北京亦庄,北人亦创国际会展中心,2026世界机器人大会正在火热进行。为期五天的展期内,超300家企业、3000余件展品、150余款首发新品集中亮相,规模创下历年新高。
我们用两天时间走完四大展馆,挤过排队体验人形交互的人群,看过展柜里一字排开的关节模组与传感器样件,在多家展位深度交流,也听了几场不同主题的论坛。
最深刻的感受是,中国机器人产业链正在从单点突破走向协同联动。
往年逛展,核心动线是“追亮点”。一只高自由度灵巧手、一台能完成后空翻的人形样机、一款薄如蝉翼的柔性传感器,任何一个单点突破,都足够单独成为行业热闻。那时的产业看点,更多是各家企业的单兵突进、单点破局。
今年的感受明显不同。整条产业链被串进同一条参观动线。
全尺寸人形机器人跑跳动作流畅利落,四足机器狗驮载物料穿行人群,多模态大模型在屏幕上实时输出决策指令,关节模组、六维力传感器、电子皮肤样件在灯光下整齐陈列。每一个环节都有玩家在深度扎根、快速迭代。环节与环节之间,开始形成真实的商业连接。
这种连接,本质上是一个产业从“点状突破”走向“网状协同”的必经阶段。只有当产业上下游愿意彼此打开接口、校准需求、共享数据,机器人才能真正从实验室走进产线和生活。
2026年的WRC,恰恰站在了这个转折点上
01.
具身大脑的架构与落地路径探索
具身大脑是支撑机器人通用作业能力的核心,也是产业从演示走向落地的关键攻坚方向,围绕算法如何走出实验室、适配复杂真实场景这一核心命题,行业正分化出多条差异化的技术探索路线。
工业场景要求机器人在复杂干扰下持续稳定输出,而多数算法在仿真环境表现亮眼,一旦走进真实产线便性能滑坡,实验室指标与工业落地要求间仍存明显鸿沟。行业缺的已经不是高智商的大脑,而是一套可落地的工程化验证体系,这正是打通算法走向工业现场的关键一环。
清研精准的解法,正是为机器人落地产线搭建标准化的训练场与考场。
这家公司成立于2018年,是由清华大学孵化的企业,本届WRC,他们将动力电池产线的真实工位复刻至展台。通过三指UMI开展电池包接插件插拔、零部件抓取装配等连续工序的数据采集,为机器人技能学习与训练提供真实操作数据。这是继榆林矿山之后,清研精准落地的第二个具身智能垂类中试场景。无论是矿山还是动力电池,其落地范式一脉相承。
深入现场拆解工序,采集真实作业轨迹数据,经过标准化治理后输入仿真平台扩充样本;模型完成训练后进入中试验证,真机运行的数据再回流完成迭代,形成“采集-仿真-评测-部署-回流”的完整闭环。
现场配套的数字孪生交互演示,直观呈现任务复刻、虚拟训练到真机执行的全流程。它的跨场景复制逻辑,不是简单把一套模型迁移到新工况,而是复用成熟的数据工具、仿真底座与工程经验,再针对具体场景做定向适配校验。
再先进的AI算法,脱离真实场景验证便只是空中楼阁。清研精准的核心价值,就是在算法进入产线之前,完成实战检验,真正做到让工业场景找得到、进得去、干得了
莫刻机器人从底层模型范式切入,探索具身大脑的核心架构路径。
成立于2026年4月的莫刻机器人是本届WRC最年轻的参展企业之一,本次参展也是其首次公开线下亮相。公司聚焦Physical AGI世界模型研发,核心路线围绕极致模型Scaling与真实交互数据双轮驱动,目标是打造可跨本体复用的机器人通用智能底座。
本届展会现场,莫刻设置三组互动Demo,从记忆推理、长程规划、物理规律理解三个维度,直观呈现机器人从“机械执行”到“主动理解世界”的技术变革
超维动力选择把大脑和身体放在同一个系统里迭代。
今年WRC,超维动力将乒乓球台搬到了现场。搭载SMASH 2.0的全尺寸人形机器人KAI Bot实时感知来球速度、旋转和落点,在毫秒级窗口内完成轨迹预测、动作规划与全身协同控制,可与观众直接对打。此外,同一套SMASH核心算法已适配宇树G1、智元远征A3等不同本体,初步验证了模型跨本体复用的能力。
展台上,超维动力同时展示了完整的全栈矩阵:117个自由度的KAI Bot高拟人本体、37个自由度的KAI Hand灵巧手、KAI World Model、KAI Halo数采头环,以及贯穿数据采集、处理、训练到部署的KAI Embodied AI Infra平台。
这套布局的逻辑,联合创始人罗平这样解释:“语言模型的用户是普通人,输出Token;具身模型的用户是机器人,输出下一秒的动作”,一次错误可能变成抓取失败、碰撞或失去平衡。数据进入模型,模型驱动本体,本体执行后再回传系统,缺少任何一环,闭环就会断裂。
KAI World Model负责“学”,KAI Bot负责“做”。前者在百万级视频数据上完成预训练,已具备跨任务、跨本体的泛化能力;后者以117个自由度、近80%触觉皮肤覆盖的拟人结构,承接世界模型的输出。模型学习、本体执行、数据回流三层深度耦合,构成了超维动力全栈路线的核心
清研精准、莫刻机器人和超维动力,分别从验证体系、模型架构、全栈协同三个维度切入,勾勒出具身智能大脑赛道的三种可能路径。
02.
