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如果你去年也来过 WAIC，今年大概会感到一种微妙的变化——不是少了什么，而是一切都在转向。

公开信息显示，今年 WAIC 展馆内有 208 款具身智能终端、超 300 台首发真机同台竞技，但跳舞、后空翻等 " 表演 " 型展示明显减少，取而代之的，是机器人在仓储、工厂等场景中的真实作业演示。

2026 年，机器人产业正在从 " 技术验证期 " 迈入 " 生产力兑现期 "。从 " 人形崇拜 " 到 " 场景定义硬件 "，从 " 参数竞赛 " 到 " 数据驱动进化 "，中国机器人产业正在完成一次集体转向。

从 " 万能人形 " 到 " 一脑多形 "，

场景重新定义硬件

2026 年 WAIC 最直观的变化是：机器人不再 " 比谁更像人 "，而是 " 比谁更会干活 "。

一个明确的产业信号是，轮式底盘 + 人形上肢的组合正在成为工业场景的主流构型选择。这一趋势跨越了企业的技术出身，呈现出高度一致的进化方向。

以具备人形机器人基因的企业为例，智元精灵 G2 Max 与京东物流合作，在真实仓储作业中部署落地，它采用轮式底盘，单臂负载 18kg，双臂标准负载 38kg，峰值可达 50kg。魔法原子 MagicBot D1 同样采用轮式底盘与人形上肢复合构型，现已进驻追觅智能制造工厂开展常态化实战验证。傅利叶 GRW 高负载轮式双臂机器人也采用轮式底盘，机身肩宽仅 585 毫米，可灵活穿行于室内过道、仓储通道及制造工位等狭窄作业空间。

具备移动机器人基因的企业则在调度与协同能力上构建差异化优势。极智嘉通用人形机器人 Gino 1 ‌，采用‌轮式底盘 + 仿人双臂‌构型，搭载自研 Gravity 4D 大脑，不仅能拣能搬、更可与移动机器人、专用工作站协同编组，如同一支配合默契的工作团队，端到端跑通拣选全流程，展现出出众的泛化能力与作业效率，是全场极少数可以直接 " 上岗 " 应用的具身智能整体解决方案。

迦智科技发布了新产品 NERA-P 具身机器人旗舰全向底盘，并联合浙江人形机器人创新中心进行现场演示：EMMA 400K 移动机器人进行料箱搬运；搭载迦智 NERA-P 全向底盘的 NAVIAI-WA2 轮臂人形机器人完成料箱抓取；具身移动操作机器人 NERA-A 进行 FOUP 晶圆盒的抓取，抓取精度 ± 1mm。优艾智合的工业原生人形机器人隙锋采用全向高通过底盘，在 WAIC 上直接将一条微缩产线搬进现场，多台隙锋机器人联合并行运行、各自分工，完成产线原材料线边仓分拣与配送的完整流程。

具备工业 / 协作机器人基因的企业同样在向这一构型靠拢。睿尔曼智能 RealBot 系列可 90 ° 横移、垂直工作范围达 2.1 米，升降承载超过 60kg。" 我们做得足够轻巧，适应为人设立的环境。" 睿尔曼智能合伙人李森的这句话，道出了轮式构型的本质逻辑——在标准化作业面上，轮式比双足更高效、更稳定、更经济。

天机智能展出三款主力平台—— Gento Luna 轮式折叠机器人、Gento Skye 轮式升降机器人、Marvin Pro 固定式力控人形双臂平台，覆盖从移动操作到高精度作业的多元场景。思灵机器人同样呈现了分化思维：H20 轻量级高动态双足人形机器人面向科研与具身智能研究，而 H10-W 轮式助理机器人则专为办公室和家庭场景打造。

双足适应楼梯、斜坡、障碍跨越，但在标准化厂区和产线之间，轮式底盘在效率、稳定性、成本上优势显著。真正的问题不是 " 像不像人 "，而是 " 能不能把活干好 "。

这一逻辑同样延伸至四足机器人领域。中巽科技的巡检机器狗深度参与 WAIC 现场安保，凭借四足运动控制技术，轻松适配展会现场的多元地形，深入台阶缝隙、狭窄通道、设备夹角等人力不便排查区域，实现 " 人巡到哪，智能感知就覆盖到哪 "。

云深处的山猫 S10 轮足机器人整机带电池重量不足 20kg，可穿行狭窄通道、废墟缝隙，填补的是大型设备作业盲区；具微科技的好奇者 S01 工业高速轮式四足机器人，聚焦防磁、防爆、防水、防冻 " 四防 " 场景，可灵活穿梭于变电站夹层、地下管廊，填补的是特种级中小型机器人空白。

