具身视野丨WRC2026——具身机器人卷的方向变了？

2026年8月19日至23日，以“人机共生，产需共融”为主题的2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄北人亦创国际会展中心举办。开展恰逢宇树科技登陆科创板，市值一度冲破4000亿元，给本就燥热的行业又添了一把火。为了感受一把机器人前沿的信号，我们也亲身来到了WRC。

WRC2026

展览面积近5万平方米，373家国内外知名企业携3000件创新产品亮相，311款新品首发，参展企业数量较去年增长36%。超过30万名现场观众涌入展馆。1000余位国内外专家齐聚7场主论坛，20多个国家17000余名选手同台竞技。

而比这些数字更值得关注的，是本届大会释放的一个关键信号——机器人产业正在集体告别“炫技” 。

从“翻跟头”到“拧螺丝”

逛完四个馆，我最大的感受是：行业不再谈论宽泛的故事前景，更多讨论话题聚焦在实际场景落地和交付，对于具身行业的商业化落地和产品验证有了更清晰的认知和定位。

与往年侧重展示机器人空翻、跳舞、弹钢琴等表演性动作不同，今年的核心看点转向了机器人在实际生产场景中的作业能力。

去年还在“秀肌肉”的机器人，今年已经“下车间”了。本届大会人形机器人跳出表演式展示，转向技术迭代、实景作业与商业落地，从博眼球的展品，转变为可上岗的实干生产力。企业不再只谈技术突破，更谈交付周期、量产计划。观众的问题，也从“机器人能干啥”，变成了“什么时候能邮到家”。

新松机器人

“实践是检验机器人的唯一标准” ——来自杭州的云深处科技将这句标语直接挂在了展墙上。星动纪元聚焦工业落地痛点，把真实产线搬进展馆，机器人现场复刻物流分拣全流程。乐聚机器人把工厂场景1:1搬到展馆，夸父机器人现场完成小件上料、纸箱拆垛。

展会主题也从去年的“让机器人更智慧”更新为“人机共生，产需共融”。一词之变，折射的是整个行业从“技术秀”到“供需对接”的转身。

政府和大客户正在成为主力

在看完琳琅满目的机器人后，我们不禁会问一个更现实的问题：是谁在为机器人买单？

本届WRC最引人注目的变化，并非某款人形机器人的惊艳动作，而是49家中央企业首次成建制组团参展，并带来了12个应用场景以及海量采购订单。国家电网抛出68亿元采购计划，敲定8500台具身智能设备选型。大会历史上首次设立 “采购日” ，展会从“秀场”变为“卖场”。为期五天的展会累计售出机器人及相关产品1.9万台，销售额超2亿元。

但一个更值得追问的问题是：这些机器人到底卖给了谁？

答案可能出乎很多人意料。乐聚智能的工作人员透露，去年公司最大的一笔订单约八九千万元，来自一个机器人训练场，采购机器人用于数据采集。跨维智能的工作人员也提到，一些地方政府的数据采集中心会采购机器人，采集真机操作数据、训练模型。

本末科技的一款轮足机器人，买方有电力公司买来陪工人进山巡检、背重物；有隧道施工方加装传感器检测气体；甚至有军工企业一次买了六台，还签了后续预订合同。

本末科技

合十思维展出的商用卫生间清洁机器人，单价20万到25万元，主要面向政府客户。

合十思维

墨甲机器人的展区大屏上，实时连线着上海、常州、江阴等22个城市——智警机器人正在真实路口指挥交通。

墨甲机器人

最先买单的，是行业内的人——做算法的机构、数据采集中心、科研院所、政府部门。不是普通家庭，不是工厂老板，这也意味着，大规模商业化的真正拐点，还远未到来。

从“能力验证”到“大规模落地”，还有多远？

如果说去年WRC的关键词是“参数”和“演示”，那么今年，行业正在转向一个更底层的问题——数据。

我们能在现场观察到，越来越多企业展示的不再只是机器人行走、抓取、运动控制等单项能力，而是围绕具身智能模型、世界模型、数据采集、仿真训练等底层能力展开布局。机器人产业竞争正在从过去的硬件性能比拼，转向“模型+数据”的综合能力竞争。