让机器人摸得到、拿得稳
机器人要做到灵活地与物理世界交互,精准的感知能力是前提。
指尖需捕捉毫牛级的接触力变化,支撑精密元器件的对位与装配;脚踝关节要实时识别地面起伏与受力偏差,动态调整姿态以维持行走平衡;手掌则需根据物体材质、重量自适应输出握力。这一切动作的稳定执行,都依赖触觉与力觉传感器提供的低延迟、高精度数据反馈。这也正是机器人从示阶段迈向产业落地的关键能力底座。
触觉层面,赛感科技选择离电型柔性电子皮肤的差异化路线,为机器人赋予精细化的物理接触感知能力。其原理是利用电子导体与离子导体之间形成的纳米界面双电层,将压力引起的接触面积变化转换为电容信号。单点传感器在0-2000kPa量程内保持线性响应,检测限低至1Pa。
本届WRC上,赛感科技与英飞凌联合展示了柔性触觉灵巧手方案,搭载赛感自研离电型电子皮肤与英飞凌PSoC™4电容采集芯片,支持高密度点位同步高速采集。演示的灵巧手DEMO搭载6颗PSoC™4100T Plus芯片,针对指尖、指节和掌心等部位定制了不同尺寸和点位密度的传感器模组。
据悉,赛感科技已建成全球首条离电型柔性传感器量产线,并在WRC前拿下批量灵巧手触觉模组订单
力觉维度,合肥星汇传感带来六维力、扭矩、一维力三大核心品类,以“极致小型化 大量程 高精度”为核心技术路线,直击人形机器人关节与末端感知的共性痛点。
面向手腕、脚踝等关键关节部署的SIS-Pro系列超轻薄六维力传感器,是其小型化路线的典型代表。该系列产品本体厚度仅12.5mm,搭载电路板后总厚15mm,60mm外径搭配 11mm通孔的设计,适配主流关节的安装空间。铝材质版本量程为500N、30N・m,不锈钢材质版本量程翻倍至1000N、60N・m,在紧凑体积内实现了负载能力的大幅提升。
针对传统扭矩传感器受轴向力干扰精度骤降的行业难题,SIT60-Pro系列C型梁扭矩传感器给出了针对性解法。以直径60mm、厚6mm、量程200N・m的SIT60-Pro为例,它在500N 轴向力作用下扭矩偏差仅万分之二,即便施加1000N 轴向力,偏差仍控制在千分之一;工作温度上限提升至105℃,可稳定适配关节模组的高温运行工况。
末端感知层面,专为灵巧手腱绳测力打造的Mini一维力传感器,量产版本直径 8mm、量程 150N,研发团队正向着 6mm 直径的极限尺寸持续攻关。
目前,三款核心产品均已具备规模化量产交付能力
赛感科技从离电材料端重构了触觉感知的底层逻辑,星汇传感则在力觉的“小型化 大量程”方向上快速推进。多条技术路线并行,共同构成机器人感知层的核心支撑。
03.