形态分化的背后，是技术体系的通用化趋势。梅卡曼德判断：" 不同任务和场景会催生不同形态的机器人，因此未来机器人形态不会走向统一。" 目前，梅卡曼德的同一套 " 眼脑手 " 技术体系，能够同时支持人形机器人、工业机器人、移动机器人、协作机器人等多种构型。

艾利特机器人同样奉行 " 一脑多型 " 理念，不执着人形，聚焦自研 " 脑 "。不拼 " 像人 "，拼 " 能干 "，其轮式人形机器人 Centaur-G1 专攻 AI 基建场景的 " 专用智能终端 "，展台现场直接搬来了光模块插拔测试的实景产线。

面向不同工业场景的实际需求，越疆打造了 " 一脑多体 " 具身智能平台：以自研空弈 DobotWAM 具身大模型为 " 大脑 "，实现视觉、语言、动作的多模态融合及基于世界模型的进化能力；以自研高精度全身力控系统为 " 小脑 "，负责运动控制与精细操作的实时协调；以全形态机器人矩阵（机械臂、轮式、人形、多足）为 " 多体 "，共享同一套 " 大脑 + 小脑 " 系统，实现能力的跨形态复用。

其中，" 空弈 DobotWAM" 具身大模型还具备 " 脑内预演 " 能力——面对复杂多步骤任务时，大模型先在虚拟世界中推理编排最优路径，再交由物理世界执行。该模型在国际权威评测基准 LIBERO 的四个标准任务套件中取得了平均 99.25% 的成功率。这一技术路径，正是物理 AI（Physical AI）从 " 演示系统 " 走向 " 生产系统 " 的关键突破。

产业变局的第一个信号已经清晰：人形不再是唯一信仰，场景定义硬件，构型服务于任务。但形态只是躯壳，真正决定机器人价值的，是它的大脑。

大脑进化，

物理世界模型成为 " 新地基 "

语言大模型靠互联网文本训练，但机器人面对的是摩擦力、形变、刚度、公差等，这些物理量，文本里没有，仿真里失真，只有真实世界才有。

ABB 机器人全球总裁马思康表示：" 物理 AI 正从根本上重塑机器人的能力边界、应用场景与价值创造方式。" 这一判断在 WAIC 上现场得到充分印证。

物理世界模型的核心价值，在于让机器人从 " 视觉层面的识别 " 进化到 " 物理层面的理解 "。

拓斯达联合飞捷科思发布的 Fysiverse 工业物理世界模型，搭载全栈自研可微分物理仿真引擎 Fysics，精准还原工厂零部件、整线产线刚度、形变、摩擦、负载、公差等真实物理特征，让工业仿真不再只是 " 形似真实世界 "，而是 " 服务真实工业场景 "。

依托云 - 边 - 端一体化自进化架构，Fysiverse 模型与拓斯达深耕多年积累的海量工业场景经验、落地数据深度融合，打造出自驱式迭代升级的完整技术闭环。优化后的 AI 算法与生产工艺方案，可先在虚拟物理环境中完成全工况模拟推演、全方位验证，规避真机调试的试错成本与风险，达标后即可一键快速部署至实体机器人。同时，机器人真机运行沉淀的工艺数据、作业经验与场景适配能力，会持续反向回流至仿真系统，形成 " 高精度物理建模— AI 高效训练—真机落地迭代 " 的永续进化模式。

极智嘉发布的 Gravity 4D 具身模型，核心突破在于让机器人从 " 预测视觉合理的未来 " 转向 " 建模三维运动规律的未来 " 构建 " 物理直觉 "。在公开基准 LIBERO-Plus 上，零样本情况下引入 4D 表征后，主版本成功率从 73.73% 提升至 78.62%。

赛那德自研垂直物理引擎采用五层架构，构建 " 场景感知→动作预测→仿真执行→数据回流 " 闭环。纵苇科技联合苏度科技展示了已在宁德时代部署的工业具身柔性制造单元，从产线层面实现具身机器人与磁驱系统深度协同，为工业大模型提供动态物理训练场。跨维智能开源 Aligned DexWorld，贯通人类到仿真到真机的三维对齐数据集。

在 " 大脑 " 的演进中，大小脑协同的架构创新同样关键。

启物科技提出 Goal2Skill 双系统框架，借鉴生物脑 " 大小脑 " 结构，将高层 VLM 语义规划与低层 VLA 运动执行解耦协作，通过结构化记忆管理与失败反思恢复机制，解决零售物流等长程、记忆依赖型任务难题。在 RMBench 基准测试中，Goal2Skill 平均成功率达 32.4%，较最强基线提升超 3 倍，标志着长程任务规划取得实质性突破。

