超200家企業同臺的WAIC，機器人距離可復制還有多遠？

文 | 松果財經

今年WAIC，機器人以頂流姿態閃耀全場。

據《科創板日報》報道，本屆大會具身智能賽道首次迎來超200家廠商參展，僅人形機器人就超過208款，還有261個各類大模型亮相，與當下炙手可熱的智算賽道火力相當。

從現場來看，海量機器人形態各異，人形、四足、輪式甚至機甲齊上陣，而它們的技能也指向了工業、消費等多個領域，包括但不限于疊衣服、炒菜、打球、巡檢、載人載物等。

不過，如此大規模卻近似“非標”的機器人大軍，也引發了外界的新思考：不同的機器人如何適配不同場景？是各寫一套系統，還是通用大腦？設計獨特的機器人越來越多，要怎么讓它們的智能水平在不同的場景、形態要求下高效迭代，推動規模化應用？

其實關于機器人智能背后的算法、硬件，市場早已有充分討論。但關于這種智能怎么遷移復制、進階升級，似乎還未有定論。而在WAIC上，恰好就有一批玩家給出了不同的回答，畫出了一幅具身智能的產業坐標系。

同臺不同路，從WAIC看具身產業坐標系

拿下本屆WAIC鎮館之寶的“基于螞蟻靈波跨本體具身大模型的機器人智慧藥房”方案，是我們關注的第一個對象。

這個方案依托螞蟻靈波LingBot-VLA具身基座模型，可統一驅動不同品牌和構型的機器人協同作業，覆蓋單臂、雙臂、雙足、輪式等多種形態。這次現場展示任務的三臺輪式機器人，就分別來自樂聚、星海圖和螞蟻靈波自研。據官方披露，目前螞蟻靈波已在軟件層適配17家廠商的20多種硬件構型。

統一模型這條路在邏輯上很像當年Android對手機行業的改造：操作系統統一之后，硬件廠商只管把產品做好，應用開發者只管把功能做精。

在當前應用層面，螞蟻靈波的方案已在國大藥房上海門店投入實際運營，門店無需為機器人專門改造空間，機器人可直接進入既有經營環境，與工作人員和顧客共處，包括承擔夜間值班任務。

不過長遠來看，機器人的構型差異遠比手機大——手機的傳感器和交互方式相對標準化，而雙足人形和四足機械狗之間，運動學模型都可能存在根本性差距。通用大腦是真正做到了跨形態的深度推理，還是只控制那些所有構型共有的自由度？現階段，這類通用大腦玩家仍在推動建設更大規模的數據體系和應用模板，或許在應用規模擴大后，市場會進一步看到其前景。

與螞蟻靈波軟件主導的思路不同，宇樹和智元走出了另一條路徑：把產品矩陣做到足夠寬，把特定品類做到能鋪量。宇樹本屆大會展出了B2等型號的四足機器人，G1等型號的人形機器人，以及全球首款載人變形機甲GD01。

B2等不同型號的四足機器人面向工業、消費等不同場景。G1人形機器人已是全球同類產品中出貨量最高的機型，售價9.9萬元起步，正在把人形機器人的門檻降低。GD01可實現人形雙足與四足行走的硬件級形態切換，其3米身高、機械結構的現場視覺沖擊力極強。

從四足起家到人形量產再到載人機甲，宇樹的進化路線始終圍繞一條主線：在多個形態上各自突出單品優勢，把能力打包給客戶。

智元的路線也與之類似，只是在一些細分產品類型上有差異。智元在本屆WAIC一口氣發布了五款新品。其中比較有代表性的遠征A3 Ultra拿下鎮館之寶，搭載700TOPS具身處理器和高自由度靈巧手，以統一硬件載體覆蓋展廳、酒店、導覽零售等終端場景；安規級重載具身機器人精靈G2 Max雙臂峰值負載達50公斤，在發布現場宣布與京東物流合作，首次在人形機器人倉儲作業場景中部署落地。

大規模量產的打磨讓智元的硬件可靠性和場景適配效率進入了新的階段。而它似乎更強調從通用本體出發增強覆蓋不同需求場景的能力——智元的選配器件、可二次開發的算法，更適應一些終端客戶微調的需求。

