WAIC观察：人类已实现机器人表演干活

2026年世界人工智能大会（WAIC）上，机器人展区不再是“表演秀”的天下。一位来自安徽制造工厂的业务负责人，在看完机器人搬运箱子的演示后，接连抛出一连串问题：“节拍能控制在15秒内吗？精度范围是多少？续航多久？能自动换电吗？负重10公斤行不行？”现场工作人员一时答不上来，只能转头求助技术人员。

这样的对话，在今年的展馆里比比皆是。观众不再满足于看机器人唱歌跳舞，而是更关心一个问题：它到底能不能干活？干得怎么样？

在WAIC二层的H3馆，160家具身公司中，超过半数都在试图证明一件事——机器人真的能干活了。泡茶、叠衣服、搬箱子、整理物品，这些日常操作，在展馆里随处可见。而几家估值已过百亿的头部公司，更是直接把汽车工厂、物流分拣、3C制造、智慧药房等场景搬到了现场。

场景增加到十几个

银河通用是人形机器人领域的头部公司。过去，这家公司热衷展示机器人给人类拿饮料、取药品的完整流程；今年，他们展示的是机器人给新能源电池外盒打螺丝，以及搬运30公斤重箱子的能力。据现场工作人员介绍，这批重载机器人已经在宁德时代的工厂连续工作了3个月，这也是人形机器人在新能源制造领域的首次深度部署。

跨维智能则展示了机器人下象棋和手机装配的场景，全程自主操作，无需遥控。他们发现对面的灵初智能也让机器人抓取手机、放进手机盒，两家思路几乎一模一样。于是，跨维智能直接把自己的手机装配工作台搬到正对面，摆出了一副“中门对狙”的架势。

它石智航的展位上，一台人形机器人正面对布满几十根细线的面板，需要从一堆线中取出一根，整理后插进细小的孔里。这个场景主要来自汽车线束工厂，目前已经落地。它石智航联合创始人兼首席科学家丁文超表示，机器人在汽车线束工厂工作的速度和准确率正在接近人类。在真实工厂里，人类一次性处理几十根线是一件枯燥乏味的事，但机器人不会感到枯燥。更重要的是，机器人还能做到人类做不到的事，比如左右手同时插线，效率有望比人类快两倍。

今年6月曾在龙旗工厂直播机器人打工的智元，这次把机器人在汽车零部件公司均胜工厂的产线完整搬到了展台。三台机器人分工协作：一台负责上下料，一台负责装箱子，一台负责搬箱子。智元工作人员表示，这主要是为了展示机器人之间的协同作业能力。

专攻灵巧手的灵心巧手，在展台开辟了一个几平米的小区域。灵巧手从桌子上捡起几根机械手指，自行组装成一只完整的手。灵心巧手联合创始人张延柏说，相比去年，灵巧手的灵活性和寿命都有了明显提升。灵活性方面，去年灵巧手弹琴时，手指只能集中往下按压，今年五根手指已经可以灵活拨动琴弦。寿命方面，去年国内灵巧手开合次数表现最好的只有50万次，现在灵心巧手能做到200万次开合。

据不完全统计，WAIC上160家具身企业集中展示了十几个场景：叠衣服、洗衣服、搬箱子、运箱子、分拣快递、上下料、冲咖啡、做早餐、开瓶盖、收纳杂物、卖饮料、倒茶、能源巡检、计量检测……

机器人进家庭，是比进工厂更难的挑战。但今年，多家具身公司大胆尝试了家庭场景。这些机器人有一个共同特点：体型小，体态萌。上纬新材推出的启元Q1是代表产品，身高88厘米，不到成年人大腿的高度，体重约30斤，售价数万元。主打陪伴功能，比如陪小朋友说英语、玩耍。上纬新材CEO田华表示，他们的用户画像主要是开发者极客、科技潮人，以及有亲子陪伴需求的家庭。

带动上游赚钱了

截至2026年7月，机器人真正进入工厂的数量并不多。据记者了解，单个公司多则上百台，少的只有几台，大部分仍处于小规模试点阶段。不过，具身公司对机器人干活能力的需求，已经带动了一批上游公司赚到了钱。

他山科技是一家专注于人工智能触觉传感芯片及解决方案的研发商。该公司市场及生态副总裁付宜晖告诉记者，去年年初，灵巧手行业对触觉传感器的需求还不到20%，今年已经增加到60%。如果没有触觉传感器，训练机器人干活不仅成本高，效果也不好。今年上半年，他山科技的订单量比去年全年翻了4倍，每月交付数万枚触觉传感器，预计年底订单量能达到去年全年的10倍以上。

