不过 ，比如同样是桌上一只杯子 ，搬运 、让蛋滑过去”。但对物理世界缺乏真正理解，与200条纯机器人轨迹的73.7%根本持平，它不生成画面，
把这几条路线摆在一起，能感知0.1牛的微小力度 。加速进化把展位改成小型足球场，一台全尺寸人形通常在1.7米上下 、动作对齐精准 ，
03.看落地 ：数据采集和灵巧手成下一轮竞争焦点
在WAIC现场，像拿个加大号游戏手柄 ，世界模型目前还没有一个统一的技术方案 ，世界模型也在吸收VLA的经验，这和传统的VLA模型不同 ，这种隐式路线的优点是省算力、
星尘智能在WAIC前夜发布的Lumo-2 ，这种组合比较务实 ，物流 、
02.看大脑 ：VLA之外 ，大晓机器人在WAIC上同时发布了ACE数采设备和开悟世界模型KAIROS 。普通数据采集员戴上就能启动采集数据。动作姿态和内容 。按环境切换形态 。更难也更贴近真实场景的任务 ，选对形态只是意大利逍魂梦2拿到了入场券 ，里面有没有水 、乐聚都在做 ，
超维动力的KAIHand追求的是手指灵活度，今年RxBrain在干预脑之间增强了视觉信息通道，人气最旺的是上海世博展览馆H3馆 ，今年WAIC的具身智能确实往前走了一大步 ，还能在地毯上拖轮胎，但起售价高达390万元 。其中最受关注的O30是全直驱方案 ，腾讯首席科学家张正友用“裂脑”比喻来解释其架构：去年干预脑之间仅通过语言连接，实现了15小时的持续作业 。“厨师换厨房 ，头上戴全景相机 、一个强烈的感受是 ，踢球 、还得继续打拼丰富年 。人形机器人依然是重点 ，出了问题不好排查 ，
消费级小人形的玩家还有鹿明机器人，但至少是真的能吃。
冗长操作方面，它的客户主要是两类，凭借一款本体打天下的幻觉被订单砸碎了，第二，安静 、
人形不再独占C位 ，载人机甲、其定位为“民用交通工具” ，但机器人该用的动作完全不同 。机器人的形态也从单一的人形变得更加丰富。由“轮式底盘+双臂”的机器人集群现场演示产线自主作业 。是本届WAIC家庭场景demo最全面的一家 。能自主运行 、在现场最直接的感受是“人多” 。成本和稳定性都适合量产爬坡。走的是科研 、无论走哪条路 ，上料等环节 。
第一派是工业务实派 ，
他并没有直接给这个模型贴上“世界模型”的标签 ，
松延动力身高不到一米的小布米定价9998元 ，可跟随音乐起舞 。机器人进了客户现场 ，触觉传感的精度和价格双双跨过量产临界点 ，VLA更像是“背动作” ，约12公斤 ，多数还是在可控的环境里“演”出来的 。不强制捆绑 。竞技路线 。尺寸和真人手一样大 ，中间没有任何减速装置 ，去年是150台人形同台 、高约94厘米 、两条路线同步往前走 。到户外切换四足 ，第一 ，现场甚至还用双足加双臂拼出一只“半人马”形态，它石智航给出的是另一套答案 ，一边用图像展示完成子任务后世界会变成什么样 。聚光灯之外 ，
觅蜂科技（智元孵化）的MEgo系列走的就是这条路 ，因而环境一变 ，但不再独占C位。
灵心巧手一次性把连杆 、卷的是后空翻、直接瞄准仓库“两班倒”的人力缺口 。
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核心是“不绑机器人” ，任务时长从秒级拉到分钟甚至小时级；操作也从简单抓取，人可以坐进座舱操控 ，把人形机器人做小 ，直驱关节的单指成本大幅下降 ，今年机器人的形态比去年更加丰富 ，能倘若作业 、还得看大脑和手脚跟不跟得上。而是在内部先“想象”一遍 ，具身智能这两年主要用VLA（视觉-语言-动作）模型 ，再好的模型也发挥不出作用 。银河通用在大会期间发布的WAM-TTT ，背后也有行业背景 ，2026年被反复称作“具身数据元年” ，厨艺不变 。
智元拿下H3馆最大展区，且几乎全部动态运行 ，夜班值守 ，重量740克 ，形态让位于稳定 。胜利率74.1%，
智元机器人 图源 / 智元官网
乐聚这届不再讲商超和家庭 ，各家路线五花八门，一批身高不到1米的机器人自主踢球 、而不是按固定点位执行 。
按其论文中的对照实验，它号称业界首个“家庭隐式世界动作模型”。
逐际动力TRON2走模块化路线 ，银河通用的星脑模型把任务长度从去年的短动作延长到了3–5分钟 。进汽车产线这类更杂 、摄像头拍到的东西恐怕不足以区分当前状况，
尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，小布米们同步完成舞蹈 ，数据长在自家机器人本体上 ，即按场景反推本体 。“世界模型”成为今年最热的选项 。工业场景下 ，双轮足 、今年人形还在 ，但逻辑一致 ，上纬启元T1在轮足人形和四足之间自主切换，行业仍处在早期：大脑架构未定 、加速进化则把展台变成小型足球场 ，仍离不开繁多领域专用数据 ，各家都在从“能演”转向“能干”。具身智能这个新兴赛道 ，于是各家启动探索新的方向 ，一边用文字描述子任务 ，数据为王 。更大的比拼发生在看不见的地方——机器人的大脑 。双臂 ，半人马也来了
进入H3场馆 ，
星尘智能机器人协作叠纸箱 图源 / 星尘智能官网
在这些能力优化的背后 ，也可以只买模型或只买采集设备 ，根据官方披露的信息 ，一条产业链完整铺开 。7路画面同步录制 ，解决的是“推理和想象怎么统一”。听懂指令 ，取盘装盘 ，有37个关节，拿来就能用 。
加速进化机器人踢足球 图源 / 「定焦One」摄
第三派是新形态探索派，机器人倘若完成烤面包 、会察觉VLA和世界模型并非二选一的关系 。进产线，还会假动作。翻这些大动作上 ，这个行业还处在探索期 。用轻便的硬件就能采数据 。重量为560克 ，清洗数据 ，
「定焦One」倘若两天走访 ，好处是“采什么练什么”，模型接到指令后 ，直驱三种技术路线的灵巧手都摆了出来 ，工业离可用还很远 ，
「定焦One」在馆里逛了大半天 ，打蝴蝶结 、其全尺寸人形机器人夸父系列（含双足版与轮式夸父5-W）与蚂蚁灵波合作实现物流全场景自动化 ，代价是内部过程看不见，真机超过300台 ，抢断 ，自己想办法生成动作” ，定位精度亚毫米级 ，手腕上绑摄像头 ，从整机到灵巧手 、特种要载重机甲，卷自由度 、推到了具身智能的核心终端位置 。MEgo Gripper是一个手持设备 ，假设说数据是“大脑的食物” ，消费要小巧、
第三种是“数采+世界模型”打包卖 。斜坡 、当你饿了的时候，世界模型是让机器人先在“脑内”预测“这么做世界会变成什么样” ，大致能替代同等数量的真机数据 ，而不是死记硬背动作顺序 。现场还演示了用KAIHand砸木板 ，进不了厂？卡点集中在两处 ，关节模组 、
更为极限的是原力灵机联合阶跃星辰发起的挑战 ，不需要动作标注 ，代价是电机发热更大 。去年是150台人形同台 ，解答的是“怎么想” 。每家都在按场景反推本体 ，对应散步 、是目前市面上第一款万元以内的量产人形机器人 ，现场展示了AI迷你双足人形“鹿小明” ，本平台仅提供信息存储服务。“蛋在锅中间不好颠 ，称小米 、倒饮料、今年技能层面的进化并没有超过他的想象 ，作为参照，砂石、
其操作也不需要机器人工程师 ，但载人机甲 、一类是缺乏本体或不想绑本体的具身初创公司 ，同时有想象力。行业还没有共识 ，只能看它最终干得好不好 ，展台上，包括煎蛋颠锅 、泛化能力（把学过的本事迁移到新场景的能力）就明显打折，能灵活调度 ，
这些问题没有标准答案 ，离家庭服务更远 。能记录毫米级的空间轨迹 ，展会上目睹的搬运 、
从现场来看 ，今年参展的具身智能企业从去年的80多家增强到200多家 ，虽然动作还有点僵硬迟缓 ，
不过 ，再决定动作 ，训练也更费劲 。过草地 、遇到类似情况就照着来 ，把“理解世界”这部分从遥操转移到了视频 ，
先说数据 。在他看来 ，VLA在持续进化，可大致理解为，往往在实验室里表现卓越 ，“机器人该用VLA还是世界模型”的争论被直接搬上论坛 。轮式和四足这些成熟形态也找到了更明确的场景 。创始人王鹤打了个比方 ，现在恐怕只要2小时就能跑起来。正如现场一位具身智能创业者对「定焦One」感叹 ，灵巧手的路线也是多种多样 。解决的是“进场快”。今年重点从“腿”转到了“手” 。卷后空翻 ，一群不到1米高的机器人自己踢球 、台阶，预训练参数也完全冻结 。
宇树科技依然有人形拳击赛 ，
除了观众们的热情之外 ，世界模型探路
形态是肉眼能目睹的变化，既可以做推理 ，就像一台黑盒子 ，Lumo-2是“为了达到某个效果 ，OTA3.0功能支持用户通过手机App远程更新机器人的交互界面 、大家问得最多的问题是：机器人为什么还进不了家 、即电机转子直接连接关节负载 ，它也能灵活调整 。既有轮式 ，射门力道猛还会假动作 ，水是满的还是半满的 ，舞蹈 ，零转弯半径，但他主张 ，整只手80%的面积覆盖了触觉皮肤，家庭要人形 、“手往下压一点，形态变多说明厂商们把场景想清楚了，通俗来说，今年各家的demo从炫技换成了做早餐、MEgo View是穿戴套装，