让关节更小、更轻、更有力
当前,人形机器人本体设计越来越紧凑,对关节驱动的体积、重量、响应速度和过载能力提出了更苛刻的要求。传统的伺服驱动和电机方案在工业场景中被反复验证,但直接移植到人形机器人上,往往面临体积过大、功率密度不足、动态响应滞后等问题。驱动系统能否在有限的空间内输出更高的扭矩和更快的响应,正成为制约人形机器人量产落地的关键瓶颈。
对此,在本届WRC,各个企业也给出了各自的解法。
清能德创从工业机器人专用伺服驱动起步,于2014年推出国内首款工业机器人专用伺服驱动CDR,如今已是国家级专精特新“小巨人”企业。
针对人形机器人上下肢差异化需求,清能德创在本届WRC带来两款专用驱动产品。
JMDH系列关节模组伺服驱动面向手臂与手腕关节,最小规格厚度小于10mm,可在紧凑的关节腔体内为机械结构和传感器留出更多设计余量。力位柔顺控制继承了工业机器人领域积累的力矩控制与摩擦补偿经验,使手臂动作更加平稳,避免刚性冲击损坏物体。
CDM-ANT高性能高过载伺服模块则面向腿部与髋部关节,机身重量仅40至60g,最大输出电流70Arms;搭载氮化镓(GaN)技术,开关频率超100kHz,电流环带宽最高8kHz。这些指标对应的是人形机器人下肢高频启停、瞬时高过载的典型工况。两款产品一上一下,覆盖了人形机器人关节驱动的完整需求谱系
璇玑动力选择了轴向磁通电机的技术路线。区别于传统径向磁通电机,轴向磁通电机采用扁平盘式架构,磁场与转轴平行,同等重量下可输出更大扭矩。其自研轴向磁通电机峰值扭矩可达 600N・m,扭矩密度 240N・m/kg,跻身行业第一梯队。
依托轴向磁通电机打造一体化关节模组,璇玑动力推出Hypertron-T01重载、Hypertron-SW01中型两套四足机器人平台。Hypertron-T01静态站立最大负载200kg,极限运动负载80kg,背负80kg设备仍可完成爬楼、通行碎石坡、跨越电缆沟等复杂动作;Hypertron-SW01体型更为轻巧灵活,主打常态化巡检作业。两款平台已落地应急消防、电力能源、智慧园区三大行业解决方案。
从轴向磁通电机、一体化关节模组到整机平台,璇玑动力核心部件自研率超 90%。公司对外开放核心SDK,向生态伙伴输出运动控制、传感器数据、设备管理等能力,并配套完整开发文档与技术支持;同时企业已入驻亦庄ESCC产业平台,进一步拓宽产业协同与伙伴对接渠道
驱动层的核心命题,是在有限的空间和重量约束下,输出更高的功率和更快的响应。不同的技术路线指向同一个方向:让关节更小、更轻、更有力。这正是人形机器人实现商业化规模交付必须攻克的一道门槛。
04.
人工肌肉重构末端交互体系
与物理世界交互,既要灵巧抓取,也要做到感知采集与表情交互,末端仿生硬件是人形机器人实用化的重要一环。
本届WRC,智行腱共带来16组展品,覆盖灵巧手、仿生视觉、感知模组、仿生面部及多套性能验证平台,完整展现其“肌肉驱动”的技术路线。
智行腱的核心为直驱肌腱,依托电致复合材料模拟人工肌肉,摒弃传统“电机 减速器 腱绳”的传动方案。元件仅数毫米大小,兼具大出力、微米级精度与断电自锁能力,已打通材料、专用驱动芯片、闭环控制到模块化应用的完整链条。
展台多组演示直观凸显技术特性。抗冲击测试台展示肌腱受锤击形变后可通电自恢复,规避传统齿轮结构易受损的短板;单指极限静载演示直观验证断电自锁与结构强度;微米级精度台呈现肉眼难以分辨的微小电致形变。
展品矩阵也十分丰富。除标准版、迷你版、微操指尖款灵巧手外,还有复刻人眼运动的灵动双目、可输出“物理真值”的人体同构数据采集手套,以及基于肌腱驱动的超写实仿真脸方案。
在行业普遍沿用电机传动方案的当下,智行腱从材料端开辟新路径,为人形机器人仿生硬件提供了一条值得关注的技术分叉路线
05.