在它們之外，動易科技的展區呈現出另一種思路。其M系列全尺寸人形機器人、C系列靈動服務機器人、D系列四足機械狗首次動態同臺亮相。

從現場演示來看，其身高180cm、體重70kg的M系列大尺寸人形機器人互動動作流暢；相對小巧的C系列人形機器人帶來拳法展示和功夫秀，萌態外形和流暢自如的運動速度吸引了不少觀眾駐足；D系列四足狗的官方參數顯示其常態化承重210kg，最大負載可達500kg，能穩定通過45°斜坡與85cm高臺，它也確實在現場平穩駛過室內路面，并數次通過樓梯這種非平整路面。

據現場信息，動易科技這三種運動學約束完全不同的物理形態共享同一個智能底座——PhyAgents物理智能體。其下層PhyCore運動控制模型相當于“小腦”，負責步態規劃、動態平衡、觸地反饋和關節力矩分配；上層智能AGENT多模態模型相當于“大腦”，能夠處理環境感知、場景語義理解和行為決策。

大腦和小腦之間不是簡單的指令傳遞，而是持續的雙向交互。基于物理智能體，動易科技的亮點在于從現實中“學習”和強化運動能力，可遷移、能進化，然后讓不同構型的機器人都能借此獲得智能的提升。

各自押注，路線會合還是分化？

不難發現，WAIC上這些實踐各有各的精彩，同時也折射了當下機器人賽道對“智能”及其迭代理念的分化。

甲子光年智庫剛剛發布的《2026中國具身智能行業洞察報告》指出，當前機器人加速進入物理世界，因此產業更加關注長期的穩定性和在運行中持續學習、創造價值的能力，以及對應的能力底座。

《報告》還提出，AI正在獲得“身體”，機器人正在獲得“大腦”。只不過這個過程中，存在AI for Robot和Robot for AI兩種思路不同的研發范式——前者是本體先確定，AI去適配并負責用好這臺機器人；后者則從AI需要什么出發，反向回答機器人應該怎樣設計。

兩者可以粗略理解為一個問題：具身智能，“身”和“智”到底哪個占主導地位？這個問題目前并沒有答案。不過回到WAIC現場，我們也能從不同玩家的展示中看出各自的優勢、潛力以及需要突破的潛在關卡。

螞蟻靈波的通用大腦，目的就是“一種AI適應多種Robot”，其核心優勢在于邊際成本。適配第18家廠商的第21種構型，大概率比適配第一家時快得多，因為中間層的抽象能力會隨適配量增長而加速沉淀。對應用方來說，這意味著供應商解耦的可能性：如果A廠商的機器人出了問題，可以切換到B廠商，同一個大腦繼續運行。

而它要回答的問題在于，跨形態的通用是真正的深度推理，還是只在當前比較純粹和垂直的場景里才有效？當場景復雜到一定程度時，它還能很好地處理共有自由度嗎？還是說把形態特有的運動能力交由底層固件自行處理？這就是我們之前提到的系統與硬件能否長期契合的問題，業界還需要更大規模的驗證。

而繼續往下看，宇樹和智元又和通用大腦的路線不太一樣。它們的產品矩陣×規模效應，邏輯上相對接近消費電子的打法。由于規模大、資源多、下游應用多樣，它們不會死磕一條路線，而是能圍繞終端場景、需求的不同，調整自己的策略。比如宇樹的教育產品往往會有較高的二次開發自由度，讓下游能自由進行調試；而智元面對垂直行業提供的產品，會像消費電子產品plus、pro、max的型號差距一樣，通過微調配置直接給用戶能用的產品。

在它們的路線中，AI for Robot的特點也存在，不過最重要的并不是AI和Robot的關系，而是規模化時代的軟件和服務能否同步跟上。因為當成千上萬臺機器人進入不同客戶手中，后續的運維、升級、場景適配能不能盡量標準化，才決定了規模優勢能否轉化為長期壁壘。

相比較來看，AI for Robot路線參與者眾多，Robot for AI卻方興未艾。這可能是因為，Robot for AI對軟硬件兩方面能力的考驗是更強的。

以動易科技為例，它的物理智能體路線就是Robot for AI的具象化。在現場展示中，就像人類通過物理感知提升自己的智能一樣，其PhyAgents底座也讓這些機器人在現實運動時“感知、思考”物理世界，然后做出智能的應對。當不同構型的機器人基于同一個智能底座迭代，相關的數據經驗就有了復利效應，比如四足機器狗在復雜地形中習得的步態策略，就可以反哺人形機器人運控能力。有了更強的智能支持，Robot本身就可以更靈活地設計。

