梅卡曼德于WAIC 2026展示物理AI迈向规...

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（来源：Stone Jin IPO早知道）

梅卡曼德正持续构建跨机器人形态的通用智能能力，并以积累的泛化和通用能力应对各种真实场景的变化，拓展机器人的能力边界。

据IPO早知道消息，梅卡曼德以“物理AI规模化落地”为主题，携全面升级的通用具身智能“眼脑手”全栈技术产品亮相WAIC 2026。从“一脑多形”的具身智能眼脑手闭环能力，到新一代Mech-Hand多指灵巧手，再到真实场景驱动的数据飞轮，梅卡曼德在WAIC 2026现场系统展示物理AI迈向规模化应用的新路径。

通过现场8大智能机器人单元的展示，梅卡曼德全面展现“眼脑手”跨行业、跨场景、跨机器人形态的应用能力。具体包括首次展示的人形机器人协同上下料&料筐搬运应用，新升级的人形机器人货架取货、人形机器人分拣海量物体、Mech-GPT多模态大模型人机交互、透明物体泛化抓取等前沿技术应用，以及高速小零件无序上料、线束插头精密装配、多规格工件上料装配等已在工业场景规模化落地应用。

从工业到服务业，从人形机器人到工业机械臂，从前沿技术探索到规模化产业实践，梅卡曼德正持续构建跨机器人形态的通用智能能力，并以积累的泛化和通用能力应对各种真实场景的变化，拓展机器人的能力边界。

前沿应用探索

“眼脑手”拓展机器人应用边界

1、先进制造场景：

人形机器人协同上下料&料筐搬运

这是梅卡曼德首次展示的人形机器人工业场景多机协作应用。现场，两台搭载“眼脑手”的人形机器人可以自主协同完成上料、装配、料筐搬运等全流程任务。机器人通过具身大脑的智能感知与AI规划能力，结合Mech-Hand精细操作能力，能够自主识别工件、理解任务并完成路径规划和动作执行，实现多机器人之间的高效协同。

该单元展示了具身智能从单机操作向多机器人协作演进的重要能力。面对真实工业环境中的复杂工件、多变工位以及动态场景，机器人依然能够保持稳定、安全、高效作业，为未来智能制造和智慧物流场景提供新的自动化解决方案。

2、真实零售场景：

人形机器人自主货架取货

面对真实零售环境中商品种类丰富、摆放方式多样、货架形式复杂等挑战，机器人需要具备更强的环境理解能力。基于“眼脑手”技术，人形机器人能够泛化识别各种真实商品，并根据订单任务自主规划取货动作，实现从理解需求到完成操作的全过程自主执行。该应用可延伸至商超零售、科研、展览展示及家庭服务等更广泛的开放环境和服务场景。

3、物流分拣场景：

人形机器人自主分拣海量物体

面对大量随机摆放、种类丰富的物体，机器人需要具备更强的认知和泛化能力。依托梅卡曼德具身智能大模型，机器人能够自主认识海量物体，理解物体属性，并进行实时分类。同时，通过双臂协同和Mech-Hand精细操作能力，机器人可以完成现场数百种物品的精准抓取和分拣。

4、人机交互场景：

Mech-GPT多模态大模型交互演示

现场单臂机器人通过搭载Mech-GPT多模态大模型，不仅能够理解自然语言指令、图像等多模态信息，还能够识别任意物体、理解物体关系、进行逻辑和常识推理，并根据任务目标自主完成分类、整理、抓取等复杂多样的操作。

5、复杂材质场景：

透明物体泛化抓取

透明物体一直是机器人视觉领域的挑战。由于透明材质容易产生折射和多重反射，传统视觉方案往往难以准确识别。梅卡曼德通过智能视觉感知和AI算法能力，让机器人能够泛化识别常见透明物品，有效解决商超、医疗等行业透明件自动化分拣难题。

产业规模化落地

数据飞轮驱动眼脑手持续进化

梅卡曼德眼脑手产品已在汽车、新能源、3C电子、物流等众多行业实现大规模部署，已积累大量真实场景数据，并通过数据反馈持续优化感知、决策和操作能力，形成“应用—数据—模型—能力提升”的数据飞轮。

WAIC现场展示的无序上料、精密装配等应用都已在工业场景大规模落地，并通过持续运行产生的真实应用数据不断优化算法能力，进一步提升机器人面对不同零件、不同环境的泛化能力。

