（文/胡祥熙 编辑/吕栋）
2026年7月，世界人工智能大会（WAIC 2026）的现场格外热闹。
参观者走进展馆，看到的不是往年那种机器人跳舞、翻跟头、写书法的场景，而是一个个身穿黄马甲的机器人导览员在人群中穿梭，交通路口有机器人交警在烈日下指挥车流，展馆角落里还有机器人药剂师在货架前熟练地分拣药品。
本届世界人工智能大会的展览面积首次突破10万平方米，参展企业超过1100家，而具身智能首次被列为大会核心赛道，参展企业数量从去年的80多家飙升至200多家，超过300台机器人真机同台亮相。
但比这些数字更值得关注的，是机器人的身份发生了根本变化。
它们没有在舞台上表演，而是变成了会场里正式的工作人员，检票口的安保、展馆内的导览、咖啡亭的咖啡师、药房里的药剂师，都是它们，这些机器人今年集体“上岗”。
行业正在经历一场从会表演向能干活的实质性转变，而这场转变的背后，是整个产业逻辑的深刻重构。
机器人不再炫技？
今年WAIC上最直观的变化，是每家机器人厂商的展台布置方式都变了。
在往年的WAIC上，像是宇树科技的“拳王争霸赛”以及类似的活动，以及机器人跳舞是机器人赛道绝对的流量中心，各家比拼的是机器人能不能跑得更快、跳得更高、动作更流畅，人们为机器人的运动能力喝彩。但今年，这种舞台表演式的炫技明显退居二线，所有厂商都在埋头冲落地。
智元把工厂的地铁物流仓库场景直接搬到了展台现场，观众可以亲眼看到机器人如何在流水线上完成搬运和码垛。
穹彻智能演示了药房抓药，机器人面对超过3000种药品完成识别与抓取，整个系统仅需约2.5平方米的部署空间，无需改造门店；云深处则展示了应急救援方案，机器狗可以前出数公里进行危险探查与视频回传，在救援人员抵达前完成现场勘察与数据通信。
深圳机器人公司智平方则在展会上开出一家能够制作饮品的机器人店，展示了机器人店员自主、稳定完成咖啡、冰淇淋、抹茶等饮品制作。
宇树科技依然有人形拳击赛，但今年站上站台C位的是载人变形机甲GD01，定位是“民用交通工具”，号称是全球首款量产版载人机甲，但起售价高达390万元。
这些展台有一个共同特点，它们不再强调单个机器人的动作炫酷程度，而是把重点放在机器人能否在真实场景中完成具体任务。
会场外的变化更加直观。
今年WAIC期间，数十台具身智能机器人在上海世博展览馆、世博中心、张江科学会堂、西岸四地同时投入实际服务，覆盖交通执勤、展馆导览、导航服务等多元场景。在人形交通管理机器人正式上岗的十字路口，这些机器人不仅能精准识别红绿灯信号、自主疏导车流，还能检测骑手未戴头盔、行人闯红灯等违章行为并即时语音提醒。
擎天租联合部署了共计60台机器人，在多个场馆进行公共服务，为参展观众提供论坛讲解和导航导览。这是全尺寸人形机器人首次在如此大规模的展会上进行规模化部署，让“机器人打工”从概念变成了现实。
从应用端来看，有观点认为，行业的核心已从能否造出机器人，转变为机器人能否真正干活并创造价值。这一转变催生了表演赛道与工业赛道的路径分化与激烈争论。表演赛道以快速获取市场关注、现金流和验证运动能力为主，宇树科技、松延动力、魔法原子等企业通过春晚、演唱会等舞台迅速建立品牌认知，宇树在2025年人形机器人出货量超过5500台，松延动力则将消费级产品价格下探至万元以内。
然而，表演赛道商业天花板有限，容易陷入审美疲劳和价格战，其机器人被业内评价为好看而已，真正的实用能力有待验证。
这种变化说明，当整个行业的风向标转向能干活时，单纯依靠春晚或演唱会舞台建立起来的明星效应，在WAIC这个检验商业化落地的考场上，已经不再是评判机器人价值的核心标准。
观众的目光，已经从“看它多会跳”转向了“看它多能干”。
现在，在WAIC现场，无论是厂商、投资人还是观众，提问的核心是机器人产生的价值，以及稳定性。这种“KPI式”的追问，指向的是表演赛道的天花板，也就是审美疲劳，和机器人无法创造直接生产力的尴尬表现。
以宇树科技为例，该企业虽然凭借此前的出圈获得了品牌认知，但在今年WAIC的展台上，其C位给了全球首款售价390万元的载人变形机甲GD01，定位是代替人进入危险场景作业。
另一方面，今年更多在WAIC上大放异彩的企业，直接搬来了工厂流水线、药房抓药、洗衣房等真实场景，用“能干活”来证明自己的价值。
工业赛道致力于解决真实世界的生产力问题，被认为是商业化的终极目标。
目前，智元机器人、优必选、银河通用等企业在工业场景的真实落地投入不小，智元的精灵G2轮式机器人已在龙旗科技3C产线连续稳定运行数千小时，完成质检和上下料等任务，其单工段产出效率已超过人工。
但工业赛道也仍然面临着巨大的挑战，包括AI能力不足导致复杂任务成功率低、机器人总成本高达数十万元而回本周期长、硬件可靠性不足如灵巧手寿命短和电池续航有限，以及机器人行业与工业制造业之间存在标准认知差异导致磨合周期漫长。
此外，量产也已经成为今年行业的分水岭，这是一次从实验室出来，走向更广泛应用场景的产业大考。
今年WAIC还出现了一个值得关注的现象，产业链开始出现明显的专业化分工。
