廣東
2026世界人工智能大會的具身智能展區，正在上演一場行業視角的集體切換：過去最吸睛的跑步、跳舞、后空翻表演不再是流量密碼，能直接落地干活的“機器人工位”，成了全場聚攏人氣的核心焦點。
本屆WAIC共吸引超200家具身智能企業參展，展館里早已跳出單一的技術演示邏輯：既有可在四足、兩足形態間切換的載人變形機甲，更有大量企業把整條真實生產線搬進現場，工業場景里的機器人熟練完成物料上下料、線束裝配、精密質檢全流程；消費端同樣熱鬧，桌面陪伴機器人主動響應互動，機械臂接到“收拾客廳”的模糊指令后，能自主拆解為多步任務依次執行，智能水吧里的機械手無需人工干預，獨立完成咖啡萃取、拉花到遞送到手的全流程。
從“秀肌肉”式的動作表演，轉向實打實的真實作業，已是行業共識。但業內也清晰意識到：機器人精準完成一次預設動作，和在復雜現場長期穩定把事做好之間，隔著一條漫長的工程鴻溝。真實場景里的光線突變、物品形變、擺放偏差、人員闖入、臨時斷單甚至設備自然老化，每一個變量都可能打斷作業流程，這要求機器人不能只靠固定程序執行動作，更要能自主識別異常、動態重規劃路徑，遇到故障時安全退出，形成完整的作業閉環?，F場它石智航1:1復刻的汽車線束裝配產線上，機器人要連續完成取線、布線、精準插接多步復雜操作；復旦大學與上汽智己合作的視觸覺系統，在車燈裝配過程中同步感知受力與零件形變，實時動態修正運動軌跡，正是這種工程能力的典型體現。
當機器人大規模進入真實作業場景，一個比硬件成本更棘手的核心問題快速浮出水面——高質量物理交互數據。啟明創投主管合伙人周志峰在大會期間透露，當前中美頭部具身智能企業掌握的優質物理交互數據，大多僅為幾十萬小時，距離充分驗證行業Scaling Law的要求，至少還差一個數量級。目前頭部企業已普遍將年度數據積累目標推向百萬小時級別，其中高成本的真機遙操作數據僅占小部分，更大體量的數據將來自第一視角作業視頻、人類操作行為記錄和高保真仿真環境。
這也讓世界模型在本屆WAIC被推到了產業核心位置，大會專門設置相關議題，集中探討如何在虛擬空間完成物理場景建模、作業推演，再將成熟能力遷移到現實世界。行業正在形成共識：未來具身智能企業的核心差距，將不再是機器人負載多少公斤、擁有多少運動自由度這類硬件參數，而取決于誰能更早跑通“真實部署-數據回流-世界模型迭代-再次落地優化”的完整閉環，真正實現機器人能力的持續自我進化。
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