前言：当下具身智能产业迈入新发展阶段。在人形机器人运动性能不断突破之外，如何适配工厂真实工况，已经成为评判具身智能价值的重要标尺。

近日，2026 世界机器人大会在北人亦创国际会展中心举办。今年 WRC 可以观察到，产业评价维度更加多元，除机器人运动表演能力之外，真实工况作业、异构集群调度、软硬件一体化工程化能力，成为产业关注的重要方向。

记者在走访中发现，一套 " 多形态硬件 + 具身智能操作系统 + 真实制造工厂试验场 " 的完整方案重磅亮相，成为本届展会一大看点。这家企业，正在探索具身智能从技术样机走向工业生产力的可行路径。而它，就是中联重科旗下中科云谷。

中联重科展台现场

现场，中联重科中科云谷双足人形机器人、轮式人形机器人、四足机器狗及自研关节模组悉数登场，具身智能操作系统 RobotOps 与具身魔盒 ZBrian，连同建筑、矿山、农业、应急多类工程特种机器人同步亮相。

中联重科全系具身智能机器人产品亮相 WRC

" 人形机器人是具身智能应用的其中一个重要载体。"中联重科中科云谷总经理曾光告诉记者，不同于将人形机器人作为唯一发展载体的思路，中科云谷强调 " 具身智能 " 理念：同一套感知 - 规划 - 控制一体化技术，可以迁移赋能工程机械、矿山装备、农业机械等多元载体。

01.

产业演进：具身智能迈向工程化落地阶段

当前人形机器人技术快速迭代，各类运动演示充分展现硬件与算法的技术进步。与此同时，行业也在积极探索技术向产业端转化的路径。在实际落地过程中，行业普遍面临多项共性课题：不同形态机器人之间的异构协同调度、跨场景的能力迁移、工业场景的数据闭环建设、全生命周期开发部署运维的标准化工具链搭建，都是产业需要持续攻克的方向。

曾光点出当前具身智能落地两大核心技术挑战：" 一个是基于动力学原生模型对物理世界进行高精度未来状态预测；第二个是实现该技术在多类工程场景下的泛化适配能力，二者直接决定机器人在真实工业环境中的可靠性与实用性。"

软硬件体系的协同融合同样是落地关键。硬件、算法、工厂数字化体系需要深度打通。" 机器人、人工智能、工业数字化体系，三者要融合统一，不能软硬件割裂看待。" 曾光强调，如果仅简单复刻人工原有动作，而缺少对工艺、产线体系的整体适配，则很难稳定实现质量、效率、安全、柔性的可持续收益。

另外，适配多类机器人形态的统一软件底座仍在发展过程中，不同机型协议、能力存在差异，多数设备以单机作业为主，产线级的统一任务分配、动态拆解、故障协同处理，仍是行业重点探索的方向。

02.

展台现场：兼顾交互演示与工业实景作业

走进中联重科中科云谷展位，现场设置工业实景作业演示与人机协同交互两大板块，两类演示背后共享同源的技术底座。

工业实景作业演示是本次展台的重要看点。轮式人形机器人 Z03协同物流机器人完成无序分拣、精准抓取；开展桌面不规则物体灵巧操作；完成反光镜预装精密装配。双足人形机器人 Z01依靠模仿学习，完成线束抓取、梳理绑扎、无序物件规整归位，直观展现机器人 " 边干边学 " 的进化能力。演示还原工厂真实工序场景，充分验证力控柔顺、环境感知、动态避碰、工业环境鲁棒性等关键技术能力。

轮式人形机器人 Z03 进行物流分拣

轮式人形机器人 Z03 正在进行反光镜预装

多台 Z01 带来了集体群舞表演，毫秒级同步控制直观展现多机器人协同运控水平。这套集群控制技术，既实现舞台上的视觉呈现，也为后续工厂多机器人协同作业储备技术能力。

双足人形机器人 Z01 群舞表演

同时 Z01 化身智能社交伙伴，依靠人脸识别、手势识别、力控柔顺，完成握手、挥手等人机交互；依托自主导航、NLU 自然语言理解、云端数据闭环，实现展区自主导览讲解，完整跑通 " 感知→决策→交互→执行→学习 " 全链路。

"Z01 对外展示的人机交互能力，背后的感知规划控制整套技术是一脑多型，可以迁移到工程机械、农业机械、矿山机械上面去。" 曾光介绍，Z01 的社交交互能力与工业作业能力复用同一套感知 - 规划 - 控制技术栈，服务于握手交互的力控、环境感知能力，同样支撑工厂装配、抓取作业。从自研关节模组到各类整机，全部原生适配 RobotOps 操作系统，硬件与软件原生打通，实现软硬件协同开发。

除人形与四足机器人之外，展台同步展出建筑、矿山、农业、应急特种机器人。在中联重科中科云谷的技术逻辑中，矿山开采、工程建设等任务适配专属装备构型，同样可以植入具身智能技术，推动传统大型工程装备升级为智能作业单元。

03.