6、高节拍工业场景：

高速小零件无序上料

小零件无序上料是制造业中的典型难题。面对散乱堆放的螺栓、螺钉、螺母等零件，机器人需要快速识别目标，并在高速生产节拍下完成精准抓取。基于智能3D视觉和AI决策规划能力，机器人能够自主完成无序小零件识别、定位和抓取，实现高速稳定上料。目前，该应用已广泛部署于真实工业现场。

7、复杂工业装配场景：

线束插头柔性抓取&精密装配

线束属于柔性非刚性物体，易发生形变；同时插接时要保证极高的稳定性和精准度，否则极易出现插头无法插入、插接不到位、或插接力量过大导致插头元器件损坏等情况。

基于机器人大脑的任务理解与AI规划能力，机器人可以自主完成从线束抓取到插头插接的自动化闭环。同时，结合高精度视觉感知、自适应运动控制与精细操作能力，机器人能够实现柔性线束的稳定抓取，以及插头的精准对位和柔顺插接，实现亚毫米级高精度装配。

8、柔性制造场景：

多规格超薄钣金件高精度上料&装配

基于机器人大脑的任务理解和自主规划能力，机器人能够识别多种规格的钣金工件，自主完成抓取和装配任务，并结合高精度视觉感知与精细化操作能力，实现亚毫米级装配精度。目前，该应用已广泛部署于汽车零部件、3C电子等行业多个工艺环节，助力柔性先进制造。

“一脑多形”

构建跨机器人形态的通用智能能力

不同任务和场景会催生不同形态的机器人，因此未来机器人形态不会走向统一。虽然机器人外形和结构各不相同，但感知、理解、规划和执行等核心智能能力可以持续积累，并复制、迁移至不同类型的机器人。

为此，梅卡曼德围绕“一脑多形”来构建通用具身智能眼脑手技术体系，以具身智能大模型和仿生分层机器人大脑为核心，结合工业级3D视觉、运动规划、机器人控制与末端执行能力，形成“感知—理解—规划—执行—反馈”的完整闭环。

依托统一的技术体系，梅卡曼德可以将这些智能能力按需配置到不同机器人形态上。目前，梅卡曼德“眼脑手”已具备广泛的机器人适配能力，可支持人形机器人、工业机器人、移动机器人、协作机器人等多种构型。

基于“一脑多形”的理念，梅卡曼德打造了具身智能原生通用基座模型。不同于将通用大语言模型或视觉语言模型简单迁移到机器人领域，梅卡曼德从机器人真实任务出发，围绕环境感知、任务理解、自主规划、运动执行等能力，构建面向物理世界的通用智能底座，持续积累可复用的智能能力。

新一代Mech-Hand灵巧手

赋予机器人精细操作能力

在整个具身智能眼脑手技术体系中，作为末端执行器的“手”决定了机器人“能不能真正完成任务”。WAIC 2026现场，梅卡曼德首次公开展示自主研发的新一代Mech-Hand多指灵巧手。Mech-Hand具备多自由度操作能力，可以完成抓、捏、握、拧、提等多种精细动作，让机器人能够应对更加复杂、多样的任务。

更重要的是，结合机器人大脑和世界动作模型，机器人通过将任务理解、动作规划和精细操作深度融合，能够根据物体状态和环境变化实时调整动作，实现更加柔性、智能的物理交互。

WAIC现场，新一代Mech-Hand多指灵巧手在人形机器人货架取货、人形机器人分拣海量物体以及Mech-GPT多模态大模型交互演示等多个单元中进行了展示。观众不仅能够看到机器人完成复杂抓取，更能够直观体验机器人从“能执行”迈向“会操作”的能力升级。

从“一脑多形”的技术路线，到具身智能原生的通用基座模型和标准化、产品化“眼脑手”体系，梅卡曼德正在将前沿智能能力转化为可量产、可部署、可复制的产业级产品。目前，梅卡曼德产品已实现全球化、大规模应用，全球累计部署27,000+套，出口至近50个国家和地区，服务于汽车、新能源、物流、3C电子、家电、金属加工等数十个行业。这些持续运行的真实应用和项目交付，也不断沉淀数据、优化模型，形成推动物理AI持续进化的数据飞轮，为更多行业、更多机器人形态的智能化升级提供坚实基础。

依托完整的技术体系、以及前沿技术能力、产品量产能力与全球大规模落地能力，梅卡曼德正在推动机器人向更加通用、智能、柔性的智能系统演进，推动物理AI从实验室走向真实产业，从技术探索走向规模化应用。