半年融资超935亿元，机器人迎来“8小时工作制”

2026年的具身智能行业，迎来产业大考。

采访｜《中国企业家》记者 孔月昕

见习记者 施思羽

文｜《中国企业家》记者 孔月昕

编辑｜马吉英

头图来源｜视觉中国

2026年的具身智能行业，已经悄然越过了分水岭。

刚结束的2026世界机器人大会（WRC）现场，机器人仍在搬箱子、做咖啡、叠衣服、分拣物品，看起来和去年大会所展示的变化不大，但行业人士已经感受到截然不同的“水温”。

“今年市场预计大大小小的机器人出货量差不多能达到7万台的规模。”星源智创始人刘东告诉《中国企业家》。

变化的不仅是量。光轮智能联合创始人杨海波年初的判断正在应验：“2026年是具身智能数据规模化的元年，也是从demo表演走向产业化落地的转折之年。”

2026年WRC的展台上，各家本体或模型厂商展示的不再只是demo，大部分是真实订单或POC（概念验证）的成果：无界动力把跟韩国HOLLYS咖啡合作的“人机共生”空间搬到了现场；星海图1:1复刻了与京东合作的机器人前置仓；自变量让机器人现场叠衣服、取外卖、浇花、铲猫砂……

摄影：孔月昕

此外，物流分拣、无人零售、工厂搬运拣选等，是今年最拥挤的场景，几乎每家涉及大脑的公司会展示至少一到两个可以落地或已经落地的案例。

行业共识正在形成。刘东认为，行业正从研发态到部署态，即把机器人部署到真实环境里，代替人类真正干活。

星动纪元联合创始人席悦也有类似观点。在他看来，如今行业里的机器人公司，跟各个客户或垂类场景的合作都是真实的，这些客户来自汽车、3C、物流、零售等行业。且2025年这些行业大厂或传统企业跟机器人合作验证POC、采数据时，几乎“不计成本”。2026年，客户们开始认真计算ROI，物流场景尤其明显。工业场景对效率和稳定性也有了明显的硬性要求，这和过去做demo完全不同。

尽管各家公司的终极目标依然是进入家庭，但在多数行业人士看来，那是至少5年之后的事。现阶段要做的，是找到可落地的场景，在真干活中训练泛化能力，为终局做准备。

“8小时工作制”

“2025年是人形机器人量产元年，2026年是操作智能的量产元年。”无界动力创始人兼CEO张玉峰在接受采访时表示。

这一变化的直观体现是，WRC展出的机器人能连续作业更长时间、自主完成更长流程任务。多家企业表示，其机器人在电量充足的情况下，目前可以稳定工作6到8小时，工作时长从“一小时”到“一天”，这背后是模型能力、数据规模与硬件稳定性的系统提升。

在千寻智能的展台上，Moz1接到“整理客厅”指令后，能自主拆解出“可乐放入冰箱”“碗放入洗碗机”“垃圾投入垃圾桶”等子任务，并规划执行顺序。演示过程中，即使工作人员临时调整物品位置，Moz1无需重新下发指令即可调整路线。半小时的演示时间里，Moz1一直在自我思考并执行任务，没有中断。

摄影：孔月昕

自变量机器人的物流分拣展区，其机器人用两条机械臂搭配夹爪，持续分拣大小、形状、材质完全随机的真实包裹。WRC前一周的直播中，自变量机器人实现1816件/小时的分拣效率。其工作人员表示，这一速度意味着全程无遥操，完全由机器人自主完成。

摄影：孔月昕

为什么WRC现场的机器人，能在2026年实现任务执行复杂度的大幅跃升？

首先是模型能力的提升。世界模型与VLA的结合正在成为行业共识，让具身模型的泛化能力快速迭代。刘东解释，此前行业普遍采用的VLA策略，这需要模型与本体紧耦合，每个机器人的关节长度或电机变化都会导致输出动作变形，模型无法直接迁移，也导致模型公司训练必须有固定的本体。

星源智团队研究发现，交互世界模型可以做到本体与模型的解耦，即预训练基于无本体采集的数据，也让模型天然具备跨本体泛化能力。“用少量真机数据做映射，就可以把世界模型的预训练能力迁移到不同本体上。这个迁移会很快，是模型架构的不同带来了跨本体的能力。”刘东表示。

席悦也表示：“现在模型本身具备一定的zero-shot（零样本）能力，从一个场景快速复制到另一个场景，一定程度上直接部署就能做到。但要进一步优化，达到该场地追求的效率，可能需要1到2天后续训练。”过去从一个场景迁移到新场景需要两个月，现在一周内便可解决所有问题，部署速度的提升直接推动了规模化复制的可能。

智平方副总裁兼战略负责人莫磊从“进场干活”的角度给出了答案：“模型要强，才能让机器人进厂后不只干一件事，而是完成长程多任务。”但他同时强调，硬件稳定性同样关键，“能不能一天8到16小时连续干活，一个月30天不坏？”

模型之外，数据也在大幅跃升。各家自采数据之外，数采公司、专业机构都开始积累，数据来源更多元，如仿真、合成、真机、真实作业数据等。

杨海波表示，2026年客户的数据需求是去年的百倍千倍，从几百几千小时跃升到十几万甚至上百万小时。数据量增长的同时，“大家对数据的质量和多样性要求在不断攀升，这让数据的难度在加大”。

