撰文 | 李信马
题图 | DoNews 摄
WAIC 上的人形机器人越来越多了，2024 年还是 " 十八金刚 "，2025 年已经膨胀到 150 多台（感兴趣请移步至《人形机器人 " 十八金刚 " 谁会留到最后？》和《实探 WAIC 2025｜具身智能无一 " 翻车 "，透露出哪些信号？》），到了本届 WAIC，具身智能展区汇聚了超 200 家企业，成为规模最大的两大核心板块之一。
这次到底有多少机器人参展？最准确的说法可能是——到处都是。大会甚至为它们搭建了一座 " 模登时代 · 伙伴之城 "，一排排的机器人从生产汽车到下厨做菜样样精通。甚至还有一位 " 乒乓高手 "，能和你在乒乓球台上拉几个来回，这可是货真价实的 " 童子功 " 机器人！
不过，作为年年不落的 WAIC 官方合作媒体，DoNews 对具身智能的感受，已经从前两届的惊艳、震撼，到现在的些许……审美疲劳？毕竟，每年机器人们都在整活，甚至已经在 " 重复性、同质化 " 地整活，见多了就习惯了，而我们期待已久的机器人进入生活却迟迟没有兑现。
舞台上的机器人再牛，就跟屏幕里的明星光彩照人一样，只是提供了情绪价值，却不可能和你真的 " 过日子 "。另一方面，也是视角的不同，我们看到的只是机器人的表演，实际上更深层的产业变革，却难以被看到。所以 DoNews 通过逛展、采访还有整合大量 WAIC 官方资料，来更全面地回答这个问题：具身智能距离我们的生活还有多远？
01.
过去一年的变化
只看机器人的表演，可能不那么容易看出来它们和去年同期那批机器人的区别，但从销售数据来看，它们的确卖得更多了。数据显示，2026 年 1 至 5 月，全国具身智能产业企业销售收入同比增长 22.4%，工业企业购进具身智能机器人总金额同比增长 2.3 倍。出口方面，今年一季度，我国各类单独列明的机器人合计出口额达到 113.2 亿元，产品远销至全球的 148 个国家和地区。
宇树 GD01 DoNews 摄
一级市场上，更能看到这个赛道的火热。毕马威的数据显示，2025 年，具身智能行业的融资额达到 111.7 亿美元，同比增长 152%，融资数量达 670 笔，同比增长 81%；2026 年一季度，融资额达到 50.3 亿美元，同比增长 182.9%，融资数量为 203 笔，同比增长 55%。今年上半年，有二十家左右的具身智能企业成为新晋独角兽，平均每十天就一家。
启明创投是中国甚至全球人工智能领域中最活跃的投资机构之一，其主管合伙人周志峰在演讲中感慨，过去一年中，他们接待了大量来自世界 500 强企业和顶级一二级市场基金的访问，来近距离观察中国的具身智能产业，并总结了中国具身智能几个非常清晰的优势。
首先是硬件方面，一台 170cm 以上全尺寸人形机器人的零组件有大约 1200 个，除了 10 个组件（主要是 CPU 和 GPU）是在海外供应链生产，绝大部分组件都是中国长三角和珠三角两大产业集群生态提供的。其次，中国能提供最全面、最丰富的落地场景，可以让优秀的创业公司和产业方一同去试落地。第三，在中国采集具身智能数据和在美国采集的成本 " 差了七倍 "，做大规模的数据采集有很大的优势。此外，在工程人才、算法等方面，国内也具备优势。
" 这也是我在我的职业生涯中难以想象到的，一个领域在两到三年中诞生了 300 多家企业，这个密度太高了。这些企业成立时间短则一年，长则三年，现在有 10 家企业是 200 亿人民币左右的估值，有 20 家企业是 100 亿左右的估值，估值上升非常快。" 周志峰说到。
这些成绩的取得，和政策上的支持也有紧密的关系，2025 年，具身智能首次写入政府工作报告；2026 年，" 十五五 " 规划将其纳入国家未来产业重点战略布局。可以说，具身智能赛道现在是 " 不差钱 " 也不缺支持，阻碍它们落地的，更多的是技术上的难题。
02.