整机赛道的全谱系探索
当算法大脑、触觉感知、关节驱动、末端执行等核心技术逐一突破,整机便成为所有技术积累的系统集成载体,也是检验技术落地价值的最终考场。
过去一年,人形机器人行业从通用本体向场景专用分化,产业重心从技术验证快步转向商业化探索。往届展会上,整机厂商的竞争集中在运动性能极限,比拼步态、灵活度与特技动作;今年展馆内的对话则更为务实:目标客户是谁、解决什么场景痛点、规模化交付何时落地。
这一产业风向的转变,在整机企业展区体现得尤为明显。五家参展企业恰好代表了五条差异化的产业路径,也勾勒出当前人形机器人商业化探索的多元图景。
法奥机器人:使能规模化工业具身智能
本届WRC,法奥携ART系列工业级人形力控臂、核心零部件及多项具身智能应用亮相。这是ART系列首次公开展示,包括ART7轻量敏捷型与ART14重载工业型两款,并在现场演示了阻抗回弹。机器人在操作过程中遇到外部阻力时,阻抗控制能够实时感知并调整输出力,实现柔顺响应,相比传统刚性执行方式更接近人的触觉感知,提升操作安全性与环境适应性。
展台同步呈现多套工业落地应用。
轮式屈膝人形机器人在两台3D打印设备间完成物料抓取、搬运与精准放置的自主上下料作业,这款机器人同时搭载灵巧智能DexHand021Pro灵巧手,通过多模态感知与灵巧操作能力,实现复杂环境下的数据采集与任务交互,进一步提升机器人对真实世界的理解与操作能力。
同时,法奥联合影身智能打造的双臂折纸盒工作站,由法奥机器人镜像版本组成双臂操作平台,结合AI视觉感知与4D世界模型,实现从环境识别到精准折叠的完整操作闭环。合作伙伴博银合创基于法奥机器人平台打造的轮式人形机器人应用,推动机器人从智能决策到物理执行能力的融合落地。
依托核心零部件全自研自产的技术底座,法奥定位全栈Tier-1供应商,可提供从关节模组、人形机械臂到整机方案的全链条定制服务,以“使能规模化工业具身智能”为愿景,助力具身智能加速走向产业应用
理工华汇:向极境而行
今年的WRC,理工华汇以“向极境而行”为主题,以沙盘形式完整展出一套可落地的机器人自主作业系统。
这套系统采用“机器人本体 智能方舱 后台指控系统”三位一体架构:人形与四足机器人承担前端巡检与作业执行,智能方舱同步提供能源补给、通信中继、边缘计算与驻留保障,后台指控系统则统筹全局任务调度、状态监控与数据闭环。
在展陈逻辑背后,是理工华汇“向极境而行,不止于极境”的产业化思路:高寒、复杂地形等极端场景是技术可靠性的压力测试场,经受过严苛验证的工程能力,正加速向工业与服务业场景外溢。
工业端,复合机器人可完成柔性分拣等生产任务;公共服务场景中,机器人可实现动态环境下的自主移动与柔性作业。同时企业正搭建多源数据采集与处理体系,为VLA模型、模仿学习等具身智能路线提供数据底座,推动机器人从“完成单个动作”向“持续完成复杂任务”进化。
展会期间,理工华汇正式预告新一代人形机器人SR10,将在运动能力、防护性能、作业能力及具身智能融合等维度实现全面升级。当行业多数企业仍聚焦通用人形的演示效果打磨时,理工华汇已率先切入高要求特种场景,凭借批量交付能力与亿元级订单,走出了一条以极限验证驱动产业落地的差异化路线
大咖机器人:两仪世界模型,重载机器马破局消费新赛道
成立于2025年5月的大咖机器人,是具身智能赛道快速崛起的新锐力量。
其核心技术壁垒为自研DaxBrain-WM两仪世界模型,创新采用阴阳双协同架构:Dualis -阴负责全域环境感知、场景理解与行为推演,Dualis -阳统筹任务调度、运行监测与安全兜底,系统运行可靠性达99%。搭配完整的数据闭环与多机集群进化体系,大咖机器人已率先完成全球首次具身智能多机器人集群仓储拣选全流程实景作业。
本届展会,大咖机器人同步布局消费与工业两大赛道。
消费端首发骐骥系列重载智能骑行机器马:X1纯四足仿生款复刻骏马步态,最高时速 10km/h、续航40公里,可自如适配陡坡、碎石等复杂非铺装路面;XS轮足复合款最高时速突破40km/h、续航60公里,支持高速巡航与越野模式智能切换,兼顾城市休闲与户外穿越。大会现场,大咖机器人与京东签署三年战略合作,骐骥系列同步开启平台独家预售,正式叩响消费级重载具身智能市场。
