深圳商报 · 读创客户端首席记者 袁静娴

机器人行业最不缺的，是 " 名场面 "。

跑步、跳舞、翻跟头、打拳击……过去几年，人形机器人一次次凭借高难度动作登上热搜。但当资本以前所未有的速度涌入，市场对机器人的追问也变得更加直接：除了表演，它们到底能不能干活？最先会在哪些岗位产生价值？

8 月 19 日至 23 日，2026 世界机器人大会在北京亦庄举行。大会开幕当天，宇树科技登陆科创板，上市首日收涨 460.34%。T 桔子事件库数据显示，今年上半年，国内具身智能赛道融资总额达到 935 亿元，较去年同期增长 5 倍；融资事件达到 322 笔，同比增长 137%。资金主要流向具身智能大模型、大规模数据采集和产品交付等环节。

宇树科技敲钟登陆科创板。

资本市场的大门也在加速打开。Choice 数据显示，今年上半年，港股市场共有 10 家涉及机器人业务的企业实现上市，另有 16 家刊登上市申请；A 股市场中，云深处、乐聚智能、越疆科技等已明确进入 IPO 流程。据记者不完全统计，今年上半年，具身智能赛道新增 19 家估值百亿元的独角兽企业。

钱进来了，产业必须开始交成绩单。

从本届大会多家企业展示的方案来看，机器人行业的竞争重点正在发生变化。跑跳、格斗和舞蹈仍然吸引眼球，但工业上下料、物流分拣、手机质检、实验室协作、商超服务等真实任务，正在成为展台的新主角。

包括优必选、越疆、众擎、智平方、跨维智能、逐际动力在内，一批深圳机器人企业带着不同场景方案集中亮相。机器人正从证明 " 身体能动 "，转向回答 " 工作能否持续 "。

最先 " 上岗 " 的机器人，走进了工厂

在众擎展台，两台 T800 人形机器人进入八角笼，复现机器人格斗联赛中的攻防对抗。离开格斗擂台，同型号机器人已经进入立讯精密苏州工厂，承担物料上下料及搬运任务。

众擎机器人格斗。

从 " 能打 " 到 " 能干 "，构成当前人形机器人产业转向的一个缩影。

据众擎介绍，部署在立讯精密工厂的 T800 已经接入工厂管理系统，可自主完成接单、导航、取料、配送和放料。在人员、设备和物料持续流动的车间环境中，机器人还需要处理自主定位、动态避障和连续作业等问题。

与展会上完成一次预设动作相比，工厂关心的是另一套指标：机器人能否长时间稳定运行，能否应对工件偏移和环境干扰，故障后能否迅速恢复，以及部署成本能否被效率提升和人力节省所覆盖。

跨维智能机器人。

跨维智能与蓝思科技联合展示的手机流水线质检方案，同样来自真实工业需求。两台人形机器人协同完成动态追踪、装拆盒及检测上下料，需要持续感知传送带和工件状态，同时与检测设备保持配合。

优必选机器人。

优必选则将汽车钣金件和机加工零部件上下料、料箱拆码垛、物流电商小件分拣等工序搬进展馆。据优必选披露，2025 年公司全尺寸具身智能人形机器人销量达到 1079 台，超过 80% 应用于汽车制造、3C 电子、智慧物流、半导体、航空制造及工业数据采集等场景。今年 8 月，其与西门子合作建设的万台产能人形机器人超级智慧工厂已经投产。

越疆机器人。

越疆展示的 " 一脑多体 " 方案，则让不同形态的机器人共同完成一条任务链：人形机器人分拣异构零件，四足机器人负责转运，协作机器人在工业视觉引导下完成抓取和装配。不同机器人共享环境信息，根据各自优势承担不同工序。

这些路径虽然不同，却指向同一个判断：工厂正在成为人形机器人最先实现商业落地的场所。

这并不意味着工业任务简单。相反，制造业对精度、节拍和可靠性的要求更高。但工厂拥有相对明确的工序、标准和成本核算方式，机器人是否创造价值，可以通过作业效率、任务成功率、设备利用率和回报周期进行衡量。

与进入千家万户相比，让机器人先去工厂承担重复、繁重和危险的工作，是现阶段更容易形成商业闭环的路径。

从卖咖啡到进实验室，机器人拓宽 " 工作半径 "

工厂之外，机器人也开始寻找更多岗位。

本届大会上，智平方旗下 AlphaBot 2 不仅在展台制作咖啡、冰淇淋和鸡尾酒，还进入大会官方特许文创商店，参与商品售卖和顾客互动。据企业披露，其机器人移动零售方案目前已在全国十余个省市常态化运营，服务品类覆盖咖啡、抹茶、啤酒和鸡尾酒等。

智平方机器人。

跨维智能则让一台机器人连续完成冰淇淋与爆米花出餐。当纸杯缺失、物料不足或出料异常时，系统可暂停工作并发出提醒。另一台机器人面对随机摆放的瓶装和袋装商品，需要在不知道条形码位置的情况下调整抓取姿态，找到条码、完成扫码，再将商品放到指定位置。