三大难题
自然而然地，众多企业乃至行业本身都在技术路线上摇摆不定。好在 2026 年 6 月，国内落地了首个《具身智能基准测试方法》行业标准，为技术路线的量化评估提供了统一标尺。目前行业逐渐形成了具身技术必须全链路贴合真实物理规律的共识，也许，VLA 与世界模型并非 " 二选一 " 的对立关系，世界模型反而是 VLA 体系中的核心组成部分。
在《WAIC 2026 探展：" 镇馆之宝 " 点明了 AI 当下的三大趋势》中我们提到，蚂蚁灵波和智元机器人的产品作为具身智能的代表入选了今年 WAIC 的 " 镇馆之宝 "，前者开源了 LingBot 系列模型，实现了 " 一脑多本体 "，可以适配 9 类主流双臂机器人，并提供标准化通用具身方案；智元的 GE-Sim 2.0 模型则首创了内嵌强化学习闭环，打通仿真推演、物理运算与真机落地全链路，弥补传统 VLA 物理建模缺陷。
此外，还有来自其他企业一系列的技术突破，比如腾讯 Robotics X 实验室发布并开源了新一代具身 VLM（视觉语言）基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0、具身原生的世界认知模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0 和 VLA 模型 Hy-Embodied-VLA-0.5，并推动上述模型进入真实场景落地验证。
图源：腾讯
可以预见，具身智能在技术路线上不会陷入停滞，而是会持续演进。
第二道难题，是具身智能正深陷 " 数据饥渴 " ——高质量的物理世界数据稀缺，真实场景高度非结构化，硬件标准不一，采集成本高且难以复用。大模型可以靠互联网海量文本与图像数据实现跃迁，但具身智能的训练数据从何而来，仍是悬而未决的难题。
当下，行业有两种主要的解决方案，其一是将 " 数据问题 " 转化为 " 算力问题 "，用高保真模拟器生成海量仿真数据，比如跨维智能的 EmbodiChain 工具链，就是以仿真合成数据为主完成 VLA 模型训练；其二，是通过搭建人形机器人训练场来规模化采集真机真实数据，还可以进一步开源，实现 " 采集 - 开源 - 落地 - 反馈 - 迭代 " 的闭环。上面提到，中国在数据采集方面具备独特优势，有着电子、汽车、新能源、家电、物流、电商仓储等高频率应用场景，京东就建成了全球最大的具身智能数据采集中心，两年累计超 1000 万小时数据。
如果将这两条路径结合起来，由仿真解决 0 到 90%，最后 10% 的长尾细节通过真实数据来弥补，数据的问题就被极大地解决了。
机器人售货员 DoNews 摄
最后一道难题是量产落地，目前行业基本遵循着 " 结构化工业场景先行、特种危险作业跟进、民生服务场景延后 "，工信部与国务院国资委也联合启动了实景实训专项行动，目标在年底凝练百个以上高价值应用场景、带动万台级规模落地。目前具身智能大规模量产落地比较成功的案例，智元机器人算是一个，在大会开幕前夕，智元第 15000 台机器人下线，此时距离其达到万台量产不足 3 个月。
从供应链的视角来看，具身智能商业化的核心逻辑，是汽车产业链成熟能力的外溢与重构。现在部分头部汽车 Tier1 厂商正在扩产机器人核心零部件，把自动驾驶领域的传感器、电控相关技术迁移适配到机器人关节与动力系统；更不用说特斯拉、小鹏等自己下场做人形机器人的车企。不过，未来机器人批量地想走入家庭、工厂，成本还需要大幅下降，这也是对中国供应链长期的考验。
这个过程是迅速的，而且也将带动相关产业的发展。原点机器人创始 CEO 郭仁杰在交流中就提到：" 去年一个关节模组那时候还是几千块钱，但今天可能一个关节模组只要三四百块钱……万元级的机器人可能会变成一件相对普及的事情。" 上海浦东区 2025 年共销售了 6000 台左右人形机器人，占到全球的 1/3，是世界上人形机器人量产落地最集中的区域，重要原因就是集聚了以智元为核心的 130 多家产业链上下游企业。
03.
未来何时到来？
在有关具身智能的一个论坛中，当被问到，人形机器人的 ChatGPT 时刻何时到来，从智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁姚卯青到腾讯首席科学家 & 腾讯 Robotics X 实验室主任张正友等行业专家，给出了两年到五年不等的时间。
乐观与谨慎的观点共存，但先决条件是清晰的——姚卯青认为，物理世界噪声更大、信息冗余更高，要实现对通用物理规律、开放式指令理解与任务规划能力的隐式掌握，需要亿小时级别的数据，才能让常见任务的基础成功率达到 70%-80%。
无独有偶，在启明创投提出的 2026 AI 十大展望中，他们认为，头部机器人公司的有效数据，将从 2025 年的 " 万小时级 "，跃升到 2027 年的 " 百万小时级 "，其中人类第一视角数据会占绝对主导。可见，数据将是未来具身智能赛道竞争的一大重点。
这场竞争的时间不一定有多久，但一定是残酷的。" 具身智能就像今年的世界杯——扩容了，一下子来了这么多选手，但最终的冠军仍然只有一个，竞争一定会更激烈。" 周志峰表示。
张正友也同意现在行业存在同质化竞争的情况，但他认为这不一定是阻碍。" 我觉得具身智能还是在起步阶段，没有真正落地。所以大家都找哪些场景能真正让具身智能发挥作用，不同的机器人厂家找到的场景可能都是差不多的。但这个不一定是坏事，大家对落地要有信心……我觉得踏踏实实去做，包括不同厂家的竞争是好事情，可能最后会死一批企业，这个也很正常。任何行业起步的时候都会有非常多的企业参与进来，但是后面会大浪淘沙，机器人行业还是会继续蓬勃发展的。"
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