直击 WAIC 2026 | 面对机器人产业“重复造轮子”的困局，如何给出破局思路？

2026年7月17日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海正式拉开帷幕。本届大会以“智能伙伴 共创未来”为主题，进一步聚焦人工智能技术从数字世界走向物理世界的发展趋势。

从机器人跑步、跳舞，到灵巧手抓取、复杂装配，众多厂商通过高精度动作演示不断刷新人们对人工智能能力边界的认知。但热闹表象之下，具身智能产业长期深陷落地瓶颈：不同厂商技术体系割裂、跨本体、跨场景技能迁移成本居高不下，产业规模化“共创”无从谈起。如何将人类长期积累的工业经验高效转换为机器人可理解、可学习、可迁移的通用作业能力，仍是产业迈向规模化应用必须解决的核心课题。

01

机器人产业“重复造轮子”的困局，

谁来搭建智能时代的底层基础设施？

回顾机器人产业发展历程，行业长期处于“孤岛研发”模式：整机厂商自主搭建数据采集、模型训练、运动控制全套框架，集成商重复开发通用算法，终端工厂针对非标场景单独调试程序，海量研发资源消耗在底层同质化工作中。

更深层的痛点在于，行业缺乏能够沉淀、蒸馏人类实操经验的通用载体。工业场景积累数十年的工艺 Know-How 分散在人工操作中，现有机器人大多仅能执行固定预设程序，无法自主学习、泛化迁移复杂任务；人形、复合机器人、工业臂等多构型本体之间数据、算法无法互通，极端工况、柔性制造等长尾场景落地困难。

因此，行业开始形成新的共识，具身智能要实现从单点样机到万亿级产业跃迁，必须先搭建一套全行业共享的底层基础设施，统一底层标准、开放技术能力，消解重复研发的沉没成本。

启智 Openmind 正是国内率先落地这一产业逻辑的企业。作为埃夫特旗下专注于智能机器人通用技术底座研发的企业，启智Openmind依托埃夫特二十年工业机器人技术沉淀，搭建了全球首个智能机器人全链路通用技术底座，为具身智能产业搭建起“安卓级”的开放生态底座，首次亮相WAIC，便引起业内高度关注。

值得一提的是，启智通用技术底座≠单一具身大模型，而是覆盖数据采集、模型训练、仿真调试、开发部署及运行执行的完整技术体系，能够从工业场景蒸馏可泛化技能，并支持跨人形、复合、工业臂等多构型本体部署，让开发者无需重复造轮子，可直接依托成熟基座完成上层应用的快速开发、部署与进化。目前，该通用技术底座已入选国家科技重大专项，以全栈自研响应制造强国战略。

02

具身智能落地难题，

如何通过通用技术底座实现突破？

本次 WAIC 首秀，启智完整披露智能机器人通用技术底座四大核心构成：HumanGPT、大衍数据平台、墨斗IDE和Openmind OS。

1. HumanGPT：行业首创以人为中心的全身全模态操作世界模型

HumanGPT 是启智联合香港中文大学陈斐教授团队从0到1自主研发的核心技术，也是本届 WAIC 重磅发布的行业标杆成果，其本质是为机器人构建可复刻人类认知逻辑的 “数字心智”。

区别于传统机器人模型仅拟合运动轨迹，HumanGPT 核心逻辑是蒸馏人类操作思维与实操经验，打通“人类真实操作-多模态数据采集-技能蒸馏-跨本体迁移”完整链路：通过 HALO 人类技能全模态采集服，完整收录工业场景下视觉、力觉、关节姿态、触觉等异构实操数据，经大衍数据平台完成数据清洗、结构化处理，再通过人机动作迁移模型实现跨机器人本体的技能泛化，最终形成“取人类之技，赋万机之能”的技术闭环。

工程闭环

大衍数据平台：负责将真实世界中的数据加工成机器人能“消化”的高质量训练素材，通过与清华大学团队合作，训练周期已从“月”级缩短到“周/天”级。

墨斗IDE：让技术工人通过可视化拖拽就能搭建机器人应用，无需从零写代码，大幅缩短产研距离，降低机器人应用开发门槛。

Openmind OS：是底座内置的基础操作系统，负责向下管理硬件、向上支撑应用运行，让开发者不用为不同品牌的硬件重新适配软件，一次开发、多端部署。

启智智能机器人通用技术底座覆盖机器人从感知、决策到执行的全链路需求，从操作系统、开发工具到数据平台、核心算法均实现自主研发。基于统一的底层架构，启智能够支撑不同品牌、不同形态机器人协同开发与持续进化，形成“平台越好用→场景越多→数据越丰富→平台越聪明”的正向飞轮，加速机器人技术从实验室走向千行百业。

