北京
策划靖程
作者高雅
近日，WRC2026在京启幕，无界动力携自研具身通用大脑MWA™、机器人本体K15、多模态第一视角采集终端AnySense Ego等一系列核心自研成果亮相，并与连锁咖啡品牌HOLLYS联手，打造了"人机共生沉浸式机器人咖啡空间"，引得现场观众纷纷打卡。
相较于结构化的实验室或任务明确的工业场景，咖啡店等商业空间始终处于高频动态变化之中，在人员流动、环境多变、任务交织的开放环境中，机器人无法仅靠预设轨迹或单一技能运行，而是需要兼具精准操作、复杂业务目标的深度理解、自主决策，以及强大的空间智能与动态环境泛化能力。
为解决这一行业痛点，无界动力以自研具身通用大脑MWA™隐空间世界模型赋能机器人K15，在"沉浸式机器人咖啡空间"的顾客开放区域内，连续完成了饮品端送、桌面清理、垃圾回收、手部消毒及座椅归位等复杂服务。"我们不再把机器人围起来，而是让它真正与人配合，我们要与产线上下游的人协同，承担那些大家觉得太无聊或有一定风险的工作。"无界动力创始人、CEO张玉峰对财经网科技等媒体表示，从表面上看，今天展示的是具身智能如何从Demo走向实际场景，但在实际应用中，它需要与真实顾客和真实场景结合，这对行业来说是很有意义的。
以下为对话内容（略经编辑）：
Q：无界动力在WRC上首次正式公开亮相，现场我们看到机器人并没有被围栏圈住，而是直接在开放空间给观众提供咖啡服务，能介绍下这次展示背后的思路吗？
A：今年世界机器人大会主题是"人机共生"，所以我们没有把机器人圈起来做封闭式Demo，而是做开放化展示，现场大家可以体验机器人端送真人咖啡师做好的咖啡饮品、自主清洁桌面和整理座椅等，真正实现人机协同、人机共生。从本质上讲，我们是为了展示具身智能如何从实验室Demo走向真实世界，对接真实顾客、真实业务场景。当然，我们不是要完全替代人，就像大家可以看到，咖啡柜台内依然保留咖啡师，柜内靠长程手冲机械臂展示技术能力，通用具身大脑没办法一步到位，必须依靠真实产品反复落地锻炼，持续迭代升级。
Q：为什么会选择咖啡，作为训练通用具身大脑、隐空间世界模型的首个牵引场景？
A：咖啡场景的任务、物品SKU相对集中。对比家庭场景，每个家庭环境千差万别，床单、衣物、生活用品都不一样，泛化难度极高，而咖啡、快餐场景，既有充足的环境泛化考验，同时模式可复制。
与此同时，这个场景里的任务也足够具象，机器人要应对光线变化、人流变动，识别并避开顾客遗留在桌面的私人物品，精准摆放咖啡，清理纸巾的时候不能误拿顾客随身物品……客观来说，现阶段具身智能的能力介于学步期到青春期之间，可以完成基础工作，但复杂任务还没办法直接上手。
本次展会上，我们就验证了依托模型强大的背景算法能力，机器人可以稳定完成端送饮品、桌面整理、清洁、桌椅复位这类工作。接下来4个月，我们会和北京还未官宣的合作咖啡店持续试运营，逐步转为常态化营业。
Q：落地咖啡店，在硬件层面会遇到哪些现实限制？
A：轮式机器人会受场地制约，比如通行宽度，咖啡店顾客落座之后空间局促；还有门店台阶、高低地面，像星巴克臻选门店有夹层，都会限制通行。我们第三代双足版本，最晚春节前推出，整机是1.75米全尺寸人形，接下来我们核心攻坚Loco‑Manipulation移动操作，把移动和操作融合，用一套网络实现移动+操作，这是我们的重点。
Q：在商业服务场景，外界很容易联想到 "无人店"，无界动力追求的也是完全无人的咖啡店模式吗？
张玉峰：并不是。商业服务业本身对人的在场是有需求的，绝大多数咖啡品牌并不想做成完全无人门店，所以"人机共生"才是我们的核心思路，人和机器人分工协作，这套思路不管国内海外都是通用的，机器人承担其中一部分工作，而不是全盘取代人。
Q：怎么理解你们的通用具身大脑MWA™的通用性？自动驾驶同样属于具身，两者之间有什么区别？
A：通用性主要体现在两点，第一是对环境背景、光线变化的泛化适配能力，第二是Zero‑Shot零样本能力。
自动驾驶属于具身智能，但它相对简单，核心只完成移动、避障单一任务，机器人还要完成大量灵巧操作技能。所以我们把训练场景做拆分，工业场景用来打磨操作技能，商业服务场景用来打磨环境泛化能力，分开训练，才能让通用大脑得到针对性提升。
Q:能举个例子吗？
A：举个例子，比如展馆这边我们展示了折纸盒、叠衣服叠袜子等技能，用的都是同一个模型，属于一脑多能，市面上很多机器人Demo，一台机器只能做一件事，我们希望打破这个局限。当然挑战也是客观存在的，单一任务很容易优化速度，而如果一台机器同时承接多项任务，每项任务的运行速度都会下降，后续还要持续调优。
可以看到我们现场还有一个转运珠穿绳的小Demo，新旧绳子的弯折程度不一样、抓取角度每次都变，操作难度很高，能直观体现我们软物体、灵巧操作的大脑能力，失败了机器人就会反复重试，就像人从小到大成长一样，再试一次就会成功。后续这些桌面臂上的能力，都会迁移到我们自研桌面七轴臂、K15以及未来K20本体上，把一脑多能发挥到极致。
