广东
2026世界人工智能大会的具身智能展区，正在上演一场行业视角的集体切换：过去最吸睛的跑步、跳舞、后空翻表演不再是流量密码，能直接落地干活的“机器人工位”，成了全场聚拢人气的核心焦点。
本届WAIC共吸引超200家具身智能企业参展，展馆里早已跳出单一的技术演示逻辑：既有可在四足、两足形态间切换的载人变形机甲，更有大量企业把整条真实生产线搬进现场，工业场景里的机器人熟练完成物料上下料、线束装配、精密质检全流程；消费端同样热闹，桌面陪伴机器人主动响应互动，机械臂接到“收拾客厅”的模糊指令后，能自主拆解为多步任务依次执行，智能水吧里的机械手无需人工干预，独立完成咖啡萃取、拉花到递送到手的全流程。
从“秀肌肉”式的动作表演，转向实打实的真实作业，已是行业共识。但业内也清晰意识到：机器人精准完成一次预设动作，和在复杂现场长期稳定把事做好之间，隔着一条漫长的工程鸿沟。真实场景里的光线突变、物品形变、摆放偏差、人员闯入、临时断单甚至设备自然老化，每一个变量都可能打断作业流程，这要求机器人不能只靠固定程序执行动作，更要能自主识别异常、动态重规划路径，遇到故障时安全退出，形成完整的作业闭环。现场它石智航1:1复刻的汽车线束装配产线上，机器人要连续完成取线、布线、精准插接多步复杂操作；复旦大学与上汽智己合作的视触觉系统，在车灯装配过程中同步感知受力与零件形变，实时动态修正运动轨迹，正是这种工程能力的典型体现。
当机器人大规模进入真实作业场景，一个比硬件成本更棘手的核心问题快速浮出水面——高质量物理交互数据。启明创投主管合伙人周志峰在大会期间透露，当前中美头部具身智能企业掌握的优质物理交互数据，大多仅为几十万小时，距离充分验证行业Scaling Law的要求，至少还差一个数量级。目前头部企业已普遍将年度数据积累目标推向百万小时级别，其中高成本的真机遥操作数据仅占小部分，更大体量的数据将来自第一视角作业视频、人类操作行为记录和高保真仿真环境。
这也让世界模型在本届WAIC被推到了产业核心位置，大会专门设置相关议题，集中探讨如何在虚拟空间完成物理场景建模、作业推演，再将成熟能力迁移到现实世界。行业正在形成共识：未来具身智能企业的核心差距，将不再是机器人负载多少公斤、拥有多少运动自由度这类硬件参数，而取决于谁能更早跑通“真实部署-数据回流-世界模型迭代-再次落地优化”的完整闭环，真正实现机器人能力的持续自我进化。
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