在暴雨、水上划船、热浪袭人中线上股票配资网，7月20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海落下帷幕。这是世界人工智能大会第九次举办，本次展览总面积首次突破10万平方米，吸引了1100余家企业参展。
今年的WAIC上，机器人依然是C位明星。据官方统计，会展期间有超过300台机器人现场同台竞技。但今年机器人的吸睛“姿势”完全变了。机器人后空翻、跳舞、打太极等“才艺表演”大面积退场，取而代之的是一排排正在拆垛、搬运、上下料、做咖啡、分拣药品的机器人。
智元把广州地铁安检岗、京东物流仓储产线搬进展厅，乐聚用1:1产线复刻“进厂搬砖”全流程，蚂蚁灵波则开出了一家机器人智慧药房。甚至在WAIC主会场和两个分会场的公共区域，都有60台机器人负责指路引路。
从“炫技”到打工，2026年的WAIC机器人产业完成了一次集体转身。今年被多家企业定义为“部署态元年”“落地元年”，但元年的另一面，也有参展机器人“翻车”视频在社交媒体频繁出现——走路摔倒、抓取落空、动作卡顿……与落地元年的宏大叙事形成了微妙对冲。
热闹之外，真正的问题浮出水面：机器人何时能稳定作业？当它们走出聚光灯、进入真实的夜班和产线，能不能连续工作一万次依然稳定如初？这场从舞台到工位的机器人集体迁移，究竟是产业拐点还是另一种方式的“炫技”？
1 机器人集体遇上人类KPI
在WAIC上，智元一口气发布了远征A3 Ultra、精灵G2 Max、灵犀X2 EDU等五款机器人新品，展位一时挤得水泄不通。但比新品发布更值得关注的是，智元把展位变成了工位。在现场，机器人在依据真实场景布设的广州地铁的安检引导岗、成都宽窄巷子的游客服务中心、京东物流的仓储产线“上班”。
与之对应，智元展台上跑的不是舞蹈表演，而是真实的工作流：芯片料盘上下料、料箱搬运码垛、安检咨询应答。甚至WAIC主会场和两个分会场的公共区域，也有60台智元机器人在承担指路引路服务……
智元并非个例。今年参展的机器人企业，集体将工位搬到了展位现场。
乐聚机器人在其展台特别设置了“进厂搬砖区”。该展台以1:1比例复刻真实产线，机器人包揽了纸箱拆垛、塑料箱拆垛、小件上料等三大场景，从拆垛、搬运到上料全自动完成，遇到箱体歪斜还能自行校准，全程无需人工介入。
它石智航将整套针对汽车产线的线束智能机器人解决方案搬到了现场。这套方案包括机器人本体、流水线、生产面板等全套作业设备。据展台工作人员介绍，这套方案主要覆盖乘用车前后保险杠线束、天窗控制线束、车门控制线束等全品类线束量产场景，目前该方案已在国内汽车线束龙头企业天海电子规模化部署。
南都N视频记者关注到，这届WAIC，机器人除了集体要化身“打工人”，更要面临严峻的人类KPI考核。
在原力灵机联合阶跃星辰搭建的“机器人拼搭长城”展台上，一块标记着实时作业时间、拼装完成度的看板在现场展示。随着机器人的身影在现场来回巡游，4台桌面机器人主攻精细零件的拼装，两台轮式机器人负责将拼装完成的组件运输、组装，由机器人构造的“赛博长城”拼装进度条正在一步步向右推进。
微亿智造的具身质检多臂协同机器人，在展位上化身经验丰富的老师傅，高速飞拍并在运动摆臂中精准捕捉微米级缺陷，一时间现场闪光灯不断。
据工作人员介绍，该款机器人系统搭载0.2微米级超高微米检测精度，以及1米/秒高速动态飞拍成像能力。通过拍摄能快速判断产品良率并统计缺陷，并将结果呈现在现场的看板中。
目前，这套系统已在某头部德系车企的国内总装车间及德国本土产线同步运行。
仙工智能联合创始人叶杨笙观察到了类似的现象，他告诉南都记者，相比去年，今年机器人品类更丰富、产品化更进一步。“去年大家展示的还有些工程样机的部分，今年看起来更像完整的产品了。另外，今年表演跳舞性质的机器人相比去年少一点，基本不管是在家庭还是工业、物流场景，各家机器人都在干活”。
2 消费赛道挤满“打工人”今年WAIC ，蚂蚁在现场打造了机器人智慧药房，该药房也入选WAIC 2026“镇馆之宝”。在WAIC蚂蚁灵波展台，乐聚、星海图和蚂蚁灵波自研R-2三台机器人，在具身基座模型LingBot-VLA 2.0的驱动下根据随机订单自主分工，连续完成接单、取货和交付。机器人需要识别药品及其位置，理解货架、人员和设备的空间关系，规划连续任务，并将决策转化为不同本体可以执行的动作。