Q：家庭场景是很多人对人形机器人的终极想象，无界动力什么时候会切入家庭？
A：我们不会完全绕开家庭，未来两三年也会走向家庭，但现阶段优先深耕商业、工业场景，先跑通商业模式，实现造血，同时我们也在推进大型企业合作、中国企业出海、外企本土化落地相关项目。
其实，硬科技迭代和互联网大模型不一样，不是简单堆算力就能拿到结果，需要深度绑定B端客户，在落地中沿途下蛋，我们的理念是 "让具身智能成为可持续进化的基础设施"，部署得越多，越能形成数据闭环，未来具身智能会成为一种新型算力基础设施，类似水电煤。落地产生实际价值，同时采集反馈数据，反过来持续增强模型能力。
Q：回到通用大脑泛化能力，如果更换门店、更换产品，机器人还能稳定工作吗？
A：我们现在Zero‑Shot零样本还有差距，但Few‑Shot少样本路线效果很好。
对比VLA技术路线容易受光线、背景干扰，本质偏向模仿学习，但隐空间世界模型具备独特优势，就是提炼核心有效信息，过滤无关干扰，和人的逻辑类似，所以咖啡门店场景复制，我们不需要海量数据支撑，资源投入可控。
Q：现在本体厂商纷纷量产，产业链企业也独立参展，站在你的视角，人形机器人上游供应链还有哪些亟待突破？
A：中国供应链实力很强，但没有完全成熟，比如关节模组追求高速大动态运动，大家偏好行星减速器，性价比高、爆发力强，但做精细操作，行星减速器精度对比谐波减速器有数量级差距。
行业现在就在博弈，是靠更强算法弥补行星减速器精度短板，还是直接选用成本更高的谐波减速器降低算法压力，除此之外还有摆线、直线模组、行星滚柱等多条技术路线。整体来说，目前"有无" 问题解决得很好，但成本、一致性方面，全行业还有很长路要走。
Q：现在行业路线百花齐放，未来是走向技术收敛，还是各家持续走不同路线？
A：目前没有哪一条路线是AGI的终极解法，就像自动驾驶也没有摸到最终形态，不然L4就已经大规模落地，所以我们期待行业持续创新。
当然，在现存路线里面，我们认为"隐空间世界模型+强化学习" 最接近终局，在理解物理世界、因果关系、预测世界、生成动作上面优势明显。
Q：隐空间世界模型，相当于让机器人建立对世界的认知，会不会衍生出机器人伦理相关问题？另外你们的数据采集方案AnySense Ego，对比行业其他方案优势在哪？
A：在数据采集方面，行业已经达成共识，数据不能来源单一，整体行业的数据储备都远远不够。AnySense Ego自带头戴式采集终端和腕下采集终端，并且支持多种采集组合，可以头戴、也可以佩戴在胸口，在手上我们做了取舍，没用手套，我们选择了手环的形式，采用iToF和ToF深度相机，深度数据很有帮助。但是我们的设备兼容手套和外骨骼，可以匹配末端轨迹，而且人机共生场景机器人需要感知身后环境，所以我们在头戴设备上用了5颗鱼眼摄像头，完整覆盖前后360度完整环境的数据采集。
长远看伦理相关问题确实会出现，这是未来需要探讨的命题。
Q：在商业服务领域的出海方面优先布局韩国市场，是出于哪些考量？
A：一方面是机缘，另一方面也有理性判断。韩国人力成本高，机器人商业化投入产出更容易算清楚，这是很现实的优势。同时韩国消费能力强，产业基础完备，消费电子、汽车、重工业产业链齐全，可以当做具身智能很好的实验田。我们团队本身也有不少国际业务积累，当地投资人也有韩方背景，对方也是主动找到我们。地理距离也很近，北京飞仁川，比飞上海耗时还要短。
Q：今年的量产交付目标是什么？怎么看待高校科研市场？
A：今年是我们第一个完整商业化年度，目标比较务实，整机结合大厂联合方案，计划交付小几百台，具体金额后续找机会对外披露。
我们不做高校科研市场，这不是我们擅长的领域，我们聚焦To B，面向工业、商业客户，同时搭建开发者生态。
Q：怎么说服线下商家采购这套机器人解决方案？
A：核心有三点。第一产品能力要到位，成本要匹配价值，优先选择人力成本高的区域，经济账算得过来，客户才有意愿；第二是打磨好产品、优化性价比之后，再拓展更广阔市场；当然，归根结底是算账，一方面是可以帮商家节省多少人力预算，另一方面是机器人带来的引流、新增商业价值。把这几件事讲清楚，客户就有采购动力。
Q：您提到9‑10月份会有商业场景关键节点，这段时间会发生什么？
A：针对咖啡零售场景这条线，这段时间中我们会做对应的大版本模型迭代、批量准备和测试验证。9-10月这个关键节点我们的整个功能和安全性将达到符合我们要求的标准，这时候我们有更充足的信心投入真实商业运营，并且和客户敲定正式商业合作条款。
咖啡只是起点，未来还有更多商业场景，如快餐连锁、酒店服务等。我们的核心目标，最终是用技术承接人类不想做的重复、枯燥、高风险工作，创造社会价值。
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