RobotOps：打造面向异构集群的具身智能工程底座

本次亮相的中联重科中科云谷 RobotOps 具身智能操作系统，定位为面向 " 软件 3.0 时代 " 的具身智能开发平台。针对行业研发壁垒高、场景迁移难、数据瓶颈突出、全生命周期管控缺失四大现实挑战，RobotOps 以" 数据、软件、智能体三位一体 "工程化架构为核心，搭载基础工具、模仿学习、强化学习、任务编排四大核心模块，构建起数据采集 - 模型训练 - 仿真验证 - 部署运维的完整闭环，系统闭环迭代效率提升 50% 以上。

搭载 RobotOps 系统的机器狗正在进行演示

" 数据是智能的基础，我们一定需要海量的数据，才能够快速地把它的模型能力进行进化。" 曾光表示，RobotOps 本质是一套持续运营、持续学习、持续进化的平台，核心是驱动机器人的数据飞轮运转：采集机器人真实工况数据，经过清洗之后送入仿真、模仿学习、强化学习环节完成模型训练，再通过 OTA 下发部署到机器人集群，持续迭代进化。" 数据飞轮转得越多，转得越快，数据越多则模型越强，模型越强则机器人越强，机器人越强，数据就更多。"

区别于更多聚焦单一人形机器人的软件平台，RobotOps 面向异构设备集群开展设计，一套平台可以适配人形机器人、工业机器人、工程机械、自动驾驶装备，实现一套平台赋能多行业。

在工厂实际运行逻辑中，RobotOps 的运转离不开三类 AI 协同。曾光把它总结为物理 AI、本体 AI、智能体 AI 的组合：" 物理 AI 解决理解物理世界、动作执行的问题；本体 AI 解决工厂内跨设备语义互通，建立共同认知；智能体 AI 负责理解工况工艺，拆解任务、编排流程。三类 AI 融合，才能实现机器人自感知、自决策、自执行、自迭代。"

中科云谷本次同步展出的ZBrain 具身魔盒，则可以为传统工业机器人加装感知与决策能力，让固定程序设备升级成可自主感知、自主决策的智能单元，适配多品种小批量柔性生产，降低机器人落地门槛。

中联重科 ZBrain 具身魔盒

04.

" 应用牵引 "：从工厂需求反向定义机器人能力

本次展会，中联重科中科云谷反复阐释了" 应用牵引 "这一核心理念：" 应用牵引，就是不从技术倒推场景，而是从工厂真实产线需求反向定义机器人软硬件能力。"

在曾光看来，机器人进入工厂，并非简单复刻人工旧动作。工业智能落地必须守住三大前提：" 以先进工艺优化为前提、以工厂级数字化体系为约束、以真实工况数据为模型原料。"

" 不能简单把原来人工的动作直接交给机器人。先要审视工序工装和工艺，先确认工艺是不是最优，再让机器人承接任务。同时机器人要接入工厂整套数字化体系，生产计划、工艺路线、物料信息都要纳入约束，再用一线真实工况数据喂养模型，才能收获质量、效率、安全和柔性四类可持续收益。" 曾光解释道，机器人商业化成立的关键，是让全生命周期产生的综合收益，大于采购、集成、运维、迭代的综合成本。

这套理念并非纸上理论，背后依托中联智慧产业城这座国家级领航智能工厂作为试验场。其中土方机械园的挖掘机共享制造智能工厂实现一百多种型号挖掘机的混流生产，平均每 6 分钟下线一台设备，全流程仅需 6.5 天。厂区内部署数千台各类工业机器人，覆盖装配、质检、物流搬运抓取四大场景。人形、四足机器人在这里接入真实生产任务，一边上岗作业，一边持续采集工业数据回流，反哺算法、硬件、操作系统迭代。真实制造工厂的场景沉淀，为机器人技术迭代提供宝贵的产业底座。

企业核心命题" 工业机器人与人形机器人产线共调度 "，现实难点集中在硬件异构、协议差异巨大，需要完成统一任务拆解、动态分配、故障协同处理。依托中联智慧产业城，中联重科中科云谷正在开展集群协同试点，直面非结构化工况、工艺波动、设备协同冲突等来自真实产线的各类现实课题。

05.

结语：具身智能竞争已经进入场景落地时代

放眼望去，整个具身智能行业之中，有聚焦算法研发的团队，也有深耕硬件研发的创业公司，而中联重科中科云谷走出一条 " 自有制造场景 + 自研多形态硬件矩阵 + 自研具身智能操作系统 " 三位一体的路线。

拥有真实工业场景带来源源不断的工况数据，是这条路线的核心优势，同时工程场景也对设备的可靠性、稳定性、成本提出很高的要求。

长远来看，具身智能产业的发展，既需要技术样机的能力突破，也需要持续推进技术与产业场景的深度结合，而中联重科中科云谷，正在让机器人技术真正转化为实实在在的工业生产力。

文章来源：中国机器人网