ABB 机器人与 NVIDIA 联合发布白皮书，提出一套助力物理 AI 快速部署的方法论，强调必须将机器人视觉、数字仿真与真实作业打通，形成一套可复制落地的标准化工程实施流程。白皮书还明确指出了一条核心的工程落地路径：在进行任何真实的物理机器人调试之前，应通过数字孪生、任务导向的合成数据以及 AI 验证，将机器人视觉风险的识别工作前置至数字工程阶段。

WAIC 上，ABB 机器人通过两大现场演示工站展示了 " 自主多功能机器人 ( AVR ™ ) " 的实力。其中，Sim2Real 数字孪生虚实闭环工站在虚拟环境中高保真复刻了产品模型、机器人、视觉系统与站体行为，构建了极具真实感的数字孪生体；AI 引导卡扣装配工站则利用由数字孪生体生成的海量合成图像数据对视觉 AI 模型进行预训练，经过训练的视觉模型与机器人运动控制无缝对接，在真实的生产环境中，仅需极少的校正，即可精准执行复杂的装配任务。

而在模型训练的数据层面，行业正在构建差异化的核心壁垒。

梅卡曼德演示单臂机器人通过搭载 Mech-GPT 多模态大模型，不仅能够理解自然语言指令、图像等多模态信息，还能够识别任意物体、理解物体关系、进行逻辑和常识推理，并根据任务目标自主完成分类、整理、抓取等复杂多样的操作。

中巽巡检机器狗则依托自研的 AI 算法，搭载高清可见光云台与红外热成像双摄系统，集成环境传感模块，巡逻过程中可对沿途场景进行全天候、无死角的数据采集。

艾利特机器人积累了百万级操作轨迹、百万小时实景数据、亿级力觉采样数据，其 " 元启 Primo" 方案通过联邦智能实现本地化进化。启智 Openmind 的 HumanGPT 底座依托全模态数据采集服，完成 " 采 - 存 - 治 - 训 - 推 " 全链路治理，搭载系统已在客户现场持续运行超 5000 小时。

微亿智造同样深耕工业垂直场景并沉淀出深厚数据壁垒，其 " 具身质检｜多臂协同机器人 " 不再是只会听指令的死板机器，而是真正有了 " 脑子 " 和 " 双手 "。依托 " 物理 AI 大脑 "，微亿智造机器人能像经验丰富的老师傅一样，" 看懂 " 零件，" 拿捏 " 缺陷。两只机械臂配合行云流水，在高达 1000mm/s 的飞速移动中完成精准抓拍与检测。当然它并非止步于发现问题，更能无缝对接后道的修正打磨工序，形成从识别、判断到执行的具身智能闭环，让机器真正具备了 " 眼手脑并用 " 的作业能力，重新定义柔性质检的效率上限。

思灵机器人则通过高精度力反馈遥操作数据采集系统，全流程留存力觉、运动、视觉等多模态数据集，直接支撑机器人模仿学习与强化学习。

高质量的真实交互数据，正在成为核心竞争壁垒。物理世界模型，正是将数据转化为 " 物理直觉 " 的关键基础设施。ABB 集团高级副总裁、机器人中国区总裁韩晨表示：" 中国不仅是全球最大的机器人市场，更是物理 AI 应用部署与生态创新的前沿阵地。"

然而，再聪明的大脑，也无法单打独斗赢得整场战争。

竞争升维，

从 " 单点技术突破 " 到 " 生态体系联手 "

WAIC 2026 的展厅里，几乎没有一家头部企业在 " 单打独斗 "。技术的复杂度、场景的碎片化、数据的多样性，使生态合作已从 " 锦上添花 " 升级为 " 入场门票 "。

极智嘉的 GINO ECO 生态计划明确了三大开放方向：面向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的硬件平台；联合各行业龙头客户探索创新场景；携手互补性硬件企业打造端到端全域具身工作流。该计划主要基于三个判断：技术路径尚未收敛，封闭即自缚；场景是最好的试炼场，场景定义硬件；具身智能是一场长跑，不是冲刺。Gino Eco 生态的本质，是让数据飞轮从 " 自转 " 变成 " 公转 "。极智嘉希望通过 Gino Eco 生态计划携手全行业，把宏大的技术愿景转化为千行百业看得见、算得清的商业闭环和生产力红利。

智元启动 AIMA 开发者招募活动，未来五年将投入超过 20 亿元专项资金，本年度先行落地超过 1 亿元扶持资金，从技术、资金、场景和流量四个维度支持开发者及生态伙伴成长。北京人形更是面向全行业、全产业链发出邀约，" 欢迎上下游企业、科研机构、应用终端伙伴携手合作、聚力共生 "。

