文｜奇点Journal 行之 徐婷

编辑｜孟雯

又是一年WRC。

开幕当天恰逢七夕，有机器人现场上演求婚，里外围了三层。同一天，宇树科技登陆科创板，开盘1100元，较发行价大涨近630%，市值一度冲破4000亿。一家靠让机器人翻跟头、跳舞出名的公司，选在展会开幕这天完成自己的资本成人礼。

去年观众为其喝彩，今年交易所为其定价。这个细节，几乎是具身智能的行业缩影。

今年逛展的体感和去年很不一样，去年大家围着看表演，机器人跳舞、打拳、后空翻，展台像马戏团。今年展台前围着的，是机器人叠衣服、分拣药品、在模拟仓库里搬货、给汽车点焊。

表演少了，干活多了。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波提到，2026年可能是具身智能数据规模化的元年。去年，客户的数据需求普遍还在几百、几千小时；到了今年，需求已经普遍来到十几万、几十万，甚至上百万小时，增长达到百倍、千倍。

用创投圈的行话说，技术验证（POC）走完了，该进入产品验证（PMF）了。

但从“能验证”到“卖得动”，中间还隔着一连串追问：能不能干活只是第一张门票，谁愿意付钱？造不造得起？交不交得出？出了错谁兜底……

这届WRC的热闹，基本都藏在这串追问上。

场景先行：“越苦越窄，账越好算”

选择扎入场景的企业逻辑很朴素，先找到愿意付钱的场景，让场景反过来定义产品。

全场最老牌的玩家是新松机器人，它啃下的是一块硬骨头。

在吉利义乌基地，领克900的焊装主线上跑着近百台新松的大负载机器人，成建制占住车身主焊线、下部线、左右前门线、侧围线这些核心工位。点焊、快换、涂胶、螺柱、SPR/FDS铆接，一条线上95%以上的主流工艺都接了。部分工位和德国老牌机器人同场对飙，焊枪此起彼落，节拍一致；还有一部分关键工位，干脆全部由新松独立担纲，从单个冲压件入线到完整白车身下线，国产机器人第一次闭环跑通。

汽车焊装被外资垄断了三十多年，是国产机器人公认的应用禁区。这个行业认一个数字：平均无故障工作时间不低于8万小时，主机厂停线一小时的损失以百万计。看点不在效率，而在门槛，主机厂把核心产线交给一家国产机器人公司，赌的是自己的生命线。

这份信任是新松多年陪跑积淀出来的。2022年底，首批2台新松机器人在吉利梅山基地用72小时替换进口工位；此后两年，梅山、春晓、长兴、义乌多基地验证迭代，才换来义乌的成建制进场。

这次WRC，新松把人形机器人做成了一个家族：轮式的松羿分两个版本，Agile敏捷版用全向轮底盘加关节折叠升降，横向平移、原地掉头，0.3到1.5米的作业高度，专钻紧凑型产线；Power力量版用立柱式升降，双臂协同负载15公斤，升降行程900毫米，作业范围从地面一直拉到1.8米，瞄准厂区物流和高频搬运。再加上双足的松行、四足的松睿，形态不同，底层是一套东西。

新松敢接这个赌局，靠的是家底。出身中科院沈阳自动化所，从控制系统起家，控制器、伺服电机、驱动器一路自研，连人形机器人用的一体化关节模组都握在自己手里，二十多年攒下几千家工业客户。这次展会主推的OneHub羿枢多机器人协同系统，一个大脑调度多类异构机器人，其实是在做一笔资产的翻译：把几十年的工业现场经验，换成智能时代的入场资格。

老牌巨头往深里走，新锐公司往窄里钻。

清研精准选的战场，一个在榆林的矿山下，一个在头部电池厂商的产线旁。矿山是它的第一个垂类中试场景，动力电池是第二个，环境和工序全变了，路径是同一条：从真实产业需求里选任务点，标定、采集、治理、仿真增广、训练评测，能力接入真机，再让现场数据回流。现场失败不算项目终点，会被归因、补数，变成下一轮训练的起点。

这是一家清华孵化的公司，在自动驾驶和新能源领域攒了八年数据，方案已经落地三十多个国家。它挑的场景都不体面，粉尘、高危、强工艺约束。但恰恰是这种又苦又窄的地方，客户付钱最痛快，容错要求也最诚实。机器人在这里没有表演价值，每一次抓取都直接换算成成本和安全。