光轮智能在大会期间发布了全球首个十万小时级全模态人类行为开源数据集EgoSuite-Open100K，覆盖7大类环境、128类场景，含15000余个采集场景和15000余项任务。同时推出5年100亿具身智能数据共建计划。值得注意的是，光轮智能是参与具身仿真与数据两大国际标准共建的唯一中国企业——作为Newton仿真技术委员会唯一中国企业成员，与英伟达、谷歌DeepMind、迪士尼研究院、丰田研究院共同引领下一代开源物理AI仿真标准。

光轮智能

奥比中光在大会期间首次集中亮相“无本体数据采集硬件矩阵”，让高质量真实交互数据更高效地进入模型训练。其创始人黄源浩呼吁，行业尽早建立一套可衡量、可复用的数据采集标准体系。

奥比中光“无本体数据采集硬件矩阵”

章鱼动力发布了由SYNWorld世界基础模型、OctoH-Hand仿生灵巧手和OctoSense具身数采方案组成的 “脑—手—数据”技术体系，三者被设计成一个“数据采集—世界理解—策略生成—真实反馈”的闭环。

章鱼动力仿生灵巧手

大晓机器人展示的开悟世界模型3.1，构建了 “理解—推演—执行—反思”全链路自进化闭环。睿尔曼智能计划2026年依托GLN远程作业网络，将机器人部署近千个真实场景，在真实作业中采集高质量真机数据。

大晓机器人

为什么数据突然变得这么重要？因为行业正在形成一个共识：数据决定模型上限，模型决定本体执行效果，执行效果决定最终交付质量。

正如光轮智能联合创始人所说：“2026年是具身智能数据规模化的元年。”过去行业数据需求主要集中在数百小时、数千小时级别，如今头部客户需求已经提升至十几万小时甚至百万小时规模。

模型不拼参数了，拼的是闭环。去年全场打着VLA标签，今年大家不谈VLA，但基本在其上叠加世界模型。单一的VLA模型能看场景、懂指令、出动作，但不知道环境长什么样，也不知道因果关系。世界模型补上的就是这个短板——让机器人动手之前在脑子里推演几种可能，先想再做。

“感知—理解—预测—决策—执行” ，正在成为行业共识的完整链路。机器人正在从“执行预设程序”走向“理解世界、自主决策”。

PAIF观察

2026年的具身行业也正如这次WRC一样人满为患，但门市再热闹，也掩盖不了一个事实。

Counterpoint Research数据显示，2026年上半年全球人形机器人出货量突破2.2万台，同比增长近300%。中国人形机器人出货量超4万台，全球占比97%。

但再看应用结构：娱乐表演占33.6%，数据生产与科研占27%，两项合计超过六成；服务与导览约19%，智能制造和仓储物流分别仅占13%和5%。

真正进入“作业模式”的人形机器人仍是少量。宇树科技创始人王兴兴在大会上坦言，目前人形机器人的效率仍低于人工，且新任务需重新训练，泛化能力不足——这是目前全球行业共同面临的最大瓶颈。

全球出货的人形机器人，超过六成仍用于展会演示、教育研发、实验室测试。真正干活的，还是很少。

正如有媒体评价的那样：人形机器人高速增长的出货量，证明技术正在实现从0到1的跨越；但极低的真实商用占比，提醒我们从1到100的产业化，才刚刚起步。

未来两三年，我们不会看到人形机器人遍地跑的科幻画面，但会看见小批量机器人慢慢走进工厂、特殊作业场景，一点点验证商业闭环。

今年的WRC到此落幕，但机器人还会在各式各样的场景继续“干活”——分拣、整理、导览、巡检。它们可能还不够快、不够稳、不够聪明，但它们正在从“表演者”变成“劳动者”。

这个转变本身，就是WRC 2026最重要的信号。