80%的具身订单可能是假的，缺订单正让赛道疯狂|世界机器人大会|具身|疯狂

出品｜虎嗅科技组

作者｜宋思杭

编辑｜苗正卿

头图｜WRC现场拍摄

"世界模型这个概念太抽象了，现在谁说世界模型，大概率是为了圈钱。"

"现在市面上90%做世界模型的团队，他们连自己都不相信‘世界模型’。"

有多位长期看具身智能的投资人这样对虎嗅说道。2026年的世界机器人大会（以下简称"WRC"）如约而至，今年场内场外几乎都在聊世界模型。

所以，世界模型究竟是什么？

至少从2025年开始，在国内具身智能的语境里，我们听到的"世界模型"，大部分时候指的是具身智能的"大脑"。但为什么不直接叫"具身大脑"，而是一定要叫世界模型？

从技术角度理解，世界模型的确是实现具身智能终局的一条可能路径：让机器人理解物理世界，并对下一步将要发生什么作出预测。但问题是，并不是只有世界模型才能抵达这个终局。现在具身智能的技术路线远未收敛，VLA、VLM、世界模型都还在争夺定义权，没有哪条路线已经分出胜负。

而对于另一部分团队而言，世界模型主要是讲给国内投资人听的。它比"具身大脑"更前沿，也更难被证伪。也就是说，从某种程度上，世界模型甚至可以被理解为一个to VC的方向。

当然，这其中也不乏少数团队真的相信世界模型，也真的在试图解决具身智能的大问题。只是站在今天，外界很难从demo、发布会，或者所谓上千万甚至上亿规模的数据里，判断谁在做技术，谁只是在讲故事。

8月19日至23日，2026世界机器人大会在北京亦庄举行。300余家企业、超过2000件展品、150余件首发新品，以及60余场同期活动，把亦庄变成了这几天全北京机器人密度最高的地方。

世界模型也毫无疑问成为这届大会的焦点。无论是在展馆，还是在各大具身智能论坛上，大家都在讨论世界模型。

如果只看展馆，机器人毫无疑问已经走出实验室了，开始大规模进入现实世界，但目前这个现实世界还局限于比赛、演示和发布会上。

所有人都在演示。有的说自己是全球第一，有的说已经实现端到端，还有的说自己的数据量已经达到上千万甚至上亿。放眼望去，全是"最先进、最领先、最通用"这样的营销词汇。

机器人也比去年更忙了。它们在现场跳舞、打拳、踢足球、分拣快递、装手机、叠衣服。但现场这种非常燃的气氛与大家对具身智能的焦虑似乎成反比——围观机器人表演的人很多，但焦虑也同样严重。

"一场十分钟的演示需要团队提前调试无数次，甚至表演前我们自己都觉得它会翻车，好在结果超出预期"，一位现场具身智能公司的工程师告诉虎嗅；

而真正的商业化，要求机器人一天工作八小时，在没有工程师围着的情况下连续运行，并且每一次都不能出错。从现在来看还做不到。

技术故事越来越抽象了。故事能编，订单也能造假。

现在，行业里已经不乏"上万台订单""亿元订单""规模化商业落地"这样的数字和口号。但当你具体问他们，机器人究竟卖给谁了？在哪些场景落地了？已经交付了多少台？连续运行了多久？有没有通过客户验收？

他们要么回答不上来，要么会告诉你，"我们目前落地的产品并不是机器人，机器人还在尝试。"

2026年1月，国内人形机器人的意向订单已经突破12万台。但IDC统计显示，2025年全球人形机器人实际出货量只有约1.8万台，其中超过85%流向文娱表演、教育科研、导览导购等以技术验证和展示交互为主的场景，工业制造和仓储物流仍主要停留在试点阶段。

一份没有约束力的合作意向可以叫订单，一份分几年执行的框架协议可以叫订单，客户采购几台机器人做数据采集也可以叫商业化落地。至于订单有没有定金、是否已经排产、最终交付了多少、客户是否验收、货款有没有真正到账，外界无从查证。

