到端自主完成意面制作。
  • 自变量机器人：在物流分拣场景里，不使用完整人形和灵巧手，而是用双臂配合普通夹爪，将效率做到每小时 1816 件、准确率超过 98%。

2. 具身智能的通用性走到哪一步了？

具身智能的通用性，指的是具身智能机器人是否能跨物体、跨环境、跨指令完成复杂任务，以及是否能在新场景里重新规划。从能力上看，具身智能已跨过「单一动作展示」阶段，先进的机器人能够完成多技能串联、状态跟踪，甚至可以在经历扰动后重新进行规划。

目前，头部公司探索的技术路线远未收敛，主要包括：

  • 端到端 VLA / WAM 路线：代表企业如银河通用、千寻智能和未来不远。银河通用发布双足人形机器人 Galbot ET1「银河·星仔」，通过 AstraBrain WBC 小脑基座模型，实现实时模仿舞蹈和高动态网球对抗。
  • 分层具身智能架构：以逐际动力 COSA 为代表，将机器人大脑分为负责场景理解的 System 2、调用操作技能的 System 1，以及进行全身运动控制的 System 0。
  • 跨本体具身基础模型：如星海图 G0.5，通过统一动作编码，让同一套模型适配不同机器人本体，完成环境理解与双臂操作。

在工厂、仓库等相对封闭的场景中，机器人已能完成长程任务；但在直接涉及人机交互的家庭场景中，其通用性仍需进一步验证。

3. 具身数据正在变成一门硬件生意吗？

无论通用性还是垂直场景性能，模型都需要大量高质量的数据。目前主流的数据采集方式包括遥操作、无本体 UMI 与数据手套、第一视角采集与动捕、真机本体采集等，几乎每一种都涉及硬件。

  • 光轮智能：构建 Real2Sim2Real 数据闭环，重点展示 SimFoundry 仿真和 RoboFinals 评测体系，提高柔性物体仿真精度并对模型进行大规模评测。
  • 极佳视界：走世界模型路线，通过 GigaWorld 批量生成训练和测试所需的交互数据，将其作为「数据放大器」。

数据并非单纯的硬件生意，其核心价值在于闭环。相比单纯的采集，为模型提供数据的关键在于进入具体场景，与机器人协作，用真实产生的数据去迭代和优化模型。未来具身数据的共同趋势是将从「集中式数采工厂」走向「机器人部署现场」。

4. 关键部件往前走了几步？

灵巧手、触觉感知、视觉感知、电机与关节等关键零部件的进步，展示了具身智能落地的真实进展。

  • 灵巧手与精细操作：以灵心巧手为例，展示了「灵巧手组装灵巧手」的案例，通过视觉识别、双手协同和精准力控，将灵巧手从抓取推进到精细工业操作。
  • 触觉感知：帕西尼感知通过自研 6D 触觉感知芯片及第四代多维触觉产品（如足底传感器 PX-FOOTRIX、全身电子皮肤），将感知扩展到全身，打通力触觉信息的稳定输出链路。
  • 视觉感知：奥比中光推出面向具身智能的 Gemini 330 系列双目 3D 相机及机器人视觉新品 Physis，并在无本体数据采集平台上纳入多视角数据链路。

关键零部件是具身智能落地的「最后一厘米」，没有精细的灵巧手和精准的感知，模型能力便无法转化为实际的物理操作。

5. 行业整体发展到什么阶段？

具身智能的热潮让人想到十年前的计算机视觉和自动驾驶。市场往往容易高估近期落地速度，却低估长期的产业影响。

目前，具身智能仍处于从原型验证走向产品验证的早期阶段。未来几年它可能先在工厂、物流、巡检和商业服务等结构化场景中落地，真正进入家庭和日常生活还需要更长的时间。这是一个长产业链的系统工程，单个领域的突破很难推动行业整体瞬间向前。

但另一方面，中国拥有较完整的机器人供应链、制造能力、工程人才和大量真实场景，能够有效缩短整机试制、成本下降、场景部署及产品迭代的周期。热潮终会退去，但当机器人真正开始在工厂、仓库和家庭里工作，具身智能的故事才刚刚开始。