一腦多形，智能定義具身——梅卡曼德于WAIC 2026展示物理AI邁向規模化應用的新路徑

今年WAIC，梅卡曼德以“物理AI規模化落地”為主題，攜全面升級的通用具身智能“眼腦手”全棧技術產品亮相WAIC。從“一腦多形”的具身智能眼腦手閉環能力，到新一代Mech-Hand多指靈巧手，再到真實場景驅動的數據飛輪，梅卡曼德在WAIC 2026現場系統展示物理AI邁向規模化應用的新路徑。

通過現場8大智能機器人單元的展示，梅卡曼德全面展現“眼腦手”跨行業、跨場景、跨機器人形態的應用能力。具體包括首次展示的人形機器人協同上下料&料筐搬運應用，新升級的人形機器人貨架取貨、人形機器人分揀海量物體、Mech-GPT多模態大模型人機交互、透明物體泛化抓取等前沿技術應用，以及高速小零件無序上料、線束插頭精密裝配、多規格工件上料裝配等已在工業場景規?；涞貞谩?/p>

從工業到服務業，從人形機器人到工業機械臂，從前沿技術探索到規?；a業實踐，梅卡曼德正持續構建跨機器人形態的通用智能能力，并以積累的泛化和通用能力應對各種真實場景的變化，拓展機器人的能力邊界。

01、前沿應用探索

“眼腦手”拓展機器人應用邊界

先進制造場景

| 人形機器人協同上下料&料筐搬運

這是梅卡曼德首次展示的人形機器人工業場景多機協作應用?，F場，兩臺搭載“眼腦手”的人形機器人可以自主協同完成上料、裝配、料筐搬運等全流程任務。機器人通過具身大腦的智能感知與AI規劃能力，結合Mech-Hand精細操作能力，能夠自主識別工件、理解任務并完成路徑規劃和動作執行，實現多機器人之間的高效協同。

該單元展示了具身智能從單機操作向多機器人協作演進的重要能力。面對真實工業環境中的復雜工件、多變工位以及動態場景，機器人依然能夠保持穩定、安全、高效作業，為未來智能制造和智慧物流場景提供新的自動化解決方案。

真實零售場景

| 人形機器人自主貨架取貨

面對真實零售環境中商品種類豐富、擺放方式多樣、貨架形式復雜等挑戰，機器人需要具備更強的環境理解能力?；凇把勰X手”技術，人形機器人能夠泛化識別各種真實商品，并根據訂單任務自主規劃取貨動作，實現從理解需求到完成操作的全過程自主執行。該應用可延伸至商超零售、科研、展覽展示及家庭服務等更廣泛的開放環境和服務場景。

物流分揀場景

| 人形機器人自主分揀海量物體

面對大量隨機擺放、種類豐富的物體，機器人需要具備更強的認知和泛化能力。依托梅卡曼德具身智能大模型，機器人能夠自主認識海量物體，理解物體屬性，并進行實時分類。同時，通過雙臂協同和Mech-Hand精細操作能力，機器人可以完成現場數百種物品的精準抓取和分揀。

人機交互場景

| Mech-GPT多模態大模型交互演示

現場單臂機器人通過搭載Mech-GPT多模態大模型，不僅能夠理解自然語言指令、圖像等多模態信息，還能夠識別任意物體、理解物體關系、進行邏輯和常識推理，并根據任務目標自主完成分類、整理、抓取等復雜多樣的操作。

復雜材質場景

| 透明物體泛化抓取

透明物體一直是機器人視覺領域的挑戰。由于透明材質容易產生折射和多重反射，傳統視覺方案往往難以準確識別。梅卡曼德通過智能視覺感知和AI算法能力，讓機器人能夠泛化識別常見透明物品，有效解決商超、醫療等行業透明件自動化分揀難題。

02、產業規?；涞?/strong>

數據飛輪驅動眼腦手持續進化

梅卡曼德眼腦手產品已在汽車、新能源、3C電子、物流等眾多行業實現大規模部署，已積累大量真實場景數據，并通過數據反饋持續優化感知、決策和操作能力，形成“應用—數據—模型—能力提升”的數據飛輪。

WAIC現場展示的無序上料、精密裝配等應用都已在工業場景大規模落地，并通過持續運行產生的真實應用數據不斷優化算法能力，進一步提升機器人面對不同零件、不同環境的泛化能力。

高節拍工業場景

| 高速小零件無序上料

小零件無序上料是制造業中的典型難題。面對散亂堆放的螺栓、螺釘、螺母等零件，機器人需要快速識別目標，并在高速生產節拍下完成精準抓取?；?strong>智能3D視覺和AI決策規劃能力，機器人能夠自主完成無序小零件識別、定位和抓取，實現高速穩定上料。目前，該應用已廣泛部署于真實工業現場。

