分类：科技 标签：人工智能、具身智能、机器人、大模型

2026 年世界机器人大会（WRC）在北京亦庄正式开幕。300 多家企业携 2000 多件展品齐聚一堂，大模型、本体、关键零部件和数据采集等具身智能的核心要素悉数亮相。

与此同时，宇树科技正式敲钟上市，盘中市值一度突破 4000 亿元，为长期处于早期的机器人赛道钉下了一个坚实的资本锚点。在一级市场热度向二级市场传导的背景下，具身智能不再仅仅停留在技术想象中，而是开始被市场严格要求回答收入、毛利、交付和规模化的问题。

在这场资本与技术的狂欢背后，比起盲目追寻「奇迹时刻」，行业更需要冷静思考几个朴素而关键的问题：机器人是否只能长成人的模样？具身智能的通用性究竟走到了哪一步？数据正在变成一门硬件生意吗？那些藏在关节和电机里的关键部件又推进了多少？

带着这些疑问，我们在展馆中深入走访了多家代表性企业，试图厘清这个赛道正在发生的深层变革。

1. 机器人是不是只能是人形？

过去两年，具身智能的叙事几乎完全被「人形机器人」占领，跑步、跳舞、打拳等出圈事件无一例外都长着一副人类的躯干。

但逛完本届 WRC 就会发现，形态的分化正在成为主流趋势。「像人」不再是唯一的标准答案，巨型机甲、四足仿生、半人马形态以及面向特定场景重新设计的定制化本体层出不穷。例如，宇树科技不仅带来了具备高动态格斗能力的 G1 和 H2 人形机器人，还展示了三米高、可载人的重型机甲 GD01，直接切入文旅与特种作业场景。

与此同时，Vbot 维他动力发布了人形具身智能终端 Vbot ATOM。它没有沿用传统工业机器人的思路，而是从家庭、零售等真实生活场景反向推导：160cm 的身高、180cm 的臂展以及织物包覆设计，让它更容易融入人类的生活空间。

在垂直场景中，形态分化更为显著。自变量机器人针对物流分拣场景，并没有采用复杂的人形本体和五指灵巧手，而是用双机械臂配合普通夹爪，将包裹分拣效率提升至每小时 1816 件，准确率超过 98%。这表明，剥离对“人形”的执念，根据任务需求重构硬件形态，正在成为行业的理性共识。

2. 具身智能的通用性走到哪一步了？

具身智能的通用性，指的是机器人跨物体、跨环境、跨指令完成复杂任务，以及在新场景中自主重新规划的能力。从目前的技术进展来看，机器人已经跨过了单一动作展示的阶段。

在技术路线上，头部企业的探索呈现出多样化特征：

  • 端到端 VLA/WAM 路线：以银河通用、未来不远为代表，试图将视觉、语言、动作和物理预测放入统一模型中。例如银河通用发布的双足机器人 Galbot ET1，能够通过视觉实时模仿人类的舞蹈动作，并具备网球陪练的高动态规控能力。
  • 分层具身智能架构：如逐际动力 COSA，将大脑拆分为负责推理调度的 System 2、调用操作技能的 System 1 以及进行全身运动控制的 System 0，实现高效协同。
  • 跨本体具身基础模型：如星海图 G0.5，通过统一动作编码，让同一套大脑模型能够适配不同的机器人本体。

总体而言，在工厂、仓库等相对封闭的结构化场景中，机器人已经能够稳定执行长程任务；但在直接与人交互的开放家庭环境中，由于安全性和泛化能力的限制，其成熟度仍需进一步打磨。

3. 具身数据正在变成一门硬件生意吗？

模型能力的提升离不开海量高质量数据，而机器人的数据采集（如遥操作、动捕手套、真机本体采集等）几乎都与硬件深度绑定。这不禁让人发问：具身数据正在变成一门硬件生意吗？

事实上，数据的核心价值在于反哺模型、形成数据飞轮。除了传统的集中式数据采集外，行业正在探索更多元的数据生成与闭环方式：

  • 光轮智能通过 SimFoundry 仿真和 RoboFinals 评测体系，构建了 Real2Sim2Real 的数据闭环。
  • 极佳视界等企业则通过世界模型作为「数据放大器」，批量生成训练和测试所需的交互数据。

未来的趋势正在从单一的“数采工厂”转向“机器人部署现场”。让机器人深入真实场景，通过实跑产生的数据不断进行 Post-Training（后训练）与模型迭代，才是打破数据瓶颈的必经之路。

4. 关键零部件往前走了几步？

灵巧手、触觉感知、视觉感知以及高性能电机，是具身智能落地的“最后一厘米”。

  • 灵巧手与精细操作：灵心巧手展示了“灵巧手组装灵巧手”的案例，通过视觉与力控的结合，将灵巧手的应用从简单抓取推进到精细的工业装配。
  • 触觉感知升级：帕西尼感知推出了覆盖全身的多维触觉传感器与电子皮肤，配合自研芯片，让机器人能够获得稳定、可量化的力触觉信息，在拼装等任务中实现动态力度调整。
  • 视觉感知突破：奥比中光等企业推出的具身智能专用 3D 相机，在广视野、高质量成像与真实空间感知之间实现了平衡，为上层决策提供了可靠的视觉输入。

没有优秀的零部件支撑，再聪明的算法也无法在物理世界中精准落地。供应链的成熟，正在为整机性能的跃升提供坚实底座。

5. 行业整体发展到什么阶段？

具身智能当前的热潮，很容易让人联想到十年前的计算机视觉与自动驾驶技术。实验室的技术突破与稳定、低成本、可规模化部署的产品之间，依然存在着一条长长的鸿沟。

自动驾驶用了十多年才走入区域商业化运营，具身智能或许也将经历类似的周期。短期来看，市场容易高估机器人的近期落地速度；但从长期来看，中国拥有完整的机器人供应链、制造能力和丰富的真实场景，能够有效缩短整机试制与数据迭代的周期。

热潮终会褪去，具身智能全面进入普通人的日常生活或许还需要更长的时间。但当机器人开始真正扎根于工厂、仓库与家庭中时，属于具身智能的宏大叙事，才刚刚拉开序幕。