北京
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2026世界人工智能大會（WAIC）以“智能時代 同球共濟”為主題，圍繞基礎模型、智能體、具身智能等前沿方向展開討論。
隨著具身智能成為大會關注焦點，行業討論正在從模型架構、數據規模逐步延伸至真實部署與產業應用。
大會期間，星源智創始人兼CEO劉東受邀參加“真機數據賦能基礎模型訓練”圓桌論壇，與產業代表圍繞真機數據、世界模型及具身智能產業化等議題展開交流。
隨著具身智能加速邁向產業應用，行業關注點正在從模型能力延伸到真實部署能力，世界模型開始接受真實場景的持續驗證。
真機數據不能“混著訓”，跨本體標準成為通用模型前提
在談及真機數據時，劉東表示，具身智能的數據問題首先不是規模，而是標準。
智源研究院自2024年起承接國家具身智能訓練場相關任務，采購20余個品牌機器人本體，采集約20萬條數據用于VLA基礎模型訓練。
實踐發現，不同本體的數據格式、采集方式和標注體系差異巨大，直接混合訓練難以形成有效模型。
為此，團隊自建數據采集與處理平臺，對采集視角、關節信息、數據落盤和標注體系進行統一，才使跨本體數據訓練成為可能。
劉東認為，未來跨本體通用模型的發展，首先需要建立統一的數據采集和處理標準，而不是簡單擴大數據規模。
世界模型進入能力驗證階段，關鍵在預測、端側部署和持續進化
對于當前行業熱議的世界模型，劉東表示，目前行業仍處于模型范式快速演進階段，無論是VLA還是世界模型，都還沒有形成最終答案。
在他看來，真正具備產業價值的具身模型至少需要具備三項核心能力：能夠預測動作對真實物理世界產生的影響，并根據反饋及時調整動作；能夠在機器人端側實時運行，而不是依賴云端大算力；能夠基于真實交互和失敗經驗持續學習，不斷提升任務成功率。
圍繞這一技術路線，星源智持續推進具身交互式世界模型、RoboBrain Pro具身大腦及端側算力平臺協同發展，希望讓機器人不僅能夠理解世界，更能夠在真實交互過程中不斷學習、自主優化，并適配不同機器人本體，實現靈活部署。
從工廠到公共服務，機器人開始真正“上崗”
技術價值最終仍需通過真實場景驗證。
目前，星源智RoboBrain Pro具身大腦已在工業物流等場景完成部署驗證。
在與中力股份聯合打造的具身裝卸解決方案中，無人叉車已實現裝卸效率達到人工操作水平，雙車協同裝卸進入分鐘級；
同步推出的高位作業機器人“擎天柱”，不僅能夠替代十米級高危、高難度人工作業，還將原本需要多設備協同完成的倉儲揀選流程整合為單機器人自主完成，進一步驗證了具身智能在真實工業場景中的商業價值。
左：具身裝卸解決方案無人叉車 右：高位作業機器人“擎天柱”
本屆WAIC展示出的一個鮮明變化，是機器人開始走進工業制造、公共服務和商業服務等真實崗位。
機器人真正走向產業應用，除了本體能力提升，更是世界模型、具身大腦和端側算力等底層智能能力完成了一輪工程化演進，使機器人開始具備跨本體、跨場景和靈活部署的能力。
作為具身智能底層技術的核心構建者，星源智持續推進具身交互式世界模型、RoboBrain Pro具身大腦的工程化落地。
目前，星源智具身大腦已覆蓋超過70%的主流機器人本體企業，智元機器人、極智嘉、樂聚等已將其技術體系應用于產品部署。
這不僅印證了底層技術路線的產業價值，也意味著具身智能正從單點技術突破邁向規模化應用。
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