《科创板日报》7月20日讯，2026世界人工智能大会正在上海如火如荼地进行。本次大会汇聚了1100余家企业和3000余项前沿科技成果，集中展示了人工智能产业的最新发展态势。记者在走访展会百余家居身智能参展商并参与十余场行业论坛后发现，本届大会的具身智能赛道正经历一场深刻的产业转向。
行业正逐渐告别往日重参数、炫特技的“表演式内卷”，不再以机器人翻跟头、跳舞等噱头作为展示重点。取而代之的是，常态化工业分拣、物流搬运、能源巡检等实景作业成为主流，产业含金量显著提升。如今，行业竞争的壁垒已下沉至真实场景落地能力、数据基础设施搭建以及规模化量产交付实力。
从参数比拼到PMF验证
过去几年，人形机器人企业多在自由度、算力、行走速度等参数上大做文章。而今年，产品市场匹配与常态化运营成为了关键词。
星动纪元现场展出了全尺寸双足人形机器人星动L7、全直驱灵巧手XHAND系列以及商业场景服务机器人星动Q5等全家族产品，并重点展示了行业首个完成PMF验证的具身物流解决方案。据星动纪元相关负责人介绍，该方案已在顺丰、中国邮政的十余个物流中心常态运转，成为行业首个完成PMF验证的具身物流方案。此外，其海外业务发展迅猛，全球市值前十的科技企业中已有9家成为其客户。记者在现场看到，星动L7演示了全身遥操作，全身关节协同流畅，动作完成度高。该机器人整套运控方案和集成化硬件均为企业自研，其价值不仅在于运动展示，更在于能作为稳定可靠的实体平台，用于采集真实运动数据，迭代具身世界模型和VLA策略，实现从虚拟仿真到实体部署的闭环。
科大讯飞则将认证证书摆在前台，其具身分拣机器人已通过中国CR认证、欧盟CE-MD准入及信通院物流分拣评测，拿到了国内外通用的“上岗证”。该机器人已在物流、商超和泛制造场景开展作业验证。同期展出的具身智能采训推机器人LDT01，将数据采集、模型训练、推理部署串联成链，被视为具身智能的“数据基座”。本月初，聆动通用与讯飞研究院联合升级了机器人的“大脑”，即统一多模态具身大模型iFLYTEK-Embodied-Omni，使机器人从环境理解到精细动作一气呵成，上手更快、部署迭代成本更低。
北京人形机器人创新中心的路径更具针对性：不做全能选手，专攻3D场景，即Dirty（脏污）、Dangerous（高危）、Dull（枯燥）。该中心围绕商用、工业、能源、检测、物流五大赛道打包标准化解决方案，将定制开发的底层能力封装成“开箱即用”的套件，直击行业痛点——技术并非不够先进，而是落地成本高、周期长。
万台级交付成行业门槛
去年的WAIC，厂商比拼的是关节自由度、后空翻和流畅舞蹈；今年的展台则出现了新趋势：产能、良率、标准化交付能力以及量产S曲线成为核心竞争力背书。
智身科技携全矩阵新品亮相WAIC 2026。截至2026年6月，其累计量产已突破15000台，6月单月突破5000台，从2025年商业化起量至今，量产曲线陡峭上升。一位具身领域从业人士表示，万台级量产意味着供应链管控、产线良率和交付体系已通过实战压力测试，这比任何单项技术参数都更难复制。
智身科技推出的钢镚L2是其中的代表，其核心价值在于降低四足机器人落地部署门槛。设备搭载自研RoamerX新一代智能导航及GLUE全向自主跟随系统，配合标准化硬件接口与模块化扩展方案，帮助企业压缩部署成本、缩短上线周期，推动四足机器人从“项目定制交付”向“标准化交付”转型。目前，其产品已覆盖安防巡逻、电力巡检、应急救援、教育科研、物流运输及文娱表演等多个领域，其中防爆四足巡检机器人智身铅球SP1专为石油化工、能源场站等高危环境提供无人化巡检解决方案。
供应链国产替代与数据基建
量产压力正在向上游传导，为国产零部件创造了机会窗口。六维力传感器厂商蓝点触控披露，其在国内人形机器人六维力传感器市场份额已达72.6%，客户覆盖智元、银河通用、小米、优必选等头部企业。广东超级工厂建成了国内首条力传感器全自动产线，设计年产能达关节力传感器100万套、末端六维力传感器20万套。蓝点触控将价格压至进口产品的一半以下，并将交付周期从6至8周压缩至2至3周。这揭示了行业规律：人形机器人尚未大规模盈利，但“卖铲人”已率先完成国产替代。作为机器人“最后一毫米”的力觉技术，中国企业在此隐形赛道已实现超强卡位。
世界模型与数据标准
本届WAIC，各大企业的技术命名虽各异，但底层路线高度收敛：世界模型+大小脑协同架构成为通用技术底座，争论焦点从“要不要世界模型”转为“如何搭建标准化训练体系”。
智源研究院自2024年起承接国家具身智能训练场任务，采购20余个品牌机器人本体，采集约20万条数据用于VLA基础模型训练。实践发现，不同本体的数据格式、采集方式和标注体系差异巨大，直接混合训练难以形成有效模型。为此，团队自建数据采集与处理平台，对采集视角、关节信息、数据落盘和标注体系进行统一，才使跨本体数据训练成为可能。智源研究院创始人刘东认为，未来跨本体通用模型的发展，首先需要建立统一的数据采集和处理标准，而非简单扩大数据规模。
酷哇科技CTO廖文龙提出，机器人需要的是“物理世界模型”和“人类社会世界模型”的统一。机器人不仅要预判物理影响，还要理解社会规则。酷哇科技通过构建面向Physical Agent的Agentic World Model，让机器人在全国50多个城市的环卫、配送场景常态化运营，用真实任务数据反哺模型，形成数据闭环。
数据获取方面，鹿明机器人展出的无本体数采设备提供了一种新解法。该设备无需部署实体机器人即可采集真实工业操作数据，直指真机数据“贵、慢、少”的痛点。鹿明机器人相关负责人表示，工业场景结构化程度高、任务边界清晰，是具身智能实现规模化落地和持续迭代的最佳起点。随着机器人在工业场景积累数据和模型泛化能力，其能力将进一步延伸至商业服务，并最终迈向家庭场景。
综上所述，具身智能的竞争壁垒已从算法层下沉至“数据基础设施+真实场景占有率”。谁在真实世界中运行的机器人更多，谁的模型进化得就更快，这也是所有头部企业争相将机器人送入工厂和物流中心的原因，哪怕利润微薄。