工业端,大咖机器人联合科捷1:1还原仓储实景;T1000重载机器马最大负载达1000kg,瞄准工业物流、园区物资转运等B端需求。已与顺丰、京东等头部企业达成合作,技术与产品快速渗透至真实产业一线
鹿明机器人:技能进化引擎,筑基产业具身
鹿明机器人主打“产业具身”,WRC现场,鹿明全新推出的第二代重载轮臂式具身智能机器人MOS2正在进行料箱搬运全流程演示。
MOS2身高约1.65米,占地仅0.5平方米,通行通道需求0.8米,双臂负载达50kg,支持末端工装快速切换,搭载腕部双六维力传感器与多视觉感知系统,适配工业场景的柔性作业要求。
与MOS2同步首发的Lumos NexCore机器人技能进化引擎,是本次展出的核心技术亮点。针对行业数据分散、工具链割裂、技能复用度低的共性痛点,NexCore定位面向产业具身的技能进化引擎,打通任务拆解、多源数据接入治理、模型训练、技能评测、部署运行到数据回流的完整链路;通过将复杂任务拆解为可复用的技能单元,可将新技能开发周期从数周压缩至数天。
在鹿明的产业具身体系中,MOS2负责执行真实工业任务,Lumos NexCore则为机器人持续学习和技能进化提供系统基础。
鹿明与三菱电机的合作正是这一闭环的真实验证。三菱电机国内工厂向鹿明开放搬运、质检、螺丝锁付等生产场景,MOS2在实际产线上经过持续训练和技能优化,多项任务成功率提升至99%,并且依托NexCore进行数据回流、技能优化和能力迭代,进一步满足新的生产要求。
在创始人喻超看来,对于产业客户而言,评价机器人价值的标准最终需要回到真实生产结果,包括连续工作能力、任务成功率、部署效率以及最终创造的产业价值。
这套支撑机器人持续进化的基础设施,正是推动产业规模化落地的关键分水岭
四川具身科技:从西南走出的三体全链平台
四川具身人形机器人科技有限公司(EIR)是西南具身智能产业龙头,也是四川省“人工智能 ”一号创新工程人形机器人领域的核心链主企业。
EIR打造“三体全链整机平台”,形成了爱湫情感交互人形、天巡四足、天行者全尺寸人形三大产品矩阵,覆盖交互服务、移动巡检、作业执行等多元场景,通过模块化软硬件架构推动机器人从项目研发走向产品化、规模化落地。
交互智能是其核心差异化路线。依托自研ELA Harness架构,可统一编排感知、交互、记忆、导航与运动能力,让机器人理解情境、适配角色并持续完成任务;同时运营四川省人形机器人训练场B场,已贯通从数据采集到回流的全链路闭环,形成“场景落地—数据沉淀 —能力进化”的增长飞轮。
本届 WRC,EIR重点推出“爱湫”系列三大版本:交互版搭载3D超短焦数字面孔,适配金融、文旅等商用场景;运控版以高动态本体与工具链提供给开发者等;桌面开放版陪伴机器人以开放软硬件接口供定制开发,主打IP定制与家用陪伴头部机器人。
人形机器人赛道正呈现路径分化,EIR以情感交互为切口,推动机器人从功能执行向可理解、可陪伴的智能伙伴演进,也印证着行业从展台演示品走向真实场景交付品的整体趋势
06.
链条正在咬合
纵览本届WRC,最值得记录的变化,并不是某一款单品的亮相或升级,而是整条生态链条真正进入了全链协同的新阶段。
从电子皮肤、六维力传感器补齐触觉感知短板,到关节模组、伺服驱动持续向小体积、高功率密度升级,再到整机企业从不同赛道拓展应用边界,产业链各环节都在快速迭代。
更关键的是,上下游的协同早已跳出概念,落到了产品适配的细节里。伺服产品针对机器人手臂、腿部关节的差异化需求定向开发;扭矩传感器直接适配主流关节的结构尺寸;数据采集手套则为具身智能示教提供了核心的真实动作数据源。几乎每家企业的产品打磨都在呼应上下游伙伴的实际需求,这正是行业从各自为战走向产业链联动最直观的体现。
展馆里的交流仍在持续,往来人流络绎不绝。站在出口处回头望去,那些曾经零散分布、各自生长的技术碎片,正在慢慢拼成一幅完整的产业图景。这还远不是一幅完成的作品,但每一笔线条,都终于找到了自己的位置


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