机器人"大脑"还没进化完全，一些公司只想模仿宇树

"和两年前一样，机器人还需要遥操。"这是今年WRC现场一些观众讨论后得出的结论。

的确，现在大部分机器人仍未摆脱对遥操的依赖。这不完全意味着机器人没有自主能力，但至少说明，机器人的"大脑"还没有成熟到足以支撑它稳定地认知世界、自主决策并完成运动。

所以，我们看到了很多机器人都在跳舞、打拳、踢足球、翻跟头，而一旁的观众则是在看热闹。整个展馆甚至会给人一种错觉：这些公司都在模仿宇树。

可要知道，宇树在2026年上市后，盘中市值一度达到4449亿元，但上市次日收盘便回落至2779亿元。当然，某种程度上，股价的剧烈波动只能代表一种情绪，但它也暴露了资本市场对于宇树下一阶段增长空间的分歧。

宇树成立于2016年，那还是一个机器人的大脑远未成熟的时代。彼时，机器人能站起来就已经足够惊艳了。但今天已经是所有人都在研究世界模型，甚至有人声称具身智能已经"看到了Scaling Law"的时代，仅靠本体和运动控制的优势已经不够了。

宇树用了十年时间造出了能跑能跳的机器人，但接下来，它的瓶颈也很清楚，没有"大脑"，机器人怎么进入工厂，怎么继续卖下去？

而不少公司也当然看得清宇树的瓶颈，他们真正想学的似乎也只有宇树的流量密码。

按照具身智能公司的叙事，机器人未来应该能够听懂一句自然语言指令，观察周围环境，拆解任务，再决定下一步应该做什么。如果中途出现意外，它还要知道自己做错了，并尝试重新规划。

但这些能力在展馆里几乎无从验证。

展会上的场景通常是固定的，物体摆放位置是提前设定的，机器人执行的也是已经训练过无数次的任务。即便任务失败，工作人员也可以迅速上前调整，再重新开始。观众最终看到的是一次成功的演示，却不知道在这次成功之前，机器人已经失败了多少次。

而一个更成熟的大脑，至少不能只在提前设定好的场景里工作。

突然换一个没见过的物体，把杯子从左边移到右边，临时改变任务顺序，或者在人为干扰后继续完成任务；面对这些变化，它不仅要看懂发生了什么，还要预测自己的动作会带来什么结果，并根据结果不断修正下一步行动。

现在展馆里另一类常见演示是抓取物体。相比跳舞、打拳，抓取看起来更接近具身智能，因为它至少涉及视觉感知、空间定位和动作规划。

但走近看会发现，很多抓取仍只能在固定位置、固定物体和固定动作下完成。甚至有一些展示抓取能力的机器人，手部并没有安装独立的力传感器或触觉传感器。

这意味着机器人可以通过视觉判断物体在哪里，却很难直接感知自己究竟用了多大的力，物体有没有滑动，材质是软是硬，以及自己是否已经抓稳。它或许可以通过电机电流或关节扭矩间接估算受力，但这与人类手指直接感受到接触、压力和滑动仍然不同。

人拿起一个纸杯时，会在手指接触杯壁的瞬间调整力度；发现杯子里装满了水，也会立刻改变握持方式。机器人如果没有足够的力觉和触觉反馈，就只能主要依靠视觉和预设动作完成抓取。换一个形状、材质或者重量不同的物体，原本成功的动作就可能失败。

这不只是硬件问题，它指向的是机器人的"大脑"能够感知和理解世界的边界。

所谓具身智能，本质上不是让一个大模型装进机器人里，而是让模型通过身体感知世界，并根据每一次物理交互的结果继续作出判断。

但今天，"大脑"还不太成熟的机器人，就已经产生了数以万台计的商业化订单。所以，这种错位是怎么产生的？

真订单与假商业化

机器人的"大脑"尚未成熟，似乎并没有妨碍具身智能公司拿订单。

22025年以来，每隔一段时间，就会有具身智能公司宣布拿下亿元订单、千台订单。但大部分时候，这些公司甚至都懒得把机器人带到发布会上，但在新闻稿里，机器人都已经成群结队地走进工厂。甚至一些公司声称商业化规模已经过万。