除了热闹的本体厂商，专门做数据、做世界模型、做具身芯片和传感器的公司，今年成规模地设立了独立展台。这种分化意味着具身智能已经从单一的技术竞赛，演变为一个需要多方协作的产业生态。
专业股票配资实盘机器人一旦离开展台上的预设流程，进入真实的工厂和门店，甚至走进家庭，就要应对大量没见过的情况，而这种泛化能力依赖大规模的真实世界数据，单靠本体厂商自己很难补齐。
数据、模型、感知等环节由此成为独立的生意，整个产业链正在加速细分与聚集。
转变的深层原因，在于行业对商业化的迫切需求。过去两年，机器人企业喜欢讲通用性，一个机器人包打天下，从工厂到家庭，从物流到服务。
但今年WAIC上，分化变得清晰了，行业也正在变得更加务实起来。
干活背后，大脑是瓶颈
必须承认的是，尽管各家机器人厂商执着于体现的是，自家机器人已经开始干活了，但具体提能干到什么程度，还得取决于它们的大脑有多聪明。
今年WAIC上，一个共识正在形成，那就是机器人的小脑和硬件进展非常快，行走、跑步、抓取、搬运这些动作已经相当利索，但大脑的进展明显更慢。
所谓大脑，就是机器人如何理解复杂世界、如何自主做出决策的能力，而这恰恰是当前行业最核心的瓶颈。
从技术架构上看，今年具身智能已经出现了明显的收敛趋势，但收敛的是硬件架构，大脑仍然是那个最不确定的变量。这种判断背后是资本市场的真金白银。
今年上半年，近440亿元资金涌入国内具身智能赛道，其中超过一半的钱涌向了大脑派公司。市场真切地意识到，具身智能的瓶颈不在身体，而在大脑。
大脑的困境首先体现在数据上。具身智能的训练依赖大量真实世界的操作数据，但截至今年年初，全球高质量真实物理交互数据总量仅约50万小时，不足大语言模型训练数据的两万分之一。
要达到高阶智能，真实物理世界的数据量级需达到亿小时级别，总体需要远大于目前存量的规模，才能实现物理世界的GPT时刻。
智元合伙人、高级副总裁、具身业务总裁姚卯青在WAIC期间对相关媒体表示，在数据上需要很多量，这是今年大家很强的共识，方法论上大家都能看得清，但最大的挑战在于实际运营落地的过程，它是一个全社会动员的系统化工程。
为了弥补数据缺口，行业正在尝试多种路径。一条路是在模拟器里让机器人反复执行任务，自动生成海量的视觉加动作配对数据，成本几乎为零。但这条路有它的天花板，模拟器里的物理规律和真实世界始终存在偏差，训练出来的策略搬到真机上往往水土不服，仿真更适合做预验证和补充增强，真正的泛化能力仍依赖真实数据。
另一条路是直接采集人类操作数据，通过头戴式数据采集设备获取第一视角作业数据，再映射到机器人上进行操作性训练。有企业今年目标接近1000万小时的数据量，正在稳步推进中。
还有企业提出，希望把各行各业各种技能的数据收集起来为AI所用，因为只有真实世界的数据，才能最好地描述物理规律。
在技术路线上，VLA（视觉-语言-动作模型）和世界模型之争仍然受到业内关注。VLA模型目前结构相对稳固，在特定场景下已经跑通了闭环，是当前最能直接落地到国产芯片上的务实选择。
世界模型则更擅长长程复杂任务的理解与分解，但尚未完全成熟。有观点认为，随着数据规模扩大，世界模型将逐步吸收VLA的能力，最终走向大一统的基座模型。
也有从业者认为，目前行业里的营销词汇偏多，大家都喜欢给自己的技术贴上新颖的标签，VLA和世界模型其实都只是产品形态的描述，而非技术本质。
剥开名词，机器人真正需要的是一个物理世界里的多模态大模型，能接收文本、图像、视频和力学信息，输出动作、规划以及对未来画面的预测。
真正的分水岭在于，这个模型的结构和训练必须围绕千万小时量级的具身原生数据从头设计，而不是在娱乐性质的视频生成模型或图文问答模型的基础上改造而来。
元股证券:ygzq.hk大脑的瓶颈还体现在工程化落地上。
真正进入工厂场景后，很多原本以为是算法的问题，最后都变成了生产管理、系统对接的实际问题，因为落地后对泛化性和稳定性的真实要求才刚刚浮现。
从实验室迈向量产，行业至少要面对三道坎。第一道是模型上机难，大模型参数越来越大，塞到端侧要过算力、内存、量化、工具链适配好几关，全放云端又躲不开网络延迟，机器人实时感知和控制根本跟不上。
第二道是系统算力要求高，机器人不是跑一个模型就完事，多路相机、激光雷达、IMU的数据要时空对齐，几十个关节要低延迟协同，感知、推理、控制得同时跑，对计算架构的要求远高于普通智能设备。
第三道是最容易被忽略的产业协同难，实验室做Demo十次成一次就行，手工调参、临时走线都能凑活，真要量产，结构设计、接口标准、可靠性验证、自动化标定、全流程品控样样不能少，单靠一家企业根本啃不下来。过去拼的是单点技术突破，现在拼的是产业链协同速度。
从今年的WAIC，我们看到，机器人不再站在舞台上等待掌声，而是走进车间、药房、十字路口，开始真正“打工”。表演赛道的热闹或许会退潮，而能干活、能创造价值，或许会成为衡量机器人的新标尺。大脑的瓶颈，意味着这场产业变革才刚刚进入深水区。
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