不過，這樣的迭代需要研發者充分理解AI算法和機器人硬件的特性，未來還需要具備面向不同場景進行差異化開發的能力，其難度自然是不小的。

自2024年成立起，動易科技就對Robot for AI有自己的理解，并選擇了全棧自研的深度耦合路線，推動軟硬件一體化。今年以來，外界也逐漸關注到它的成果。比如此前廣交會上，C系列機器人與人自主智能地互動對打羽毛球的案例就得到了央視報道。目前，它已在廣州落地線下“夠C羽球館”，消費級場景的體驗閉環初步形成。

除了動易科技，2025年成立、由中關村學院與中關村人工智能研究院聯合孵化的深度機智，同樣堅持Robot for AI理念。它明確表示不是為了做硬件而做機器人，而是為AI模型設計更合適的身體。深度機智推出的全尺寸擬人體機器人Prime也是這一邏輯的產物。

Prime在實驗室場景內能進行長程連續任務，并能適應混勻儀、振蕩儀、水浴裝置等不同的常用實驗設備，不需要專門設置符合機器人習慣的操作環境。而這種能力的通用性還可以遷移到其他場景，比如包粽子。說白了，機器人是一個可以泛化的載體，能力、智能，以及創造能力和智能的架構才是最重要的。

從AI適配機器人轉向機器人與AI原生協同，Robot for AI路線上的企業還在尋求更多突破。前述《報告》提到，Robot for AI不是給傳統機器人裝上更大的模型，而是讓身體、感知和控制從設計之初就服務于AI學習與進化。關于智能和身體的關系，產業界已經在重新審視既有的研發慣性。

而回歸現實討論，在硬件接口和行業協議尚未統一的當下，不同路徑自然都有各自的價值。相對來看，Robot for AI會更依賴全棧自研的深度耦合，因為通用零部件加第三方算法不容易復現同等級別的系統協同效果。而如果要加速產品化、推動規模化，市場會更青睞什么樣的產品方向，那就需要進一步的測試和反饋了。

在WAIC，已經有很多人抱著這種測試和觀望的心態，詳細審視在場的機器人們。

從動態展示看能力邊界，行業分水嶺漸近

展會從來不是工廠車間，任何一家企業在WAIC上呈現的機器人都無法完整復現真實工作環境中的全部變量。但恰恰是這種不完整，反而讓動態展示本身變成了一道篩選器——在現場，大部分投資人和產業機構關注的核心問題其實很樸素：機器人怎么運動、如何應對變化、在不同形態之間能不能保持一致的響應水平。

動態展示方面，宇樹選擇讓G1機器人在現場齊舞、格斗，展示的是量產機型在高速動態中的整機穩定性。同樣強調動態的動易科技，四足機械狗的下樓梯和姿態調整、人形機器人的高速行走與靈活交互，讓同一套智能底座支撐多形態運動能力的意義得到了放大。

場景化展示方面，螞蟻靈波直接把線下藥房場景搬進了展館，讓在場人員具體看清機器人是怎么揀選物品、規劃動作的。而面向消費市場、以租賃為主要商業模式的未來不遠機器人，一直在現場持續展示疊衣服、開飲料、收納玩具等家庭任務，驗證的是面向非結構化家居環境的泛化能力。

這些機器人的“工作”細節，總結起來無非是動態平衡、運動微調、實時交互。從底層邏輯看，它們對“感知-決策-執行”閉環的需求非常強烈，因為這是提升機器人實時工作能力的關鍵一步。從WAIC現場看，能在這個維度上拿出多形態機器人同臺運行實證的企業并不多。

接下來，它們的遷移與進化，還會更依賴真實環境的反饋持續喂養。屆時，無論是形態的創新改進還是單純的規模增長，都會衍生更多關于效率和成本的問題，持續挑戰這些創新者。市場也會繼續關注它們的表現，繼續關注到底是哪些玩家、什么策略，能真正幫機器人走進規模化時代。

總之，2026年WAIC上200余家企業同臺，或許許會是一個轉折點。盛會之后，將有更多機器人走出展館、走進現實。從一臺機器到下一個場景，從一次演示到持續運行，產業對高效部署和復制應用的需求會越來越強烈。在規模化前夜，可遷移、能進化，或許才是機器人時代真正的護城河。