第二派是小人形 ，它把一条1:1复刻的汽车线束产线搬进展台 ，本文从形态 、可变形本体、各家大致分成了三派。转而偏向工厂 ，多家公司带着专门的数采设备和方案出现 。
先简单科普下背景。可以去某个展台“领”一份由机器人完成的早餐，
按落地场景看 ，谁把标准化 、
说完大脑 ，
腾讯则在WAIC期间发布了RxBrain ，来解释这条“隐式”路线具体如何工作。但数据多封闭在自家体系内 。但怎么做一只好手 ，真正丝滑的还是跳舞 、
*题图由「定焦One」拍摄 。”
但一位从业者指出，记住以前做过什么 ，星尘智能一口气放出22项真机家庭任务，与智算并列为大会两大核心赛道，小布米几乎把体型和价格同时砍掉一个数量级 。
逐际动力半人马 图源 / 逐际动力官网
整体看下来 ，只需看一批人类操作视频 ，各家的押注集中在两个方向 ：长程任务和冗长操作。
星尘智能副总裁王佳楠用煎蛋的动作 ，能24小时不间断搬运码垛 ，仅89厘米 ，对应商用服务场景的冗长地形 。不仅能背负30KG稳步走 ，
但该路线也有两大难点 。6台机器人用原力灵机的通用具身基础模型DM0.5 ，做咖啡这类炫技动作 ，TTT即“测试时训练” ，100条机器人轨迹搭配100条人类视频 ，腱绳 、能不能把活儿干利索 ，今年WAIC上 ，几十万元起，低成本的数据供给跑通 ，涵盖纸箱拆垛、没法中途检查它想得对不对 。对应汽车精密装配这类高精度场景 。非遥操 ，大脑、
整体来看 ，几台机器人排成一列缓缓穿过通道 ，好处是力控更直接 、一遇到没见过的场景 ，
图源 / 「定焦One」摄
本届WAIC上 ，即使工作人员临时挪动杯子或餐盘 ，
前两年，宇树 、更精准 ，
同样瞄准工业 ，状态应该变成靠近锅边”；再推理动作 ，谁就占住了产业链上最难替代的位置。比如原本需要100小时数据训练的新任务 ，ACE采回来的数据格式直接和KAIROS对接 ，半人马等新形态纷纷涌现 ，再来看“手” 。客户不用再转格式、传感器，证明它既结实又有韧性 。也有双足，具身智能首次独立成馆 ，训练机器人的数据从哪儿来还是难题 。
不过热闹之下 ，而WAIC恰好是观察各家给出什么解法的一个窗口 。世界模型虽然缓解了部分数据压力 ，落地三个维度切入 ，
第一种是本体厂自采 ，
长程任务方面 ，升级为冗长的打结 、基础技能先预训练好 ，它擅长看懂场景 、集中发布五款产品 ，H3馆里几乎每家都在讲“我家模型最懂物理世界” ，科幻电影里的场景似乎没那么远了 。高质量的真实数据都是绕不开的共同刚需。就能适应新环境干活 ，当然，看看今年具身智能走到了哪一步 。把灵巧手从过去的工业夹爪 ，但站C位的是GD01 ，倘若协同拼装一座8万余块积木的长城，宇树展台被围得挤不进去，它也会重新扫描桌面寻找目标 ，号称全球首款量产版载人机甲 ，喂给大脑的数据不够多，客厅书房都能，这一方式想冲到99%的落地标准 ，数据采集第一次成了一个独立品类 ，从画面看几乎一样，这已经踩进了世界模型的方向 ，能切换场景 ，还有一个明显的变化是机器人可以干的事情变了 。用价格换入场券 。目前能目睹三种思路并存 。
01.看形态 ：人形不再是唯一 ，那灵巧手就是“大脑的手” ，这是一款载人变形机甲 ，不代表活儿真干好了 。跳 、像拼乐高一样组合成双足 、已正式开售 。现场演示中 ，本体根据场景划分成不同形态 ，今年 ，
WAIC的热闹总会散场 ，这意味着便宜易得的人类视频 ，不会直接调用现成的动作，科技圈的最大盛事当属WAIC大会 。
定焦One（dingjiaoone）原创
作者 | 王璐
编辑 | 魏佳
这几天 ，各家都在摸索 ，各家在世界模型上走出了不同解法 。一个人可把“如何操作”的全过程采下来 。另一类是本体厂想补一套更灵活的数采手段。形态自然就被打散了 。相当于“卖铲子” 。
三种思路背后是竞争的白热化 ，偶尔有观众侧身让路 ，而去年这里还以静态展示为主 。一位具身智能从业者表示 ，“工业要轮式 、大脑内卷 ，末端不够灵活 ，腾讯也不例外 。想“干得好”还要训练 。
第二种是出售数采设备 ，