机器人有大脑、有场景，才能真干活

作者／ IT时报 孙妍

编辑／ 潘少颖 孙妍

全球人形机器人看中国。2026年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比进一步提升至97%。

97%的比拼，说明中国人形机器人的竞争已经白热化。

在刚举办的2026世界机器人大会（WRC）上，机器人的考题变了。以往展会上，机器人主要为人类提供情绪价值，唱歌、跳舞、打拳、疗愈……如今，十八般武艺俱全也难赢得满堂喝彩。因为机器人的比拼已经来到下半场，谁能真的干活？这不是一件简单的事。绝大多数情况下，机器人下产线，还要人类工程师不断辅助解决真实问题：失败率居高不下，动不动就要充电，干不了长程复杂的活……

从答卷来看，中国机器人的技术范式远没有收敛，但是一大技术趋势开始显现：世界模型成为机器人主流大脑。进场景，是所有机器人企业的核心诉求，而中国的一大优势就是场景多、市场大。但是所有场景方对机器人的要求几乎一致，就是能自主可控地干活。

世界模型成机器人主流大脑 上得厅堂下得厨房的“学霸”

AI与机器人技术的融合正在迎来“下一个拐点”。AI可以帮助机器人在特定行业里达到超越人类的能力，而世界模型是这一过程中的“助推器”，成为机器人迈向“一脑多能”的主流技术路径。

开悟世界模型3.1成为大晓机器人在世界机器人大会首秀的焦点，它不仅从底层实现了世界理解、物理生成、动作预测三大能力的深度融合，更突出的优势是可以自行解决问题，如果执行任务失败，它会自主定位问题、迭代优化动作策略，不需要人类过多介入调整，让机器人大脑在真实作业中越用越聪明。

开悟世界模型是一位妥妥的“学霸”，在全球针对世界模型视频生成和状态预测的权威具身智能评测中均位居第一，超越Cosmos3、PI、MotuBrain、being-H0.7、Abot、Fast-WAM、Wan2.2等全球主流世界模型，并向全行业开源。

即便造出了“最强大脑”，没有落地真实商业场景，数据飞轮也转不起来。于是，在2026世界机器人大会上，大晓机器人展示了“晓满”“晓新”“晓途”三大行业解决方案，分别走进零售、酒店、城市治理等真实商业场景，可谓“上得了厅堂，下得了厨房”。

即时零售场景存在多SKU、高密窄仓、全天候订单波峰等痛点，“晓满”配备履约机器人W1，可在最小通过宽度仅75厘米的过道中完成作业，并以不超过1牛的力控精度稳定处理柔性包装和刚性商品。目前，“晓满”覆盖闪购仓、前置仓、仓店一体及无人便利店等业态，已与烧卖购、快客达、中石油便利店等达成合作。

“晓新”可实现酒店洗衣场景中的衣物收取、投放、清洗、折叠及熨烫等长程连续作业。“晓途”则面向户外及开放环境，实现多形态机器人适配、自主导航、动态避障和集群调度，已在城市治理及文旅服务等场景落地。

长程复杂任务、自主解决问题，这些“武功”的背后都有“秘籍”，也就是“数据配方”。大晓机器人的秘籍就是由开放世界视频、人类交互数据与真机数据构建的三层“数据金字塔”。视频数据规模由约100万增至400万，语言Token规模由约2万亿增至10万亿，场景标签由约1000个增至1万个。在大晓机器人看来，世界模型的能力提升不再依赖于真机数据，更重要的是，纳入“以人为中心”的真实动作、环境状态、物理规律与因果关系。

那么，如何将这些数据采得全、标得细、用得妙？触觉是当前机器人能力突围的一大关键，大晓机器人推出行业首个集成三维力触与动捕信息的ACE Sense Glove采集手套。0.01N的极高力触觉灵敏度，意味着连指尖与柔性物体接触时最细微的力变化都能被记录；小于2°的关节角误差，保证了手部动作还原的高保真；而20余种异构传感器的时间同步误差被严格控制在1毫秒内，精准录入带有物理世界因果律的高密度真实交互数据。

此外，ACE Data Engine能完成手指、身体、交互目标和任务描述等全维度标注，让长程复杂任务中每一帧手部动作都清晰可循。ACE Ego Matrix则统一空间坐标、本体结构、动作时序和数据质量，不同采集人员、不同控制频率的异构机器人得以对齐步调，真人数据与跨本体真机数据实现真正的统一。

下半场拼垂直能力 赛那德啃下物流场景的“硬骨头”