与 " 中心化平台 " 模式不同，非夕科技选择了一条 " 去中心化 " 路径——不做应用层，不做模型层，只做通用智能机器人基座。WAIC 上，穹彻智能、千觉机器人、得物等伙伴分别基于非夕的机器人基座完成了投币互动、双臂叠盒、智慧鉴别等演示，精准反映了非夕科技的战略定位：把基础能力做好，让伙伴专注各自擅长的事。

艾利特机器人通过 "From AI，For AI" 战略闭环，将机器人能力平台化输出，与行业伙伴共同深入垂直场景。天机智能则依托 MEMS 关节扭矩传感器和极致轻量化关节设计，从核心部件到整机平台构建完整技术链条，为生态伙伴提供底层能力支撑。

从 " 单点技术突破 " 到 " 生态体系联手 "，产业竞争的维度已经发生改变。谁先搭建起最开放的生态，谁就更有可能成为产业基础设施的定义者。而生态的最终检验标准，只有一个：能否大规模落地。

落地检验，

从 " 样机 POC" 到 " 万台量产 "

产业变局的最后一个信号，藏在那些 " 不那么性感 " 的数字里。

乐聚机器人的纸箱拆垛方案已在真实工厂运行 3 至 4 个月，综合成功率约 95.8%，单箱平均搬运约 28 秒。银河通用 S1 在宁德时代 7 × 24 小时运行超 3 个月，并与上汽、北汽、博世、现代已达成合作。星动纪元物流方案携手顺丰、中国邮政，全国十余个物流中心常态化运营，完成 PMF 验证。

越疆与腾讯 Robotics X 联合交出已验证的实战成果：以越疆 X-Trainer 平台为工业级真机基准，在全球头部化妆品制造企业的真实产线工位上，越疆机器人承载腾讯 VLA 模型完成训练与部署。面对随机来料、规格材质不一的工件及严格节拍，机器人持续完成识别、抓取与装配等连续操作，任务成功率稳定超过 95%，完整跑通 VLA 模型从训练、验证到真机部署的全链路。

华沿机器人的七轴人形手臂覆盖 3kg 至 15kg 多个负载型号，全关节高精度力控精度≤ 0.02N · m，末端接触力精度达 0.1N，已应用于焊接、理疗等真实场景。

启物科技 O2 机器人已在零售与前置仓场景中得到应用，抓取零食完成扫码，进入前置仓实现抓取、分装和搬运等全流程自动化作业。另外，O2 机器人还针对快递分拣场景进行了专项优化，原型机已成功完成遥操作全身控制和 VLA 模型部署推理，初步实现软包、纸箱、塑料袋等多种形态物件的柔性抓取。

优艾智合在半导体、能源化工、锂电等领域累计超 800 个具身智能场景落地项目，服务超过 400 家全球头部企业，客户复购率超 70%。思灵机器人累计向全球客户交付接近 40,000 台机器人，年营收连续 8 年翻倍增长。梅卡曼德已全球累计部署 27,000 余套产品，出口近 50 个国家和地区。

微亿智造的 " 具身质检｜多臂协同机器人 " 已在全球顶级车企的中、美、德三地工厂产线上投入运行。中国智造不再只是 " 卖出去 " 的设备，而是直接嵌入全球最严苛制造流程的关键环节。微亿智造认为，从技术追随到标准共舞，这是一次工业智能的 " 反向输出 "。

这些数字的背后，是中国机器人产业正在从 " 替代者 " 走向 " 定义者 "。

高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2025 年我国工业具身机器人市场规模约 47.3 亿元，预计到 2035 年中国工业具身机器人市场规模有望达到 1644.1 亿元，年复合增长率为 42.3%。其中，人形机器人正迎来大规模商用化的拐点，GGII 预计 2026 年全球出货量有望突破 9 万台，到 2030 年面向工业场景的人形机器人全球销量有望突破 67 万台，市场规模将冲击 1000 亿元。

9 万台，是临界点，是分水岭。它意味着人形机器人从 " 实验室珍品 " 变为 " 工厂标配 "，是从 " 有没有 " 到 " 好不好 " 的质变门槛。在这个门槛前，中国机器人产业链已经做好了准备——从零部件到整机，从模型到数据，从硬件到生态，从本土市场到全球供给。

温馨提示

注：文中亮相企业系高工机器人团队根据现场逛展与公开信息所做的不完全统计。若有遗漏，欢迎在评论区留言补充。

接下来，高工机器人还将推出更多系列深度分析文章……