《科创板日报》7 月 20 日讯（记者 李明明）2026 世界人工智能大会（WAIC）正在上海火热举办，大会汇聚 1100 余家企业、展出 3000 余项前沿科技成果，集中展现人工智能产业最新发展态势。

《科创板日报》记者在走访展会百余家具身智能参展商、参与十余场行业论坛后发现，本届大会具身智能赛道正迎来一场产业转向。

行业正在告别往年重参数、重特技的 " 表演式内卷 "，褪去机器人翻跟头、舞蹈炫技的噱头化展示，常态化工业分拣、物流搬运、能源巡检等实景作业成为主流，产业含金提升。行业竞争壁垒愈发下沉至真实场景落地能力、数据基础设施搭建与规模化量产交付实力。

比拼真实场景 PMF 落地运营

过去几年，人形机器人企业的发布充斥着自由度、算力、行走速度等参数。而今年的关键词之一则成了 PMF（产品市场匹配）和常态运营。

星动纪元现场展出全尺寸双足人形机器人星动 L7、全直驱灵巧手 XHAND 系列、商业场景服务机器人星动 Q5 等全家族产品，并重点呈现行业首个完成 PMF 验证的具身物流解决方案，这也是一份运营数据。

星动纪元相关负责人对《科创板日报》记者介绍，其具身物流方案已在顺丰、中国邮政的十余个物流中心常态运转，成为行业首个完成 PMF 验证的具身物流方案。海外业务同样发展迅猛，全球市值前十的科技企业中已有 9 家成为公司客户，全球化布局居行业第一梯队。

《科创板日报》记者在现场留意到，星动纪元带来的全尺寸人形机器人星动 L7 吸引不少观展人群驻足。设备全程演示全身遥操作，全身关节协同运行流畅，动作完成度较高。

硬件层面，产品整套运控方案、集成化硬件均为企业自研；从行业研发维度看，这台人形整机的价值不止于运动展示：遥操作采集到的真实运动与人机交互数据，可直接用于迭代具身世界模型和 VLA 策略；稳定可靠的实体运动平台，也为具身模型从虚拟仿真走向实体部署搭建了可靠的验证载体。

科大讯飞的具身分拣机器人则把认证证书摆上前台——中国 CR 认证、欧盟 CE-MD 准入、信通院物流分拣评测全通过，相当于同时拿到了国内外的 " 上岗证 "。

据科大讯飞相关工作人员对《科创板日报》记者介绍，具身分拣机器人目前在物流、商超和泛制造场景开展作业验证。

一同展出的具身智能采训推机器人 LDT01，把数据采集、模型训练、推理部署连成一条链，被业内视为具身智能的 " 数据基座 "。

本月初，生产上述两类机器人的聆动通用公司联合讯飞研究院为两个机器人升级了 " 大脑 "，即统一多模态具身大模型 iFLYTEK-Embodied-Omni，让机器人从看懂环境到精细动作一气呵成，在真实车间上手更快、部署迭代成本更低。

和所展出的机器人产品相呼应，科大讯飞的参展主题是 " 解放生产力 "，展台被布置成一间教室和一间诊室：AI 黑板已进入全国 6 万余所学校，医疗大模型累计完成 12.3 亿次辅助诊断、AI 生成病历医生采纳率达 91%。今年获评 WAIC" 镇馆之宝 " 的是一副 40 克重、能翻译 122 种语言的 AI 眼镜。

北京人形机器人创新中心的路径更有行业针对性：不做全能选手，专攻 3D 场景—— Dirty（脏污）、Dangerous（高危）、Dull（枯燥），围绕商用、工业、能源、检测、物流五大赛道打包标准化解决方案，把原本需要定制开发的底层能力封装成 " 开箱即用 " 的套件。

其逻辑很清晰：行业痛点不是技术不够先进，而是落地成本太高、周期太长。

鹿明机器人则在开展当天与三菱电机自动化（中国）联合发布工业装配合作案例，此前的合作名单里已有京东、中远海运等。" 工业场景任务边界清晰、投入产出可量化，是规模化落地的最佳起点 "，这一判断正在成为头部企业的共识。

万台级交付成为入场门槛

往年 WAIC，厂商比拼关节自由度、后空翻、流畅舞蹈；今年展台开始出现新趋势：产能、良率、标准化交付能力，量产 S 曲线成为企业核心竞争力背书。

上海世博展览馆 H3-D321 展位，智身科技携全矩阵新品首次集体亮相 2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）。包括智身钢镚 L2、智身铅球 SP1、人形机器人智身银毅 NE01 与 MATRiX 2.0 仿真平台等。

《科创板日报》记者现场获悉，截至 2026 年 6 月，智身科技累计量产突破 15000 台，6 月单月突破 5000 台从 2025 年商业化起量至今，累计量产曲线陡峭上升。

现场一位具身领域从业人士告诉《科创板日报》记者，万台级量产意味着供应链管控、产线良率、交付体系通过了实战压力测试，这比任何单项技术参数都更难复制。

值得一提的是，智身钢镚 L2 擅长将项目集成能力前置到标准产品中。传统四足机器人的部署模式是 " 卖完本体做集成 "，每落地一个场景，就是一次定制化工程。

智身科技相关负责人向《科创板日报》表示，钢镚 L2 的核心价值在于降低四足机器人落地部署门槛。设备搭载自研 RoamerX 新一代智能导航、行业首款 GLUE 全向自主跟随系统，同时配套标准化硬件接口与模块化扩展方案，能够帮助企业压缩部署成本、缩短项目上线周期，提供可稳定承担实地作业的标准化设备。行业过往普遍采用项目定制交付模式，而智身科技以钢镚 L2 推动四足机器人转向标准化交付，为行业级具身设备规模化落地开辟新路径。

