人形机器人，不想再当“演员”丨WRC一线|动作|双足人形机器人|智能机器人|灵巧手|疯狂

“机器人最终能不能站住脚，取决于各类技术难点能否被攻克，也取决于它在真实环境中的实际表现。”

文 /巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）

“实践是检验机器人的唯一标准。行业端客户不是靠教育出来的，是靠解决问题征服的。”

8月19日，2026世界机器人大会（WRC）在北京经开区开幕。一家参展企业挂在展墙上的这句标语，成为这场大会最好的注脚。

图源：小巴拍摄

本届大会的规模较往年进一步扩大，汇聚了300余家参展企业、2000余件展品，首发新品超过150款。展厅内的一些机器人，还像去年一样，以舞蹈、格斗、打乒乓球、弹钢琴等才艺互动的方式，持续吸引观众的眼球。

可是展台上的行云流水，未必能经得起真实产线的检验。生产车间的油污、复杂光线与不规则地形，都可能成为机器人落地的“拦路虎”，让它们变成废物。

一位参展商对小巴说：“去年展会上，多数机器人更像是‘演员’，核心任务就是表演；到了今年，机器人开始当‘牛马’，即便是表演，也是表演干活儿。”

图源：小巴拍摄

公共场合的炫技，有助于提高品牌知名度。但市场关注的重点是，机器人在真实环境里能不能稳定的工作？机器人又该如何实现商业化落地？

小巴在会场逛了两天，见到了形态各异、功能不一的机器人，它们正从不同场景切入，试图解决问题。

最硬核的当属特定作业机器人。

它们摒弃人形外观，把特殊环境下的作业能力放在第一位，擅长水下探测、核电检修、高空除冰与焊接、跨域潜行。这批展品来自首次组团亮相的48家央企“国家队”，它们的机器人目前用于太空与深海探索、电力、矿业等高危复杂的场景中，现场还展出了一台月球基地智能机器人。

2026世界机器人大会上展出的水下机器人

展厅里最不缺的，就是参展商们搭建的工厂模拟工作区。多家厂商都展示了机器人分拣、搬运、拆垛、码垛的能力。零售场景的机器人，则能售卖各类产品。有的机器人还成为机械警察，一家公司就在展区直播了中国22个城市的实时画面：它的智警机器人正在站岗，协助开展疏导交通等工作。

厨房里的机器人能煮咖啡、做面条、炒菜、制作披萨。有个机器人还能在鸡蛋上雕刻上自家公司的logo，如果你扫码关注了它的社交账号，这枚鸡蛋就是奖励。一个长相如同小冰箱的机器人，制作一盘辣椒炒肉的时间是2分钟，同时支持多套菜谱切换适配，不过食材预处理、配料装填仍需要人工完成。

家庭生活场景是本次展会的亮点。

机器人在卧室或者客厅等模拟环境中，完成餐桌收拾、垃圾倾倒、餐盘回收、洗衣晾衣、叠衣服、取外卖、浇花、按摩等各类任务。

图源：小巴拍摄

人终究害怕孤独，所以面向情感陪伴衍生出来的产品，就包括能做各种动作的机器狗以及跟人类面部表情几乎高度相似的超仿生机器人。陪伴的成本并不低。优必选公司展出的相关产品，男、女版的最高售价分别是99万元、88万元。

机器人的动作效率虽有进步，但依然太慢。如同《疯狂动物城》里的闪电，叠一件夏季的短袖衬衣要耗上两分钟，冲一杯咖啡、搬一只纸箱的动作，总是迟缓而僵硬，让人着急想去帮忙。一位媒体人观展后对小巴说，一台系着围裙的机器人负责擦桌子，“就那么一点活儿，磨蹭半天，像在疯狂摸鱼，相比之下，人类太好用了”。

图源：小巴拍摄

动作缓慢的背后就是时延问题。机器人在执行任务时，需要启动感知、决策、执行的三个环节，但这三个环节往往分属不同独立芯片，数据的反复搬运，既堆高时延又推升功耗。

而从商业化角度来看，不同场景的机器人，也出现明显分层。

特种高危作业领域需求刚性最强，排爆、消防、高空焊接等场景人工作业风险极高，机器人商业化起步较早。

工业汽车厂、物流场景任务边界清晰、环境相对结构化，依托机械臂等过往自动化积累，落地路径相对清晰。一些机器人公司如今正把外部的汽车整车厂、电池工厂当作机器人的练兵场，进行实体的部署与实验。

图源：小巴拍摄

在业内人士眼中，机器人的终极战场，就是居家场景。因为家庭环境高度非结构化、任务多样碎片化，对机器人的灵巧操作与环境泛化能力的要求远超工业场景。目前，有关的技术探索还处于早期的阶段。