具身智能走到下半场，不再单纯从实验室出发找场景，而是从一线场景需求倒逼技术迭代。这一趋势给扎根垂直行业多年的企业带来了新的机遇，这些垂直企业手上最宝贵的财富是大量无法通过仿真获得的异常工况数据，这些“不完美”的真实状况，恰恰是训练机器人泛化能力最有价值的素材之一。

从此次WRC来看，物流行业已然成为具身智能竞相布局的赛道，根本原因在于它同时满足三个条件：市场足够大、痛点足够刚性、数据足够充沛。更为关键的是，物流客户的投入产出比测算极为严格，能在这一行业跑通商业闭环的机器人，具备向其他工业场景迁移的能力。

而从车厢到仓库这最后20米，是物流场景中极难突破的“最后一块拼图”。在WRC现场，赛那德并没有像其他家的机器人般展示“十八般武艺”，其iLoabot家族的机器人只做一件事——装卸。

装卸为何是物流场景中最难啃的骨头？因为这一场景具备多SKU混码装卸与重载拆码垛两大痛点。真实仓库中几十种箱规混装是常态，货型尺寸不一、堆叠方式各异，还要考虑交错码放以保证运输稳定性，没有统一的执行模板。传统“预录箱规——定点放置”的方案如同按剧本走台，仅能适配标准化单一场景，面对真实物流现场几乎无能为力；码垛看似简单，但对机器人而言需要毫米级的定位精度，任何细微误差都可能导致垛形坍塌。更棘手的是，重载场景下重心不稳、货箱形变等异常频发，传统工业机器人只能定点执行，遇到异常便束手无策。

本次亮相的iLoabot-M 2.0针对多SKU混码的痛点，从“眼、手、脚、脑”四大维度进行升级：“手”抓更牢，末端吸盘优化升级，抓取贴合度更高，有效解决粘箱、掉箱问题，显著降低货损率；“脚”站更稳，底盘顶升系统升级，在斜坡月台、不同尺寸车厢均可平稳作业，适配性更强；“眼”看得更清，感知系统补盲，消除视觉死角，抓取准确率与异常响应速度双提升；“脑”算得更快，模型算法迭代，突破多SKU数量限制，无需人工录入箱规即可适配混码作业。

提到重载拆码垛的高手，要数此次发布的iLoabot-X 2.0拆码垛方案，可实现46公斤稳定负载，重载能力跻身行业第一梯队。一方面，它通过多层定位矫正体系，实现毫米级定位精度，从根源上保障重载码垛的垛形规整度；另一方面，它依托自研模型Robot Insight提供“上帝视角”，弥补机器人第一视角的感知局限，自主应对掉箱、垛位倾斜、垛序打乱、托盘偏移等现场异常情况。

打开场景大门 48家央企组团出道

灭火机器狗每秒喷射出40升水量，喷射高度可达30米；踏山髋部助行外骨骼，实现在走路时进行抬腿助力，已在全国十几个景区进行投放。

在WRC上，48家央企首次组团参展，覆盖从元素到整机的全链条布局能力，更重要的是，央企向具身智能打开了场景大门。

太空深海、电力核能、矿产冶金等，这些场景是人类不适宜作业、机器人天然适应的场景，但是此前相对封闭。在此次WRC上，由中央企业、高校及科研院所、民营企业、行业学会等一百多家单位组建的中央企业机器人创新联合体成立，就是要打开这些封闭场景，让更多机器人有机会进场练兵。

规模化的前提条件是标准统一，但是当前机器人产业标准并不一致，导致上下游协同成本高。所以这一联合体的一大作用是推动标准共建。

“我们需要能在核电站里自主巡检的机器人”“我们需要能在深海中作业的机械臂”，在这个生态中，有人出题，有人负责从0到1的科研突破，有人负责从1到100的产品化。

天创机器人展出的T4-A巡操一体人形机器人就是一个融合体，它正在进行多组电力设备柜的实操演示。能看懂任务，也能稳定安全作业的背后是，它应用了中国电信智能机器人RaaS平台，实现集监测、识别、操作一体化全流程作业，可替代人员进入4D场景执行运维工作，有效降低人员安全风险，提升运维效率。

中国电信RaaS平台通过机器人智联网融合5G、卫星通信等多元网络，提供算网一体化能力，保障机器人全域稳定互联。同时，RaaS平台拥有完整的AI数据采集与训练、仿真验证与集群协同调度能力，搭配机器人全生命周期管理底座与智心系统，可以基于AI全栈能力赋能机器人在各行各业应用。

排版／ 季嘉颖

图片／ 采访对象

来源／《IT时报》公众号vittimes

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