今年WAIC大量机器人进入真实场景上岗,物理AI发展仍处早期,竞争焦点已从数字延伸至物理世界的感知执行。 ## 1. 机器人“班味”凸显:从实验室走向产业落地 今年WAIC具身智能产品集中上新,多家展商展示落地应用,明显趋势是机器人从实验室验证迈向规模化产业落地,承担搬箱、拣货等实际工作。 梅卡曼德累计部署机器人超27000台套,多项技术已在工业场景规模化落地;极智嘉通用人形机器人可与其他设备协同完成全流程无人作业,中兴通讯、星际光年等厂商也有落地产品推出。 ## 2. 物理AI成行业热点,发展阶段仍处早期 业内认为物理AI将按照工厂→大型制造与物流→中小型制造→商业→ToC的路径逐步发展,当前距离“进入每个人生活”的目标还非常早期。 沙利文观点显示,AI能力已从内容生成、软件协同延伸至真实物理任务执行,机器人将成为物理AI时代的核心终端载体。面对复杂非标准化的现实环境,让机器稳定完成任务仍是长期难题。 ## 3. 全栈能力成竞争方向,多路径探索物理交互 产业竞争已从单一设备转向全栈智能能力竞争,多家厂商推出平台化方案,普渡机器人发布统一智能底座,实现不同形态机器人“一脑多形”,推动机器人从单机智能向平台化智能演进。 行业多路径探索物理交互能力:阿里巴巴升级智能体眼镜增强物理感知,影眸科技突破3D场景生成技术,强脑科技推出全球首个一体化脑控机器人AI科研平台,灵宇宙通过轻量硬件获取真实世界交互数据。 ## 4. 物理AI突破仍需长期投入 当前物理AI发展核心仍需突破具身大模型的智能涌现,这需要更多数据、更大模型和更强算力支撑。物理AI的发展门槛不低于数字AI,需要产业链、政府和市场持续投入与耐心陪伴。
机器人“班味儿”重了,但物理AI“还非常早期”
2026-07-19 23:09

机器人“班味儿”重了,但物理AI“还非常早期”

本文来自微信公众号: 财联社 ,作者:张校毓 付静


今年WAIC上,机器人似乎多了一份“班味儿”。


它们不再只是展台上的“表演嘉宾”,而是开始像真正的员工一样工作:搬箱、拣货、上下料、巡检……从制造产线到物流仓储,再到商业服务,曾经停留在实验室里的机器人,如今正加速走入真实场景,开始承担更多实际任务。


这一变化背后,是AI的竞争焦点正从数字世界的内容生成与信息处理,进一步延伸至对物理世界的感知、理解和执行。


但机器人“上岗”并不意味着物理AI已经成熟。面对复杂、多变、非标准化的现实环境,让机器真正理解世界、持续学习并稳定完成任务,仍是一道长期难题。


梅卡曼德联合创始人付翱在接受财联社记者采访时表示,“因为大家的期望是物理AI最终用于每个人的生活,所以按照这个期望,目前物理AI的发展还非常早期。”他认为,物理AI将从工厂开始,逐渐向大型制造业与物流行业、中小型制造业、商业、ToC领域发展。


机器人“班味儿”重了


今年WAIC期间,具身智能依旧“人气”不低。


从画糖画的机器人到四足机器马,再到诸多走进作业场景的“打工版”机器人,多家展商展示了其具身智能产品在各个场景的应用,亦有不少机器人成为了很多现场观众的“逛展搭子”。


强脑科技展台图片来源:受访者供图


财联社记者在现场观察到,今年具身智能相关产品集中“上新”。其中,强脑科技全球首发的BrainCo脑控机器人训练平台、BrainCo灵巧操作数采矩阵亮相展区。


心言机器人展台图片来源:财联社记者/摄


全球首个可变形个人机器人启元T1则采用Transformer跨形态一体架构,可实现轮足人形与四足形态的自主切换。“这个设计本身是为了解决实际需求问题。”上纬新材(688585.SH)CEO田华在接受财联社记者采访时表示,目前机器人在全场景适配方面仍存在不足,现有方案通常面向特定场景,例如四足机器人或双足机器人。而启元T1的架构则能够适应更多元的应用场景。