大晓机器人的晓满履约方案瞄准闪购仓、前置仓这类多SKU、高密窄仓的场景，履约机器人W1能在75厘米的过道里穿行，用不超过1N的力控精度处理柔性包装，目前在烧卖购、快客达、中石油便利店里真实跑单，靠每天的交易和货架数据自我进化。另两个方案，晓新管酒店洗衣全流程，晓途管户外开放场景，思路一以贯之，窄场景，深打井。

值得一提的是星源智。这家智源孵化的大脑公司成立仅10个月完成10亿融资，按理说该重点秀他们的模型，它确实也秀了，方式是让两台人形机器人摇绳、机器狗跟着节奏跳长绳，号称全球首次异构多机协同跳长绳的实机验证。但展台另一侧，它摆的是工业作业演示。这透露出的变化是，即便是做模型的公司，也开始主动把自己放进真实任务里接受检验了。

场景越具体，需求越明确，机器人的价值也越容易被计算。POC解决“这件事能不能做”，PMF逼问“换一件事，还能不能继续做”，问题也从“谁愿意付钱”，转向“机器人究竟要有多聪明”？

技术先行：从造好身体，到抢滩“通用大脑”

具身智能的硬件叙事在退潮，对大脑的争夺愈发火热。蚂蚁灵波负责人的一句话，能代表技术先行一派的共同信仰，具身智能的竞争正从造好身体，转向“谁的大脑更通用”。

道理不难懂，机器人面对的任务太多了，如果每进一个新场景都重新训练一套模型、重新适配一种本体，规模化就永远是一句空话。但怎么长出这颗通用的大脑，场内的技术派分成了两个阵营，用几乎相反的方式解同一道题。

莫刻机器人从Physical AGI最核心的问题出发，即怎么用真实机器人交互数据，让智能在真实世界持续Scaling。创始人池晓威出自香港科技大学，蓝驰和Monolith押注，按他们自己的说法，语言让AI理解人类，动作让AI进入世界，物理智能不是旁观世界的结果，而是在真实世界中行动的结果。

清工开物则旗帜鲜明地反对数据堆砌，更多是把团队在物理规律和触觉感知上的长期积累，压缩到具体产品形态里：多臂“千手”机器人、自研触觉传感器，把“力学世界”的不变量，变成可调用的底层能力。

CEO龚佳乐在这个方向深耕10年，试过10余种技术路线，最后收敛到“物性智能”的方案，公司今年6月才正式注册，但已经拿下两轮融资。龚佳乐认为，冗余的数据、丢失维度的数据都不重要，高质量、全维度、经过解析的数据才是核心。他还给行业算了一笔账，过度依赖大模型的路线，只能把机器人的操作能力上限提到75分，而基于物理公理的方案能拉到95分。

抓手是一个反共识的细节。抓握稳定性这件事，大模型要靠海量数据训练，清工开物直接用一条物理判据，不滑动即稳定，不需要训练就能实现。触觉方案也反着来，放弃高密度排线的电子皮肤，改用点震感加表面波定位，传感器没被直接碰到，也能通过表面波算出触碰位置，成本更低，容错更高。

一个赌数据规模，一个赌物理公理，这种针锋相对本身，就是行业快速演进的证据。新技术诞生一定会经历从技术发散到技术收敛，成熟的行业不吵路线，只抢份额，就像移动互联网下半场，大家比的不再是谁的技术对，而是谁的钱烧得久。

自变量是另一种意义上的少数派。C馆多数展位的演示集中在产线搬运、仓储分拣，它的量子系列机器人却在插花，根据观众挑的花枝和花器，自己判断长短、角度和配色，插出一捧错落有致的花束。旁边的同款机器人在叠衣服、取外卖、从冰箱里拿饮料，再旁边，一双灵巧手在拆快递。这些动作没有预设脚本，由WALL-B具身智能基础模型端到端输出。

落地它也走得最激进。3月，它和58同城在深圳上线人机协同保洁，那时的分工还是机器人管客厅收纳、保洁阿姨管厨房重油污。四个月后，展台工作人员的说法已经变成，搭载这套模型的机器人进入了深圳、北京、上海的百户真实家庭，任务清单扩到了杂物归置、垃圾清运、厨房深度清洁。家庭之外，它干脆把一条真实物流产线搬进了展馆，包裹分拣在此前的公开直播实测里跑出了每小时1816件。

