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超200家企业同台的WAIC，机器人距离可复制还有多远？

超200家企业同台的WAIC，机器人距离可复制还有多远？ 松果财经
2026-07-20
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导读：2026年WAIC盛会之后，将有更多机器人走出展馆、走进现实。

2026 年 WAIC 盛会之后，将有更多机器人走出展馆、走进现实。

@松果财经原创

今年 WAIC，机器人以顶流姿态闪耀全场。据《科创板日报》报道，本届大会具身智能赛道首次迎来超 200 家厂商参展，仅人形机器人就超过 208 款，另有 261 个各类大模型亮相，热度与智算赛道相当。
现场展示的机器人形态各异，涵盖人形、四足、轮式及机甲，应用场景延伸至工业、消费等领域，具备叠衣、炒菜、巡检及载人载物等技能。然而，大规模且“非标”的机器人大军也引发了行业新思考：不同形态的机器人如何适配多样场景？是各自开发系统还是构建通用大脑？如何实现智能水平的高效迭代以推动规模化应用？
关于算法与硬件的讨论已趋成熟，但智能的迁移复制与进阶升级尚无定论。WAIC 上，一批领军企业给出了不同答案，勾勒出具身智能的产业坐标系。

同台不同路，从 WAIC 看具身产业坐标系

本届 WAIC“镇馆之宝”之一的“基于蚂蚁灵波跨本体具身大模型的机器人智慧药房”方案备受瞩目。该方案依托蚂蚁灵波 LingBot-VLA 具身基座模型，可统一驱动不同品牌和构型的机器人协同作业，覆盖单臂、双臂、双足、轮式等多种形态。现场展示的三台轮式机器人分别来自乐聚、星海图和蚂蚁灵波自研。官方数据显示，蚂蚁灵波已在软件层适配 17 家厂商的 20 多种硬件构型。
统一模型的路径逻辑类似 Android 对手机行业的改造：操作系统统一后，硬件厂商专注产品，开发者专注功能。目前，该方案已在国大药房上海门店投入运营，机器人无需特定空间改造即可融入既有环境，承担夜间值班等任务。
长远来看，机器人构型差异远超手机，双足人形与四足机械狗的运动学模型存在根本性差距。通用大脑是否实现了跨形态深度推理，亦或仅控制共有自由度，仍需更大规模的数据体系和应用模板验证。
与蚂蚁灵波的软件主导思路不同，宇树和智元选择了拓宽产品矩阵、打造爆款单品的路径。
宇树展出了 B2 四足机器人、G1 人形机器人及全球首款载人变形机甲 GD01。其中，G1 售价 9.9 万元起，大幅降低人形机器人门槛；GD01 可实现人形与四足形态切换，视觉冲击力极强。宇树的进化路线始终围绕在多形态上突出单品优势，向客户打包交付能力。
智元同样发布了五款新品。远征 A3 Ultra 搭载 700TOPS 具身处理器，覆盖展厅、酒店等终端场景；安规级重载机器人精灵 G2 Max 双臂负载达 50 公斤，并宣布与京东物流合作，首次在人形机器人仓储场景中落地。智元强调从通用本体出发，通过选配器件和可二次开发算法，满足终端客户的微调需求。
动易科技则展示了另一种思路，其 M 系列全尺寸人形机器人、C 系列服务机器人及 D 系列四足机械狗首次动态同台。M 系列互动流畅，C 系列展示功夫秀，D 系列四足狗承重能力强，能稳定通过斜坡与楼梯。
动易科技的三种形态共享同一智能底座——PhyAgents 物理智能体。其下层 PhyCore 运动控制模型负责步态规划与平衡，上层智能 AGENT 多模态模型处理感知与决策。两者双向交互，使机器人能从现实中学习并强化运动能力，实现跨构型的智能迁移与进化。

各自押注，路线会合还是分化？

WAIC 上的实践折射出机器人赛道对“智能”迭代理念的分化。甲子光年智库发布的《2026 中国具身智能行业洞察报告》指出，产业正关注长期稳定性及持续学习能力，并存在"AI for Robot"和"Robot for AI"两种研发范式：前者是本体确定后 AI 去适配，后者是从 AI 需求出发反向设计机器人。
具身智能中“身”与“智”的主导权尚未有定论。蚂蚁灵波的通用大脑旨在“一种 AI 适应多种 Robot"，核心优势在于边际成本递减和供应商解耦。但其挑战在于跨形态通用是否能在复杂场景中保持深度推理能力，这仍需大规模验证。
宇树和智元的产品矩阵策略接近消费电子打法，通过规模效应覆盖多样需求。其关键在于规模化时代的软件和服务能否同步跟上，将规模优势转化为长期壁垒。
相比之下，"Robot for AI"路线对方兴未艾，对软硬件能力考验更强。动易科技的物理智能体路线即为具象化代表，其 PhyAgents 底座让机器人在运动中感知物理世界，不同构型间的数据经验可产生复利效应，反哺运控能力。
该路线要求研发者充分理解 AI 算法与硬件特性，难度较大。动易科技坚持全栈自研，已在线下“够 C 羽球馆”形成消费级场景体验闭环。同样坚持此理念的深度机智，推出了全尺寸拟人体机器人 Prime，能在实验室场景中适应多种设备，无需专门改造环境，展现了能力的泛化性。
从 AI 适配机器人转向原生协同，"Robot for AI"路线正寻求突破。报告指出，该路线并非简单加装大模型，而是让身体、感知和控制从设计之初就服务于 AI 学习。在硬件接口未统一的当下，不同路径各有价值，而全栈自研的深度耦合更易实现系统协同效果。

从动态展示看能力边界，行业分水岭渐近

展会虽非真实车间，但动态展示成为了筛选器。投资人与产业机构关注核心问题朴素而直接：机器人如何运动、应对变化及保持一致响应水平。
宇树通过 G1 机器人齐舞与格斗，展示量产机型的动态稳定性；动易科技则通过四足下楼、人形高速行走，放大同一智能底座支撑多形态的意义。蚂蚁灵波还原线下药房场景，未来不远机器人展示家庭任务，均致力于验证非结构化环境下的泛化能力。
这些细节归结为动态平衡、运动微调与实时交互，对“感知 - 决策 - 执行”闭环提出强烈需求。能在此维度拿出多形态实证的企业并不多。
未来，机器人的迁移与进化将更依赖真实环境反馈。无论是形态创新还是规模增长，都将面临效率与成本的挑战。2026 年 WAIC 或成转折点，盛会之后，机器人将加速走进现实。在规模化前夜，“可迁移、能进化”或许才是机器人时代真正的护城河。

本文来源：松果财经

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