产品的真正价值，在真实的行业场景中。目前，智身科技产品已覆盖安防巡逻、电力巡检、应急救援、教育科研、物流运输、文娱表演等多个领域。

其中，智身科技推出的防爆四足巡检机器人智身铅球 SP1，面向石油化工、能源场站、工业高危环境，直击传统巡检方式在高危、复杂地形场景下的安全风险与作业盲区，为 1 区 /2 区爆炸性气体环境提供无人化、智能化的全天候巡检解决方案。

量产压力正在向上游传导，并造就了国产零部件的机会窗口。

六维力传感器厂商蓝点触控对《科创板日报》记者披露，其在国内人形机器人六维力传感器市场的份额已达 72.6%，客户覆盖智元、银河通用、小米、优必选等头部整机厂；广东超级工厂投建了国内首条力传感器全自动产线，设计年产能达到关节力传感器 100 万套、末端六维力传感器 20 万套。" 蓝点触控把六维力传感器价格打到进口产品的一半以下，交付周期从 6 — 8 周压缩到 2 — 3 周。"

这也揭示了一条容易被整机光环遮蔽的规律：人形机器人尚未大规模赚钱，但 " 卖铲人 " 已经先完成了国产替代。力觉被称为机器人下场干活的 " 最后一毫米 " ——没有它，机器人捏不起鸡蛋、做不了 0.05 毫米级的精密装配。在这条隐形赛道上，中国企业超强卡位。

世界模型成行业共识，统一数据标准破除跨本体壁垒

本届 WAIC 各大企业虽技术命名各异，但底层路线高度收敛：世界模型 + 大小脑协同架构成为通用技术底座，行业争论焦点从 " 要不要世界模型 " 转为 " 如何搭建标准化训练体系 "。

星源智创始人刘东在 WAIC 圆桌上的判断颇具代表性：" 具身智能的数据问题首先不是规模，而是标准。" 智源研究院自 2024 年起承接国家具身智能训练场相关任务，采购 20 余个品牌机器人本体，采集约 20 万条数据用于 VLA 基础模型训练。实践发现，不同本体的数据格式、采集方式和标注体系差异巨大，直接混合训练难以形成有效模型。为此，团队自建数据采集与处理平台，对采集视角、关节信息、数据落盘和标注体系进行统一，才使跨本体数据训练成为可能。

刘东认为，未来跨本体通用模型的发展，首先需要建立统一的数据采集和处理标准，而不是简单扩大数据规模。

对于当前行业热议的世界模型，刘东表示，目前行业仍处于模型范式快速演进阶段，无论是 VLA 还是世界模型，都还没有形成最终答案。

在他看来，真正具备产业价值的具身模型至少需要具备三项核心能力：能够预测动作对真实物理世界产生的影响，并根据反馈及时调整动作；能够在机器人端侧实时运行，而不是依赖云端大算力；能够基于真实交互和失败经验持续学习，不断提升任务成功率。

围绕这一技术路线，星源智推进具身交互式世界模型、RoboBrain Pro 具身大脑及端侧算力平台协同发展。

酷哇科技 CTO 廖文龙在分论坛演讲中把问题讲得更彻底：机器人真正需要的世界模型，是 " 物理世界模型 " 和 " 人类社会世界模型 " 的统一——机器人不仅要预判 " 我推一下物体会不会滑落 "，还要理解 " 环卫作业该遵循什么 SOP"。

" 机器人会运动，并不代表他能自我决策，能自我决策也并不代表机器人会工作。" 他提出行业要翻过理解物理世界、理解行动后果、理解社会规则 " 三堵墙 "。

酷哇科技的做法是构建面向 Physical Agent 的 Agentic World Model。让机器人在全国 50 多个城市的环卫、配送场景常态化运营，用真实任务数据反哺模型，形成数据闭环。

" 我们将真实世界采集、数据加工、模型训练、验证部署完整打通，形成真实世界交互 → 数据沉淀 → World Model 学习 → 机器人能力提升 → 更多真实反馈的持续进化循环。" 廖文龙说。

数据获取本身也在出现新解法。鹿明机器人展出的无本体数采设备，不需要部署实体机器人即可采集真实工业操作数据，直指真机数据 " 贵、慢、少 " 的痛点。

鹿明机器人相关负责人告诉《科创板日报》记者，工业、商业与家庭，是具身智能逐步迈向通用智能的三个发展阶段。其中，工业场景具有结构化程度高、任务边界清晰、作业目标明确等特点，投入产出比可量化，能够形成 " 数据采集—模型训练—场景部署—效果反馈 " 的完整技术闭环，是具身智能实现规模化落地和持续迭代的最佳起点。随着机器人在工业场景不断积累真实数据和模型泛化能力，其能力将进一步延伸至商业服务等更加开放的环境，并最终迈向复杂、多样的家庭场景。

可以看到，具身智能的竞争壁垒正在从算法层下沉到 " 数据基础设施 + 真实场景占有率 "。谁在真实世界里跑的机器人多，谁的模型就进化得快，这解释了为什么所有头部企业都在争相把机器人送进工厂和物流中心，哪怕利润微薄。