他举例说，有客户对多样性的追求已极致到“一个人、一个场景下，只采一条数据”，多样性不仅仅是人和场景，还包括分布、姿态、光照条件等。“标注精度也在提升，手是否出框、标注格式准确度等要求都在大幅提高。”

“AI以数据为中心是行业共识，”杨海波总结，“在具身上最大的体现是供给驱动——数据商的发展在推动模型演进。数据的质量、规模、多样性在推动模型能力提升，这是和过去完全不同的变化。”

拿订单是核心议题

8月19日，宇树科技登陆科创板，发行价150.8元，开盘即冲到1100元。宇树之后，具身智能上市潮已经涌来。据不完全统计，2026年内被报道有上市计划或有资本化安排的具身智能企业已超过20家。此外，据《中国企业家》在WRC现场走访了解，还有多家企业已秘密交表。

一级市场也越发火热。IT桔子统计，2026年上半年，国内具身智能赛道融资总额达935亿元，较2025年同期提升5倍。

摄影：孔月昕

钱进来了，但行业门槛也抬高了。不少企业表示，一级市场投资人对中后期项目的考核，更多关注公司的出货量、营收、规模化落地。

另一方面，具身公司自己也需要场景。要训练模型，就必须到真实环境里干活，拿到真实数据回流，才能实现模型的规模化。

2026年具身智能公司最核心的话题是模型、场景和订单。场景怎么选，是每家本体及模型厂商都在思考的问题。

“我们要找到既有难度、有分布，又有复制性的场景。”张玉峰表示。

除了汽车等工业场景外，无界动力在WRC上重点展示了“人机合作的咖啡店”。张玉峰透露，今年9到10月，无界动力将进行大版本迭代和批量测试验证。选择咖啡店场景，是因为“背景足够泛化，任务足够具象”，张玉峰认为，连锁店之间的复制性强，对技术迭代有价值。

摄影：孔月昕

在商业策略上，无界动力以整机销售为主，并将今年的出货规模定在几百台。张玉峰明确表示，公司将主攻工业、商业和开发者生态，“我们能设计的垂类场景有限，需要更多生态合作方帮我们做场景落地。”

为了让“单机价格保持合理”，张玉峰表示无界动力会选择人力成本较高的场景，这样取代人力时经济账才划算。因此，无界动力的很多大客户来自海外。张玉峰总结，核心是两笔账：节省了什么预算，带来了什么商业价值，即引流和节约。“这两种账做好了，大家都有动力买单。”

因此，在咖啡店场景，无界动力目前正在与韩国部分头部连锁咖啡品牌洽谈合作。“韩国消费力强，产业基础好，从消费电子到汽车、重工业都有，跟中国很像，能成为具身智能的试验田，而且韩国人力成本比中国高。”张玉峰说，另一个现实因素是，北京去仁川比去上海飞行时间还短。

作为第一个在物流领域实现PMF（产品市场契合点）验证的公司，星动纪元选择物流场景有三个原因：第一，作业环境对人不友好，大部分物流仓后半夜运转，场地没有空调、噪音巨大，夏天热冬天冷，把人从恶劣环境中解放出来是初心。第二，物流有明确的节拍、准确率和工作时长要求，“你做到了，ROI算得过来，厂家就愿意付费”。第三，任务相对简单，对具身智能率先实现工业化部署比较友好。“但又是高频的，很难靠demo糊弄过去，必须真真实实地在场景中被检验。”席悦透露。

摄影：孔月昕

从2024年开始，智平方在咖啡店和工业PCB（印制电路板）场景探索落地，莫磊还透露，部署智平方机器人的生产线已经在并线干活了，而且“不止一个客户在用，类似的客户已经实现了复制”。“怎么让机器人从大家根本看不见的工厂里，到日常生活中都能看见，这是我们想传达的理念。”

至于具体的场景选择，莫磊认为这本身就是“非共识”，有公司选择从家庭、物流等不同场景切入，但智平方坚持走高端制造：半导体、生物科技、汽车。他认为选择场景有三个判断标准：高洁净、高柔性、高毛利。“高洁净本身就是对机器人更友好的环境；高柔性正是具身智能相对于传统设备最大的优势；高毛利意味着行业有更大的空间去接受新技术。”莫磊说。

刘东表示，星源智提出了落地三要素：效果、效率和成本。“具身方案代替原有方案，就看效果乘以效率再除以成本，这个系数是否能大于1。大于1，就意味着比原来有极大优势，能真正落地；小于1，就只是能跑一些demo。”

作为一家2025年成立、专注具身大脑的公司，星源智今年6月与中力集团联合推出了高位作业机器人“擎天柱”，搭载RoboBrain Pro具身大脑，可实现最高10米级作业。

刘东观察到，今年行业已经在不同场景尝试做POC，虽然成本偏高或效率偏低，但已经呈现出能落地的趋势，接下来还需要持续优化算法和本体结构，“临界点到来的那一天，落地就不是几千台的规模，而是快速上量”。

众擎机器人创始人赵同阳也分享了他们的落地节奏。作为本体厂商，众擎机器人今年除了硬件本体实现大规模量产外，AI领域也在重点发力。目前众擎已进入工厂，开始在搬运、分拣等场景下进行数据采集和初步部署。

总之，2026年的具身智能行业，面临的不再是技术秀场，而是一场关于“能不能干活、能不能交付、能不能成交”的产业大考。