据介绍，这套方案已在国大药房上海门店投入实际运营。门店无需为机器人专门进行空间改造，机器人可直接进入既有经营环境，与工作人员和顾客共处。特别是在夜间值班等场景，机器人有效协助药剂师分拣药品，分担高频重复劳动，提升夜间药房的服务效率。
谈及蚂蚁选择落地药房场景的原因，蚂蚁灵波科技CEO朱兴表示，一方面是看到商业空间，另一方面则是为了牵引模型的进步。“机器人智慧药房从整个任务或者环境来说，不是单一任务也不是纯封闭空间，更多偏生活服务，无论是操作泛化性、环境复杂度，还是跟人交流的安全性，难度都高于工业、物流等，我认为应对更难的场景能把我们的能力打磨得更成熟”。
针对后续是否会大规模复制药房落地场景，朱兴则表示肯定，但他认为数量方面不会太激进。原因之一就在于跨门店复制存在一定难点，“因为门店之间存在差异，涉及到门店作业流程的改造、门店工作人员的培训人机之间的磨合等，需要一个比较长的部署、交付周期”。
无独有偶，穹彻智能也在现场展出了零售药房场景解决方案。据介绍，面向超过3000个SKU商品，部署该套解决方案后可实现轻量化部署，无需大规模改造门店结构与运营流程。据悉，目前整套解决方案已在连锁药房完成部署与运行验证，持续探索具身智能机器人在真实商业环境中的应用价值。
除了药房这一民生场景，咖啡、冰淇淋、早餐等日常制作场景，也成为各家机器人厂商争相布局的关键。
深圳机器人公司智平方在展会上开出一家能够制作饮品的机器人店，展示了机器人店员自主稳定完成咖啡、冰淇淋、抹茶等饮品制作的过程。
在上海百年石库门历史街区张园，一座名为“爱宝智魔方”的模块化具身智能服务空间则入选了“WAIC City Walk 2026伴游记”官方参访点位。在该点位，一台名为“爱宝”的通用智能机器人会不断为顾客制作咖啡。
银河通用也带来了一套正在真实场景应用的具身智能解决方案矩阵。在其展区内，Galbot G1 机器人在挑战完成极具长程任务特色的早餐制作任务——烤面包、倒饮料，双臂协同。据介绍，任务链的每一个环节都可以被随机干扰：如面包的摆放位置可以挪动，倒水的壶可以移走，杯子可以变换位置，放面包的盘子也可以被随意移动。
3 当世界模型成为“大脑”当硬件躯体日益成熟，机器人最激烈的较量已经转移到了“大脑”。蚂蚁灵波科技CEO朱兴在WAIC上表示，大脑是制约具身智能行业发展最关键的瓶颈。“过往小脑、控制技术和硬件进步后，机器人能唱歌跳舞，但不能干活。真正在现实环境里干活，本质上更多靠大脑，因为有很多活必须通过模型来驱动解决”。
关于“大脑”的流派，过去两年，VLA（视觉-语言-动作模型）与世界模型路线引起了几番争论。VLA曾是具身智能的默认技术路线，行业一度押注它作为通用方案的底座。但随着落地推进，这条路径的短板逐渐暴露：机器人在训练环境中可以精准执行，一旦换到陌生场景，往往抓不住、对不准、动不了——泛化能力的瓶颈，卡在了从Demo到产线的最后一公里。
在这样的背景下，世界模型开始接棒成为技术新焦点。在世界模型路线中，机器人大脑掌握物理世界的运行规律、把这套规律转换成不同的行动指令，就可以更快学会物理世界中的不同任务和适应新环境、降低对数据依赖。
今年WAIC上，行业的共识度更加明显，多家厂商都集中展出了面向机器人的世界模型成果。
云迹科技在展出了其人机共生世界价值模型。在现场演示中，南都记者看到，用户通过自然语言向小程序下达指令，C端应用随即展示任务理解、推理与规划过程，世界价值模型进一步调度单臂协作机器人，连续完成取衣、抓衣、洗衣、烘干、送回等长程任务。
为什么今年整个行业都在谈世界模型？云迹科技相关负责人段炎彪告诉南都记者，这种转向并非技术概念的简单更替，而是机器人行业思考方式的一次迁移。
“过去，行业更多关注如何把一个动作做对；现在，大家开始思考机器人如何在真实场景中持续提供服务。世界模型的核心，是让机器人能够理解环境、学习环境的运行规律，并预测自身行动可能带来的状态变化。只有具备这样的能力，机器人才能在复杂、动态的真实场景中进行规划和行动。这也是整个行业由单点能力展示走向场景落地，乃至商业化落地的重要拐点”。
据介绍，云迹科技提出的世界价值模型是在世界模型基础上的进一步演进。世界模型主要解决“世界如何变化、行动会带来什么结果”的问题；世界价值模型则进一步引入价值判断与目标优化，评估不同决策可能产生的长期影响，并在多种可行方案中选择整体价值更优的行动路径。