启元T1图片来源:财联社记者/摄


不过在集体“上新”背后,今年一个较为明显的趋势是:当前正从实验室验证迈向规模化产业落地的机器人,“班味儿”也日益明显,不少机器人现场化身打工人集体“搬砖”。


财联社记者在极智嘉展台看到,一支机器人编队正在“干活”,拣货、搬箱与投递。极智嘉方面告诉财联社记者,其自研的Gravity 4D具身模型,让机器人更能理解堆叠、遮挡、移动中的物理变化。通过极智嘉的AI智能调度系统,公司首次公开亮相的通用人形机器人Gino1能够与移动机器人、专用工作站协同编组,完成全流程无人作业。


极智嘉展台图片来源:受访者供图


极智嘉具身智能机器人研发负责人董芹鹏告诉财联社记者,当前行业正在寻找具身智能真正落地的场景,也在寻找机器人能够形成真正生产力的方式。以“拣货”场景为例,真正困难的不是完成一次抓取,而是在面对大量SKU、异常情况和复杂任务时,依然能够恢复到正常任务工作流中并稳定完成工作。


梅卡曼德则在WAIC现场展示了新升级的人形机器人货架取货、人形机器人分拣海量物体、Mech-GPT多模态大模型人机交互、透明物体泛化抓取等前沿技术应用。其高速小零件无序上料、线束插头精密装配、多规格工件上料装配等,已在工业场景规模化落地。


付翱告诉财联社记者,“工业场景其实非常零碎分散,极度考验场景泛化能力,这也是我们一直致力于解决的一个问题。公司目前在全球部署的机器人累计超过27000台套,这也验证了产品稳定性较好。”


图片来源:财联社记者摄


工业制造同样是中兴通讯(000063.SZ)具身智能技术加速落地的核心领域。该公司推出的定制化人形机器人,可匹配生产、巡检、精密操作等复杂工况。其中,重载通用轮式机器人“中兴星旺”负载30千克以上,续航持久稳定、作业高效精准,已落地先进制造、电力巡检等场景。


此次,专注于灵巧手产品“算法+硬件”全栈自研的星际光年展出了Pantheon系列绳驱灵巧手、Gaia系列直驱灵巧手、自研微型关节模组展品矩阵。其中,Pantheon Hand 20绳驱灵巧手搭载首创“驱手分离”方案,在20个自由度下,290克自重,500N握力,兼顾轻量化设计与高负载能力,搭载“全自动即时张紧算法”等多项原创绳驱技术,解决传统产品蠕变、温漂、易磨损等痛点,适配工业精密作业与高危场景。


图片来源:受访者供图


AI与物理世界更进一步连接


今年以来,物理AI成为业内的高频关键词。


付翱认为,现在机器人确实能真正产生价值,物理AI将从工厂开始,逐渐向大型制造业与物流行业、中小型制造业、商业、ToC领域发展。


据沙利文报告,大模型、多模态模型、AI Agent、端侧算力及机器人本体技术持续成熟,AI能力正从内容生成和软件协同进一步延伸至真实物理任务执行。机器人凭借感知、移动、交互和执行能力,将成为Physical AI时代的重要终端载体。


全球商用服务机器人出货量和收入均排名第一的普渡机器人,在WAIC上系统阐释了物理智能体(Physical Agent)技术路线,并发布机器人统一智能底座,实现“一脑多形”,即让不同形态机器人共享同一“大脑”。普渡机器人也首次在线下展示其类人形智能作业伙伴PUDU D7。