今年7月蚂蚁灵波的全栈大脑2.0在WAIC发布，一口气发表了六项成果，其中LingBot-VA 2.0是行业首个具身原生世界动作模型，WRC是它的阶段性“验收场”。它走一脑多机路线，LingBot-VLA 2.0预训练吃进去6万小时真实数据，一个大脑适配17个品牌、20多种构型，本体交给乐聚、钛虎这些伙伴。

这里有个很有趣的对照。新松负责人在采访时提到，相比仅做大脑算法的厂商，新松有本体研发经验，能精准控制每个轴的运动。新松和蚂蚁，一个从本体和工业现场往大脑走，一个从大脑往场景走，相向而行，谁也绕不开对方的领地。未来的巨头，大概率诞生在两股人流的交汇处。

同样把宝押在控制底座上的，还有机器科学。它的展台被布置成一个开放考场，观众可以随手放上自己带的物品，刚的软的、规则的不规则的都行，再用自然语言下指令，把水杯放到纸巾左边，机器人反应很快。它甚至让机器人举着一根魔法棒做了两分钟指挥表演。

一个展台，两套语言。魔法棒是舞给大众看的，开放考场是留给内行的，随手乱放的陌生物品加一句口语指令，考的是毫米级的控制精度和丝滑的运控。开幕前两天，它刚发布首款轮式仿人形通用机器人REX G1，和部署在腾讯云上的具身世界模型、通用操作模型配合，能把视觉信息和自然语言联合起来理解推理，再交给灵巧手执行。

路线选择上也很务实，大脑优先服务B端的物流、零售、商超，这些地方物体种类多、任务重复性高，对泛化操作有真实需求，而家庭场景想象空间虽大，对成本、安全、稳定性的要求也更苛刻。

如果说机器科学是在验证“通用操作”能不能落地，动易科技则干脆把跨场景迁移本身变成了自己的实验场。

单看展台，它几乎是去年马戏团的残留，双足人形机器人C2和人类对打乒乓球，正手反手都打得起来，还有功夫秀。表演的痕迹很重，但这家2024年9月才成立、天使轮累计融了超2亿的公司，打法值得一拆。

它用运动场景给智能体做压力测试。4月广交会，C2公开和境外客商对打羽毛球，无预设、无遥控；7月干脆在广州的商场里开了一间快闪羽球馆，近一个月接待近万人次，单日峰值上千次交互。这次WRC，同一套物理智能体PhyAgents从羽毛球迁移到了乒乓球，不用从零重训全身策略，只微调感知参数和末端动作约束，就完成了人机对打的公开首秀。

看明白这个迁移，就看懂了动易在卖什么。它卖的是可迁移的训练范式，让机器人的智能从单点定制、一机一训，走向跨场景复制。表演是高压测试场，是真实人机交互的数据入口，顺带还是一个能自己造血的小生意。

它的另一面是硬核体格。全尺寸重型电驱的M系列，1米8、75公斤，能完成拟人态后空翻，这类极限动作验的不是热闹，是硬件架构和控制算法在极端工况下的协同能力。

大晓机器人把能力层讲得很完整。开悟世界模型Kairos 3.1在7月WAIC发布并向全行业开源，把生成智能、物理智能、认知智能融进一个原生统一架构，在世界模型的视频生成和状态预测权威评测里都拿了第一，压过Cosmos 3和PI。

更难的是落地指标，8B模型在端侧的推理延迟压到125毫秒，比同类世界模型快52倍，世界模型第一次有了真机实时控制的资格。值得重点提及的它提出的以人为中心的数据范式，用开放世界视频、人类交互数据、真机数据搭起一座三层数据金字塔，让模型从描述世界，走向理解和推演世界。

淘金的人多了，卖水的先赚钱

有了更大的模型、更通用的算法，也有了越来越多真实场景，下个追问变成，什么样的数据值得训练？怎样快速验证模型？怎么定位错误？又怎样把一次成功变成可以复制的能力？

光轮智能给出的答案是构建物理AI的持续学习基础设施，联合创始人兼总裁杨海波对规模的体感最直接，他的解法可以概括成一句话，仿真完成99%，最后1公里在真实部署中对齐。他反复讲一个被低估的环节，评测。