这意味着，模型不仅要判断一个动作能否执行、结果是否正确，还要综合考虑效率、成本、用户体验、安全性以及人机协作等多重目标，实现从“把事情做对”到“以更优方式创造长期价值”的能力升级，从而推动降本增效与服务体验提升的双重落地。
智元合伙人姚卯青在WAIC主论坛上也提到，今年世界模型虽然火爆，但大部分工作仍停留在视觉生成层面，主要基于视频生成类预训练模型做后训练。
姚卯青认为，当前世界模型训练中存在的两大问题。一是数据类型的错配。互联网视频的数据分布与机器人真正需要的物理世界数据存在本质差异，与互联网数据不同，机器人需要的是接触丰富、包含推拉拧拽等动作，涵盖柔性物体、摩擦力、流体等多样物理交互的真实数据，这些既在互联网上稀缺，也难以通过现有物理引擎模拟；二是数据规模不足，他提出，物理世界数据的信息密度远低于文本，要实现更高阶的物理常识判断，可能需要达到“亿小时”量级的真实世界数据。
朱兴也观察到了数据不足的问题，他提到这是制约大脑发展慢于小脑的本质原因。“具身数据不足是更本质的一点。数据确实难收集、难生产。未来要先通过人为的数据收集和生产，让大脑泛化一点，然后再投产，在投产过程中收集一些分析的数据，尤其是异常的数据，形成闭环。等到人人都可以为机器人生产数据，或者机器人的学习范式改变之时，才会迎来真正的大爆发”。
4 机器人频繁“翻车”，卡点在哪？2026年被多家企业定义为机器人部署元年、落地元年。尽管机器人已毫无悬念地成为本届WAIC的C位明星，但与此同时，不少机器人在展会现场“翻车”的视频也成为社交媒体的谈资——走路摔倒、抓取落空、动作卡顿，这些画面在互联网平台上广泛传播，几乎与“落地元年”的宏大叙事形成了某种微妙的对冲。
热闹之外，一个更务实的问题浮出水面：机器人何时能真正稳定作业？从展台到产线，中间还隔着几道关卡？
地瓜机器人开发者生态副总裁胡春旭在WAIC前的媒体沟通会上给出了一种判断：今年作为具身智能量产元年的产业共识已经形成，但背后的挑战依然十分巨大，机器人从实验室走向工厂稳定作业，中间的鸿沟非常大。
他将挑战归纳为三层。第一层是“模型上车难”：模型部署在云端会面临实时性难题，网络抖动和延迟直接影响控制可靠性；放在端侧，又会受到功耗、成本、带宽等多重约束。第二层是系统算力要求极高：机器人是一套复杂系统，除了运行VLA与世界模型，还要调度多路摄像头、传感器实现高度协同，对数十个关节电机实现高精度控制，需要充足的算力同时支撑“大脑”的感知决策与“小脑”的运动控制。
第三层则是容易被忽视的产业协同问题。“实验室做Demo相对容易，十次运行中只要有一次成功即可，原型机可以存在诸多缺陷，依靠手工标定就能完成演示”。胡春旭说，“但大规模量产需要保障硬件一致性，实现PCB、接口的标准化，所有功能都需要通过耐高温、耐冲击、高负载等全项可靠性认证。这个过程需要全产业链协同推进，单靠一家企业很难完成全链条落地”。
穹彻智能创始人、上海交通大学人工智能学院副院长卢策吾则在WAIC期间的产业论坛上，从另一个维度拆解了落地的判断标准。他认为，决定哪些任务已经能够落地、哪些任务暂时还不能落地的那条“红线”，本质上是模型的智能水平。
而衡量预训练模型的能力，可以归结为两个维度：一是“可达性”，即模型能否通过后训练，将某项任务提升至足够高的成功率；二是“经济性”，即达到这一目标需要投入多少数据、算力、时间和人工成本。
卢策吾进一步指出，尽管当前世界模型的发展已经能够让机器人理解环境、预测变化，但当机器人真正进入物理世界，还必须面对摩擦、碰撞、阻力、形变以及复杂的接触关系。
在他看来，世界模型赋予机器人泛化能力，力与接触反馈则让模型生成的行为能够稳定、可靠地落地到现实世界。比如，人类在拧瓶盖、推抽屉等动作中，并不需要对每一个细节进行复杂推理，很多调整来自接触之后的“下意识”反馈；对机器人而言，合理利用力与接触信息，同样能够降低实现通用能力的成本，压缩世界模型需要推演的解空间。
从“能够完成”到“可靠完成”，正是机器人由Demo走向规模化应用必须跨越的关键一步。而这一步，可能比外界想象的要难得多。当WAIC展馆里的灯光熄灭，机器人们被拆解、打包、运回各自的实验室和产线，真正考验才刚刚开始：它们要证明自己不仅能在聚光灯下完成一次漂亮的演示，更要做到在无人围观的夜班里，连续一万次作业依然稳定如初。
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