但判断一笔订单是不是真的，首先要看一家公司有没有能力量产。

虎嗅从多位行业人士处了解到，在国内众多具身智能公司中，目前真正能够实现整机量产和批量交付的不到5家。这里所谓的量产，是指拥有完整的供应链能力，既有能力拿到订单，也有能力把它们交到客户手中。

但即便能够量产，也不意味着机器人已经走进生产线，更不意味着它已经成为生产力。

一家公司可以生产上千台机器人，但这些机器人可能被送去展厅、高校、科研机构和数据采集中心；也可能停留在工厂的测试区域，由多位工程师围着反复调试。它们确实被生产出来了，却没有真正进入需要连续作业的生产环节。

在这种现实下，那些动辄宣称商业化规模已经过万的机器人公司，很多说法也就不攻而破了。而这些公司口中的"过万"，究竟指的是规划产能、意向订单、框架协议，还是已经完成交付并通过验收的机器人，没有人说得清楚。如果指的是实际交付量，甚至是在生产线上稳定运行的数量，那么它与整个行业现阶段的量产能力很难相互印证。

IDC数据显示，2025年全球人形机器人实际出货量约1.8万台，其中超过85%流向文娱表演、教育科研、导览导购等以技术验证和展示交互为主的场景。剩下不足15%的机器人虽然进入了工业制造和仓储物流，但也主要停留在试点阶段。

如果把真正的商业化订单定义为，客户基于实际生产需求购买机器人，机器人已经完成交付和验收，并能够在没有工程师持续干预的情况下稳定工作，那么，仅从已经实际出货的机器人去向来看，至少85%都还不能被视为真正意义上的商业化落地。

即便是在剩下不到15%的工业场景中，也还有相当一部分只是POC测试。

从这个标准来看，至少80%的所谓商业化订单都是假的，甚至已经是一个偏保守的判断。

2025年，国内公开披露的人形机器人中标项目超过292个，金额超过18.1亿元。但其中，教育机构采购占到63.82%，500万元以下的项目占到80.48%，亿元以上的项目只有4个。

也就是说，今天具身智能的大部分真实采购，仍然来自科研、教育、展示和验证场景，而不是工厂经过ROI测算后作出的常态化采购。

除此之外，一份没有强制采购义务的战略合作协议可以被称为订单，一笔约定未来三年采购上限的框架协议可以被称为订单，客户购买几台机器人进行POC测试，也可以被写成"进入头部工厂"。

虎嗅了解到，即便是在国内头部制造企业的工厂里，人形机器人也远没有实现大规模部署。能够开放给机器人测试的，通常只有一两条生产线；每条生产线上，往往也只有一两台机器人。

这些机器人进入工厂，不是因为已经通过严格的ROI测算，而是为了验证它能否完成一项任务，能够连续运行多久，故障率有多高，需要多少人工介入，以及相比直接雇用一名工人究竟有没有成本优势。

它们更接近被客户付费测试的样机，却同样可以被包装成"工业落地"。客户是真的，合同可能也是真的，但订单所代表的商业化是假的。

虎嗅了解到，因为怀疑部分机器人公司存在订单造假，目前已经有投资机构开始对相关订单的真实性展开调查。他们需要绕过公司对外披露的订单数字，重新核查客户是否真实存在，合同究竟是正式采购还是合作意向，有没有支付定金，机器人是否已经排产和交付，以及货款最终有没有到账。

但这些调查很难获得完整的公开结果。订单合同、付款流水、验收文件和客户名单通常都不会对外披露。