WAIC 2026观察｜具身智能的“手脑之争”与场景焦虑

一年一度，世界人工智能大会（WAIC）又在上海召开。上海气温一度来到40摄氏度，比酷暑更火热的是今年WAIC的空前盛况——这场汇聚全球目光的科技盛会，人气彻底“爆表”。 机器人与具身智能展区无疑是全场焦点。去年参与的相关企业只有80余家，今年则是超200家，数量翻了1倍不止。 “人多到‘爆炸’。”有参加多届的投资人告诉红星资本局，不少同行甚至抢不到进场票，取而代之的全是产业链上的专业人士及寻求合作的客户。 比数字更值得关注的是展台风格的全面切换。红星资本局注意到，不同于以往的展示本体，今年“手”成了关注点之一。今年的竞争焦点，已经从单步操作扩展到了长程任务。另一方面，“场景”显然成了各展商更为聚焦的话题，展台随处可见的模拟真实作业环境，也在侧面反映商业化落地的焦灼之战。

▲7月20日，上海2026世界人工智能大会上，观众与机器人互动 据视觉中国

卷“巧手”：

末端执行器成竞争新赛道

今年WAIC展台的叙事重心发生了明显偏移。最直观的信号来自官方——本届WAIC预告中，“AI灵巧手”第一次与人形机器人并列，被点名为重磅新品品类。

一个行业共识正在形成：决定机器人能否真正干活的，是它与世界接触的那一端——也就是手。

展台上的硬件“军备竞赛”也在升级。本届WAIC，灵心巧手旗下重磅新品——全球首条公开量产的全直驱灵巧手产线及产品Linker Hand O30首次公开亮相；临界点全直驱旗舰灵巧手OmniHand 3 Ultra-M国内首次公开亮相；它石智航的DexHand灵巧手则采用21自由度准直驱方案，结构上1:1复刻人手骨骼构型。

▲上海2026世界人工智能大会上，临界点OmniHand3 Ultra-M灵巧手等亮相 据视觉中国

启明创投在大会期间发布的2026 AI十大展望中明确提出：灵巧手将迎来加速发展，带有触觉感知的灵巧手会逐渐成熟并持续降本，在复杂操作场景逐渐规模化渗透。从“能抓取”到“会感知”，灵巧操作正在步入产业化深水区。

这股热潮在从业者之间感受更明显。

“今年大家‘基本功’都更扎实了。”灵心巧手联合创始人苏洋在展台对红星资本局表示，他认为之所以今年“手”被关注，是因为越来越多的人意识到，干活的关键末端就在手，机器人要做真实价值，最后都是“手”上见真章的事。“你看整个展厅的机器人基本都有手，这是一个很明显的市场。”

今年首次参加展会的苏度科技，集中展示了从强泛化抓取扩展而来的10余项机器人技能，覆盖双手操作、柔性体处理、精密组装、移动抓取和多机协作等。

苏度科技数据平台负责人张孝帅告诉红星资本局，从数据角度来看，“第一人称”数据的使用越来越广泛，“世界模型的范式，包括它的数据来源，今年已经往第一人称数据的方向在转，这是一个很明显的趋势。”他认为，数据需求量的增加带动了多家厂商开始“卷”手。

记者也在一家触觉传感器企业了解到，数据需求是很旺盛的，不单是国内企业，甚至也有国外客户专程前来咨询，对方的想法也很简单，就是买中国硬件训练自己的模型。

拼“大脑”：

世界模型定义智能新高度

但“手”并非本届WAIC的唯一焦点。首程控股资本市场部总经理康雨今年逛展有个明显感受：去年火的都是本体厂商，甚至只要宇树一来，所有人都会围过去看机器人打拳击。“但今年你会发现，本体厂商，包括宇树在内，并不是一个断层式领先的流量，甚至各个展台里讲本体的厂商都很少。”红星资本局注意到，今年在宇树科技的展区，也不止是硬件本体的展示，还布置了一个数采遥操区域。