真机测试一次要租场地、买设备、人工评测，周期数周到月级。换成仿真，迭代周期从月级缩到小时级，验证成本降九成，还能万卡并行。没有评测能力，就无法定义什么是高质量数据，更没法溯源模型的真正问题。这次WRC光轮专门发布的RoboFinals中试基地仿真评测平台，干的就是这件事。

这个认知背后是身位，光轮是全球首个具身数据独角兽，服务30多家头部模型公司，每家交付超20万小时标品数据，还是Newton仿真技术委员会和EgoWorks人类视频委员会两大国际标准组织里唯一的中国企业。

此外，光轮还在WRC期间开源了全球首个10万小时级全模态人类行为数据集EgoSuite-Open100K，顺带启动了一个五年100亿的具身数据共建计划。

杨海波还透露仿真平台已完成对摩尔线程国产芯片的适配。用他的话说，仿真要跑在国产芯片上，国产模型要在国产芯片上训练，单点突进风险太高，必须有组织地协同创新。

这话听着像口号，但放在当下的供应链语境里，其实是一个很现实的赌注。

数据路线的另一端，又碰到了大晓。大晓在能力层开源了Kairos，这次WRC展出的ACE Sense Glove采集手套，力触觉灵敏度能做到0.01N，指尖碰柔性物体时最细微的力变化都能记下来，关节角误差小于2度，20多种异构传感器的时间同步误差压在1毫秒内。

行业过去讲数据是堆数量，它讲的是提密度，模态密度、场景密度、时间密度，把带有物理世界因果律的高密度真实交互数据录进去。

光轮从仿真往真实走，大晓从真实交互往模型走，仿真解决规模和成本，真实交互解决物理信息的密度，最后大概率是两头往中间合流。

数据和大脑都有了，最后一道关便是量产交付。这一环最热闹的位置，被地瓜机器人和它的生态伙伴占了。

地瓜的愿景是构建机器人母生态，产品主要有两类，覆盖5到500TOPS的边缘计算平台，和一站式开发平台。这门生意的妙处在于，机器人公司越多、卖得越好，它越赚钱。淘金热里，它是站在所有玩家身后的卖水人。

地瓜的生态伙伴名单拉出来很长，维他动力走消费级，创始团队出自地平线，大头机器狗首销6540台，订单金额近亿元，号称全球首款无需遥控的消费级机器狗。

继四足机器人“大头”后，这届WRC上正式发布的Vbot维他动力的人形具身智能终端“Vbot ATOM”也采用地瓜机器人旭日S100P智能计算芯片作为核心主控。

智身科技走规模量产，两个系列的四足机器人搭载地瓜旭日S100P芯片，累计量产突破1.5万台。星尘智能走精细操作，展台上机器人打桌上冰球，毫秒级响应，支撑它的是自研绳驱传动的T1机器人，5月底发布，这次WRC首次线下公开亮相，煎牛排、调酒、做化学实验都公开演示过，起售价8.99万元，把高精细操作拉进了9万元以内。

鹿明机器人卖的是数据的生产工具，其一站式桌面级双臂示教平台，部署了地瓜机器人RDK S600开发者套件，支持VLA、VM等大模型部署及复杂空间智能运算，实现数据采、训、推一体化。

当然，这只是地瓜生态里的“部分好友”，但样本的气质很能说明问题。大家不讲太遥远的AGI故事，更聚焦眼下，生产多少、卖出多少、成本降了多少。产品验证的“最后一公里”，就是在算这种不性感的账。

写在最后

逛完一圈回头看，会发现WRC的热闹是有层次的。最外圈是场景，回答谁愿意付钱；往里是大脑，回答能不能持续变聪明；再往里是数据、评测和量产，回答这门生意能不能成立，缺了任何一环，故事都讲不圆。

开幕那天，在展馆中央求婚的机器人被围了三层，人们举起手机，像看一场浪漫的奇观。但具身的重心，已悄悄转移到了那些叠衣服、搬货、点焊的工位上。

底层规则的改写从来不会立刻兑现成生意，具身智能是场宏大的实验，路线之争没有结论，场景之争刚开始，规模之争才冒头，PMF不是终点，而是一场正在进行的长跑。

技术的革命呼啸而来，每个人都在用自己的解法，在这场万亿级的产业变革里“等牛来”。