路线

宇树科技的展位位于C馆，从地图来看正好处于场馆中心，稳居“C位”。春晚机器人节目带来的爆红效应，加上现场机器人比赛的持续引流，它总能吸引大批观众把展位围得水泄不通，甚至挡住道路。

图源：小巴拍摄

但这家上市不到一周，市值达到2000多亿元的公司展位周围，又扎堆着5家高估值的独角兽。它的左侧是星海图、智平方，右侧是云深处科技，隔着一条道的对面展位，则是银河通用、自变量机器人。

云深处科技的估值是100亿元，另外4家的估值都超过了200亿元。这几家独角兽的总估值接近1000亿元。这批企业中，有四家成立于2023年左右，在资本加持下，它们仅用三年时间，估值就能突破百亿元。

星海图的展会产品手册首页写着“资本加持”四个字，这家成立三年的公司，“累计融资近50亿元”，第二页则罗列了20家投资机构的名称。

上市龙头与高估值创业企业同区陈列，C馆成为本次展会热钱疯狂涌动的核心地带。

IT桔子数据显示，今年上半年，国内具身智能赛道融资总金额达935亿元，较2025年上半年提升5倍；融资数量达322笔，同比增长137%。该机构预测，今年的融资规模可能突破1500亿元。

图源：网络

涌进的热钱，部分流向了机器人决策系统的开发。决策系统，相当于机器人的大脑。

宇树IPO募资的部分金额，就计划投入到“智能机器人模型研发项目”。计划IPO的云深处科技也宣称，筹集的资金大部分也将用来研究“具身大脑”“具身小脑”。

传统语言大模型依靠网络文本学习，擅长处理文字信息。但具身大模型主要使用机器人在现实环境作业产生的实操交互数据进行训练。它不光要读懂人类指令，更要理解物理世界的客观规律，要应对实体接触交互、摩擦受力、形变等各类因素。

目前针对大脑的开发，已经形成了几条技术路线。

视觉语言动作模型（VLA）前些年曾是主流，但也有专家认为它存在短板，对陌生场景的泛化能力极差。目前讨论比较多的是世界模型，该模型能够帮助机器人习得物理世界的运行规律，推演动作交互带来的后续结果。还有一种技术，则是仿照人类“快慢思考”认知模式的双系统架构。

多家企业都在尝试整合不同的模型，在探索中寻找技术的最优解。

但大脑开发的主要障碍是数据。

展会上，一家公司展示了机器人利用工具拧紧螺丝的动作。小巴从现场沟通中了解到，仅这一个笨拙、缓慢的动作，就需要先由人员穿戴设备采集约20小时真人实景数据，再经过数小时模型训练与调优，机器人才初步学会模仿人类的操作节奏。

具身数据采集难度高，需人类穿戴动作捕捉设备、佩戴摄像头进行示范，成本远高于互联网文本数据抓取；当前行业可用的具身数据规模小，和头部语言大模型训练数据存在上万倍的差距。数据也不通用，不同厂商机器人的尺寸、臂展、关节结构等千差万别，A厂商采集的数据对B厂商的机器人可能完全无效。

机器人正在进行数据采集

数据短板也催生了专门搜集整理数据的服务商，它们也都在展会上集中亮相。一些地方政府也在牵线创办专业化数据实训基地，搭建家居、工业等多元场景，规模化产出高质量的数据集。

另一道难关卡在机器人本体，尤其是它的灵巧手。手部被业内称为人形机器人与物理世界交互的“最后一厘米”。

特斯拉擎天柱机器人屡次跳票，核心原因正是灵巧手研发陷入瓶颈，在极小体积内塞入诸多零件，同时兼顾操作精度与百万次级别的耐磨可靠性，技术难度极高。实验室里做出一只高性能灵巧手并非难事，真正的考验在于规模化量产。

灵巧手目前尚未形成统一的技术路线，主流分为腱绳传动、齿轮连杆传动、关节直驱三类。几种路线又各有利弊，仿生效果好的，却容易磨损；负载能力强，却不够精巧。

参观者与灵巧手互动

参展商深圳大象安泰的创始人蔺德刚已是该展会的常客，公司的展位上摆着多个擅长迎宾导览的仿生机器人。他跟小巴分享了厂商的两个务实变化：“去年大伙都在卷双足人形，觉得轮足丢人、技术含量低。但今年会场里轮足人形大量出现，数量已经超过了双足。原因很简单，工厂、仓库都是平地，轮足更稳、更可靠、效率更高，干活就得皮实，不能老摔。灵巧手也一样，去年大家都奔着五指去，今年发现大量活儿用两指夹爪、三指夹爪就够了。”