“因为现在硬件已经不是‘你可以，而别人不可以’的状态了。所以现在大家的注意力开始转移到了模型、数据和算力里去。”康雨告诉红星资本局。她认为模型厂商的火在意料之中，毕竟大模型是最难的。

如果说灵巧手解决的是“手”的问题，那么模型能力解决的就是“脑”的问题——而今年的竞争焦点，已经从单步操作扩展到了长程任务。

▲上海2026世界人工智能大会上，机器人演示早餐制作 据视觉中国

比如，千寻智能的Moz1机器人在现场接到“整理客厅”指令后，自主完成了环境识别、任务拆解、分类归位的全流程。中途有观众扔出一团纸巾，Moz1临时调整规划，先去清理纸团，再回到原任务。

与之类似，银河通用也带来了其自研的“银河星脑（AstraBrain）”具身大模型的展示，并现场演示长程早餐制作等真实任务。机器人可以实现在烤面包、倒饮料的过程中随机干扰但依然能完成任务闭环。

这种抗干扰的动态调整，正是长程推理能力走出实验室的关键。

世界模型的概念在本届大会上被反复提及。智元合伙人姚卯青在大会主论坛上给出定义：世界模型的本质是“能够理解物理世界运行规律的AI系统”，核心功能是预测世界的下一步状态。他认为，世界模型需要掌握三项关键能力——多模态融合理解、掌握物理规律、因果推理与长程推理。

但他也指出，当前世界模型训练中仍存在的两大问题。

一是数据类型的错配。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。

二是数据规模的不足。他以大语言模型为参照：国际领先团队的预训练数据已达100万亿Token，等效约100亿小时的说话量；而语言作为信息密度高、噪声低的系统尚且需要如此规模，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。

昆仑万维董事长兼CEO方汉也在本届WAIC期间发言称2026年为“世界模型元年”。他预判，世界模型将走出屏幕，进入物理世界。“谁能训练出在复杂场景中依然‘看得懂、做得对’的模型，谁就拿到物理智能时代的入场券，这也是中国智能制造和机器人产业真正亟需的底层能力。”

一个关键的判断正在行业内部形成共识：要实现物理世界的“GPT时刻”，数据总量需要远大于目前全行业的存量规模，并且必须非常贴近真实世界。

破困局：

全行业难以回避的场景焦虑

康雨认为，这些年来展台的变化非常直观。“2024年时很多企业本体都做不好，2025年大家开始花式秀本体。到了2026年，你发现没什么人在秀本体了，都在秀下一站的东西：模型、数据包括采集、场景、订单。”

红星资本局在现场也看到，多家厂商更是打着“1：1还原”的旗帜，把工厂产线、药房柜台、咖啡亭、房间、酒店大堂原样搬进展馆，模拟真实作业环境，比拼谁的机器人更能干活。甚至连四足机器狗都不再卖萌，而是展示自己搬运、巡逻的本事。

▲上海2026世界人工智能大会上，机器人与孩子们“交流” 据视觉中国

展台前交流的也不再是晦涩的参数。能不能量产，什么时候交付成了人群中最常询问的话题。

也有业内人士坦言，整个行业正被一种深刻的“场景焦虑”所笼罩。技术突破的速度在加快，可商业落地的场景却仍然有限。每一家展台都在拼命证明自己“有用”——用真实的产线、真实的仓库、真实的药房来说服潜在客户。

红星资本局询问了多个展商展示的Demo，看上去是可以解决一些实际问题，但落地和订单仍是未知数。也有展商向记者透露，很多解决方案是首次亮相，也是希望能借本次WAIC的机会和场景生态伙伴做进一步的探讨。

“这是当下硬件本体厂商必须思考的问题：自己下一步怎么办，是选择继续推出一个更好用的机器人，还是往灵巧手发展，或者说去做场景，还是做模型？另一个问题则是，谁会为你展示的这些买单？”

康雨对红星资本局解释，为什么那么多厂商展示Demo，是因为当前行业只能算是“到下一站”，并不是“到站了”。不过，她也认为这未必是件坏事。“不管是本体硬件还是‘下一站’，本身并没有冲突。”

红星新闻记者 王田

编辑 郭庄

审核 何先菊