普渡机器人具身智能业务线总经理吴翔告诉财联社记者,随着人工智能能力从数字世界加速迈向物理世界,产业正在从单一设备竞争走向全栈智能能力竞争。未来机器人不仅需要具备先进的硬件本体,更需要融合智能系统与可复用技能,形成能够感知、理解、决策并持续进化的Physical Agent。通过打造统一智能底座,让不同形态机器人共享智能能力,实现机器人从单机智能向平台化智能演进。


财联社记者关注到,多家机器人厂商借由新品发布,开始强调AI与物理世界的交互能力。


阿里巴巴在WAIC上展示了其全栈AI布局。公司方面表示,当算力、模型能力、硬件、平台、生态打通,智能体才真正从技术概念走向生产力,从而改变物理世界。


阿里巴巴方面告诉财联社记者,千问眼镜升级为智能体眼镜后,可通过智能体强化服务与决策能力。同时,千问还推出全双工语音、眼动追踪、体征监测等一系列全新硬件技术,以增强智能体眼镜对物理世界的感知与交互能力。


7月18日,荣耀的全球首款机器人手机Robot Phone开启全渠道预约。荣耀方面表示,下一代智能终端赛道的竞逐,不再是简单地把智能体从电脑屏幕移植到手机屏幕,而是从对数字屏幕的控制,走向对物理世界的驱动。


Ling灵宇宙本次展示了AI学伴“小方机”,该产品可通过摄像头实时获知真实场景信息,结合眼前画面进行讲解,引导儿童观察思考。小方机重约100克,可挂在胸前,跟随用户走进各种场景,检验和打磨AI对眼前世界的理解。该产品的即时学习模式iClassroom将于8月全面上线。


iClassroom内测界面图片来源:受访者供图


灵宇宙方面介绍,具身智能当下真正稀缺的变量是物理世界中连续且规模化的第一视角交互数据。具身智能的另一种实现路径是,通过轻量硬件进入真实世界,逐步获得环境感知、情境理解和持续交互的能力。


此次WAIC还展示了多项行业前沿探索成果。


其中,3D生成大模型公司影眸科技正在探索场景级生成,其研究成果CAST(《CAST:基于单张RGB图像的组件对齐式3D场景重建》),实现了输入一张图片,即可生成包含物体、物体关系和物理约束的完整3D场景,被视为“世界生成模型”方向的重要突破。


此次其最新模型Hyper3D Rodin Gen-2.5亮相,该模型将类大语言模型的“先思考、再生成”运行逻辑引入3D生成领域。影眸科技核心产品Hyper3D则通过自然语言编辑、递归分件、可控生成等核心功能,解决了3D生成中“随机抽卡”的行业难题。


作为连接人的意图与智能系统的关键技术,脑机接口也正不断拓展应用边界。


本次WAIC上,强脑科技发布世界首个一体化脑控机器人AI科研平台——BrainCo脑控机器人训练平台。据悉,脑控机器人训练平台的核心,是让人通过脑电信号直接指挥机器人完成动作。用户佩戴脑电帽后,平台会实时采集与任务相关的脑电信号,通过算法识别其中的意图相关模式,并转化为具体指令发送给机器人执行。


其同期发布的BrainCo灵巧操作数采矩阵则围绕"灵巧操作"场景,整合真人示教、真机执行与仿真生成三类来源,覆盖真机、真人感知与虚拟仿真三个维度,为具身智能的灵巧操作训练提供一站式数据方案。


当前,AI的竞争焦点正从数字世界的内容生成与信息处理,进一步延伸至对物理世界的感知、理解和执行。


智元合伙人、高级副总裁姚卯青此前曾公开表示,目前行业最需要突破的核心仍然是具身大模型实现智能涌现,而实现这一目标需要持续、大规模的资金投入。


在他看来,物理世界AI的发展门槛不会低于数字世界,未来需要更多数据、更大的模型以及更强的算力作为支撑,推动具身大模型实现智能涌现,这一过程也需要产业链上下游、政府以及市场的持续投入与耐心陪伴。

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