WAIC期间，另一家触觉传感器公司一目科技融资10亿元，估值已超百亿。客户主要来自数据采集公司和机器人公司。

数据公司的业绩也在增长。今年一季度，物理AI数据公司光轮智能收到了5.5亿元订单，目前估值已达150亿元。光轮智能联合创始人兼总裁杨海波告诉记者，今年具身行业对数据的需求，是去年的上千倍。去年，具身公司只想买几百甚至几千小时的数据，今年的需求已经涨到了上百万小时。他认为，人形机器人公司今年纷纷走进场景做落地，但普遍面临数据缺乏、落地水平不足的问题，于是大量采购数据。

今年具身数据领域还出现了两个明显变化：一是复购率提升，之前企业采购数据大多是单次合同，今年变成了循环复购；二是数据公司的重复销售率提高，同一批数据可以卖给不同的客户。

瓶颈仍然存在

回到文章开头那位安徽工厂业务负责人的问题——她最终没有得到满意的回复。她告诉记者，他们工厂希望机器人在高温、高危环境下工作，同时提高制造效率。但另一方面，他们又不希望花几十万元，买一个工作效率还不如人类稳定的机器人。当天逛过的机器人展商，目前展示的能力还无法匹配她的需求。

WAIC展会上，能展示工作能力的机器人很多，场景也很丰富，但工作速度和效率普遍不高。一位观众拍摄机器人叠衣服的视频，拍了两分钟，机器人还没叠完。他失望地放下手机说：“我还是自己叠吧。”

硬件瓶颈同样突出。无论是灵巧手还是机器人本体，使用寿命有限，对于工厂来说，性价比并不高。

“如果和工厂成熟的工人相比，机器人工作的成功率和效率肯定不如他们好。”灵心巧手联合创始人张延柏说，“但今年的明显变化是，机器人真正进入工厂了。”这意味着机器人可以大量获取工厂数据，像学徒一样学习打工，这是一个好的开端。

杨海波判断，随着各个具身创业公司在本体上进一步加大投入，以及比亚迪、荣耀等擅长制造的企业加入，明年机器人本体价格会大幅下降，性能也会提升。届时，工厂购买机器人干活，应该是一笔能明确降本增效的投入。“今年大家对机器人的预期是跑通工厂场景，算账是明年的事。”

需要更多刁钻的“坏人”

在展台，工作人员战战兢兢，生怕机器人出点差错，经社交媒体一传播就成了公关事故。观众们则会提出各种刁钻需求，让机器人逐渐意识到物理世界的复杂。比如，智元机器人在拧螺丝时，观众希望螺丝换个角度摆放，或者中途挪动螺丝；下象棋时，机器人还得考虑人类可能会悔棋。

7月19日，穹彻智能联合创始人卢策吾就把一台机器人难住了。在机器人抓取塑料水瓶时，他把多个瓶子并列、紧紧挨在一起。由于机械夹爪有厚度，机器人在瓶子间很难找到下手的间隙，从另一方抓取又超出了操作范围。他建议，要让机器人学会主动把瓶子打乱，再去抓取。

被“使绊子”的机器人企业相关负责人说，人类想尽办法“为难”一台机器人，是为了它好——目的是提高机器人的泛化能力和鲁棒性。

一位跨维智能相关负责人告诉记者，训练机器人时，研发人员要引入更多失败案例，让机器人从错误中学习恢复机制。训练的数据越丰富，它背过的“课本”越多，能应对的案例就越多。一方面，在做预训练模型等底层生成式通用模型时，团队会用大量不同的数据来源，包括人类视频、互联网视频，以及无本体的Ego（第一人称视角）数据；另一方面，在针对具体商业场景的后训练过程中引入干扰，遇到穿模或把物体打飞的情况，团队都会做相应优化。

和人直接交互的场景是最难的，因为人本身就是“使坏”的变量，会带来很多不确定性。相比之下，物流分拣、咖啡机器人等场景，环境变量或人为干扰相对较少，更适合商业落地。

一位具身公司投资者认为，当前人形机器人智能不足，是困扰具身行业的最大瓶颈。AI产品能力的爆发源自2024年ChatGPT的上线，而具身行业至今仍未出现智能涌现。从业者仍在等待属于具身行业的“ChatGPT时刻”。

机器人承载着外界进家庭、养老等期待。但这次WAIC展示的机器人干活场景背后，多数参展企业从7月14日就开始到现场临时采集数据、微调程序。一位具身智能头部企业人士解释，环境干扰对机器人来说非常致命。比如现场灯光变化、观众打开手机闪光灯，视觉模型可能就宕机了。“直接用世界模型落地还是太难了，目前没有哪一家能搞定。机器人在真实场景落地，必须依赖工程化的抗干扰测试。”