復雜工業裝配場景

| 線束插頭柔性抓取&精密裝配

線束屬于柔性非剛性物體，易發生形變；同時插接時要保證極高的穩定性和精準度，否則極易出現插頭無法插入、插接不到位、或插接力量過大導致插頭元器件損壞等情況。

基于機器人大腦的任務理解與AI規劃能力，機器人可以自主完成從線束抓取到插頭插接的自動化閉環。同時，結合高精度視覺感知、自適應運動控制與精細操作能力，機器人能夠實現柔性線束的穩定抓取，以及插頭的精準對位和柔順插接，實現亞毫米級高精度裝配。

柔性制造場景

| 多規格超薄鈑金件高精度上料&裝配

基于機器人大腦的任務理解和自主規劃能力，機器人能夠識別多種規格的鈑金工件，自主完成抓取和裝配任務，并結合高精度視覺感知與精細化操作能力，實現亞毫米級裝配精度。目前，該應用已廣泛部署于汽車零部件、3C電子等行業多個工藝環節，助力柔性先進制造。

03、“一腦多形”

構建跨機器人形態的通用智能能力

不同任務和場景會催生不同形態的機器人，因此未來機器人形態不會走向統一。雖然機器人外形和結構各不相同，但感知、理解、規劃和執行等核心智能能力可以持續積累，并復制、遷移至不同類型的機器人。

為此，梅卡曼德圍繞“一腦多形”來構建通用具身智能眼腦手技術體系，以具身智能大模型和仿生分層機器人大腦為核心，結合工業級3D視覺、運動規劃、機器人控制與末端執行能力，形成“感知—理解—規劃—執行—反饋”的完整閉環。

依托統一的技術體系，梅卡曼德可以將這些智能能力按需配置到不同機器人形態上。目前，梅卡曼德“眼腦手”已具備廣泛的機器人適配能力，可支持人形機器人、工業機器人、移動機器人、協作機器人等多種構型。

基于“一腦多形”的理念，梅卡曼德打造了具身智能原生通用基座模型。不同于將通用大語言模型或視覺語言模型簡單遷移到機器人領域，梅卡曼德從機器人真實任務出發，圍繞環境感知、任務理解、自主規劃、運動執行等能力，構建面向物理世界的通用智能底座，持續積累可復用的智能能力。

04、新一代Mech-Hand靈巧手

賦予機器人精細操作能力

在整個具身智能眼腦手技術體系中，作為末端執行器的“手”決定了機器人“能不能真正完成任務”。WAIC 2026現場，梅卡曼德首次公開展示自主研發的新一代Mech-Hand多指靈巧手。Mech-Hand具備多自由度操作能力，可以完成抓、捏、握、擰、提等多種精細動作，讓機器人能夠應對更加復雜、多樣的任務。

新一代Mech-Hand靈巧手靈活操作不同物品、執行各種精細動作

更重要的是，結合機器人大腦和世界動作模型，機器人通過將任務理解、動作規劃和精細操作深度融合，能夠根據物體狀態和環境變化實時調整動作，實現更加柔性、智能的物理交互。

WAIC現場，新一代Mech-Hand多指靈巧手在人形機器人貨架取貨、人形機器人分揀海量物體以及Mech-GPT多模態大模型交互演示等多個單元中進行了展示。觀眾不僅能夠看到機器人完成復雜抓取，更能夠直觀體驗機器人從“能執行”邁向“會操作”的能力升級。

現場人形機器人貨架取貨單元：Mech-Hand靈巧手拿取真實貨品

現場人形機器人分揀海量物體單元：Mech-Hand靈巧手分揀物品

從“一腦多形”的技術路線，到具身智能原生的通用基座模型和標準化、產品化“眼腦手”體系，梅卡曼德正在將前沿智能能力轉化為可量產、可部署、可復制的產業級產品。目前，梅卡曼德產品已實現全球化、大規模應用，全球累計部署27,000+套，出口至近50個國家和地區，服務于汽車、新能源、物流、3C電子、家電、金屬加工等數十個行業。這些持續運行的真實應用和項目交付，也不斷沉淀數據、優化模型，形成推動物理AI持續進化的數據飛輪，為更多行業、更多機器人形態的智能化升級提供堅實基礎。

依托完整的技術體系、以及前沿技術能力、產品量產能力與全球大規模落地能力，梅卡曼德正在推動機器人向更加通用、智能、柔性的智能系統演進，推動物理AI從實驗室走向真實產業，從技術探索走向規?；瘧?/strong>。