这些看似日常的任务，实际比重复执行固定动作更加复杂。商品位置会变化，顾客需求并不一致，工具和物料也可能临时缺失。机器人需要一边感知环境，一边调整动作，并对异常情况作出响应。

商业服务之外，机器人还在进入专业门槛更高的场景。

8 月 20 日，智平方与康龙化成签署战略合作协议，计划围绕药品生产、化学实验室、生物科学及分析实验室、动物实验等场景展开合作，共同开发适配医药研发和生产流程的具身智能工作流。双方还计划建设示范实验室，开展数据采集和可行性验证。

目前，这一合作仍处于场景定义和验证阶段，距离规模部署尚有距离。但机器人由物料转运进一步走向药物研发实验，也说明具身智能的应用边界正在拓展。实验室中大量高频、重复且要求严格遵守操作规范的工作，为机器人提供了潜在岗位；与此同时，精细操作、安全性和长时间任务可靠性也提出了更高要求。

逐际动力则展示了另一种拓展场景的思路。其 TRON 2 采用模块化设计，可以在双足、双轮足和双臂等形态间切换。双足形态可负重上下楼梯，轮足形态侧重巡检、配送和安防，双臂形态则可以用于货架拣选、数据采集和商业交互。

逐际动力机器人。

当行业还难以确定哪一种机器人形态能够适配最多场景时，模块化提供了一种现实选择：不要求一台机器人以固定形态包办所有任务，而是根据地形、负载和操作需求组合不同能力。

从零售门店到实验室，从导览服务到复杂地形巡检，机器人的 " 工作半径 " 正在扩大。不过，完成一次展会演示，并不等于形成了成熟的商业模式。能否在真实环境中连续运行、能否获得客户复购、能否将同一套能力复制到更多地点，仍是商业服务机器人必须回答的问题。

家庭场景最令人期待，也最难进入

相比工厂和商业空间，家庭是人形机器人最具想象力的市场，却可能也是最难攻克的场景。

在本届大会上，优必选展示了面向情感陪伴、养老和心理关怀等场景的超仿生人形机器人 U1。越疆展示机器人自主完成 T 恤、长裤和毛巾的识别、展平、对位与折叠。宇树科技则在会议室场景中训练机器人执行整理任务：房间被打乱后，机器人需要识别环境，并在七八项不同任务之间自动切换。

然而，机器人能够在一个经过训练的会议室里整理物品，不代表它走进另一个房间后仍能完成同样的任务；能够折叠一件特定衣物，也不意味着面对不同材质、尺寸和摆放状态时都能稳定操作。

宇树科技创始人王兴兴在大会演讲中直言，目前机器人没有大规模推广，最主要的原因是效率和泛化能力不足。在固定场景中经过充分训练后，一些任务的成功率可以接近 100%；但只要操作物品或环境发生变化，成功率便可能明显下降。

他把具身智能真正走向通用化的临界点概括为 " 两个 80%"：机器人进入 80% 左右的陌生场景后，仅通过语音或文字指令，就能够完成约 80% 的任务。对于达到这一阶段的时间，他判断，快则两三年，慢则五年甚至十年。

相较结构相对明确的工厂，家庭环境充满长尾问题。每个家庭的户型和物品不同，老人、儿童和宠物还会带来更多不可预期的变化。机器人不仅需要理解任务，还必须确保与人接触时足够安全。

因此，家庭机器人的难点已经不是能不能端起杯子或叠好衣服，而是换一只杯子、换一个房间、换一种摆放方式后，它还能不能稳定、安全地完成任务。

下一场竞争，是让机器人更便宜地学会新技能

机器人从展台走向岗位，背后不仅是本体硬件的竞争，也是一场围绕数据、模型、仿真和训练效率的较量。

王兴兴在演讲中提出 " 物理 AI 机器人的自进化 "：让基础大模型自动检索论文、生成控制代码，先在仿真环境中训练，再部署到实体机器人测试，并由 AI 和人工共同评价，将结果反馈给模型，形成持续迭代的闭环。

众擎此次发布的具身智能引擎 EngineAI Awaken，试图打通数据采集、云端训练和端侧部署；跨维智能则提出以 " 获取新能力的边际成本 " 衡量物理 AI 规模化进程——随着数据、模型和部署经验积累，机器人学习下一项能力所需的数据、算力、试错和工程投入能否持续下降。

这或许比机器人在展台上又学会了一个动作更重要。机器人能否形成规模化产业，最终不仅取决于一台机器卖多少钱，也取决于教会它一项新技能需要花多少钱、用多长时间，以及一台机器人学到的能力能否复制给更多机器。

当每一个新工位都需要重新采集数据、反复训练和驻场调试时，机器人仍然是一项高成本的定制工程；只有当能力可以不断积累、迁移和复用，机器人才能真正成为标准化生产力工具。

935 亿元融资已经率先抵达，上市潮也为行业打开了新的资本通道。接下来，机器人企业需要交出的，不再只是技术参数和展台视频，更是一张由工作时长、任务成功率、部署成本、交付规模和客户复购共同构成的成绩单。

（图片由受访企业提供）