03

从实验室到真实场景

启智如何破解具身智能“落地难”行业困局？

为验证通用技术底座在不同任务中的泛化能力，此次WAIC，启智围绕三个典型应用场景进行了实机演示：

第一项：

智启九星连珠：基于智能通用技术底座的硅基技能演示

该场景验证的是人机交互与长尾任务泛化能力。观众在九宫格互动屏上随意划出轨迹，系统能在毫秒间完成从二维意图解析到三维操作序列的闭环，精准识别语义、控制抓取姿态与力触。

这一能力的背后是一套完整的数据驱动链路：HALO全模态数据采集长期记录人类操作中的视觉、语音、力觉等多维信息，经大衍数据平台清洗与结构化处理后，由HumanGPT学习并蒸馏出可泛化的技能表征；随后RobotGPT将这些技能迁移至不同构型的机器人本体，Openmind OS根据实时反馈动态调整执行力度与节奏。

第二项：

预演无人之境：极端工况下的生存法则

该场景验证的是极端环境自主作业能力。三台启智全尺寸双足人形机器人在模拟月面场景中，自主完成识别清理障碍、抱持光伏板穿越崎岖地形、精准锁附螺栓等复杂任务。依托多点接触的全身运动控制，协调全身来应对重物，在复杂接触点之间实现精准而可靠的平衡控制。

依托大衍仿真引擎，算法在虚拟环境快速迭代；Openmind OS实时调整关节扭矩，确保机体稳健执行；HumanGPT将工业场景习得的工具使用与力控技能泛化至极端环境，实现“数字预演-物理执行”闭环。从识别石头的最佳受力点，到电动工具接触瞬间的毫秒级力控反馈，每一个动作都在验证一项核心能力：当环境恶劣到人类无法踏足时，机器人能否凭借习得的技术底座，独立完成复杂的工程任务。

这一能力不仅面向月面作业，更可复用于深海、核应急、化工禁区等高危场景，打通极端作业通道，填补人类无法涉足场景的作业空白。

第三项：

重塑智能喷涂：低代码定义柔性制造

该场景直击制造业“多品种、小批量”的柔性生产痛点。观众随手拼搭的异形积木，成为机器人即刻响应的“考题”。

依托启智通用技术底座，3D相机毫秒级完成高精度点云建模并上传大衍数据平台，喷涂大模型自动生成适配轨迹，经墨斗IDE仿真微调后，系统无缝衔接“视觉感知”与“运动控制”，驱动垂类模型输出覆盖全域的最优路径。从识别棱角边缘到计算均匀漆膜所需的走枪速度，这套“所见即所得”的低代码柔性制造范式，使柔性喷涂告别繁琐预编程，让中小企业无需“重复造轮子”，即可享受智能化红利。

三个展项分别覆盖精细操作、极端环境和柔性制造等不同应用场景，验证的是同一套智能通用技术底座在不同任务中的应用能力。目前，该通用技术底座已在多个场景落地。

在工厂产线上，启智的智能焊接和喷涂工作站，单个工位可以替代2-3名技术工人，客户投入后大约1年多即可收回成本；分拣工作站每小时可处理600-800箱货物，效率提升超过50%。

在医疗领域，启智的yobot W2已部署于安徽弋矶山医院，为患者提供导诊、讲解、健康宣教等服务。该机器人语音识别准确率达到95%，问答成功率高达99%，未来将在皖江区域医疗体系内广泛部署。

在商超场景，自主理货机器人yobot R2V2已具备补货、拣货、理货的完整能力，正在推进商业化落地。

在社区服务领域，启智在芜湖打造了“砂客未来社区”体验中心，围绕安防、养老、家政、教育等13个生活场景展示机器人服务方案，并探索向更多区域推广。

从模拟极端工况的无人基建作业，到适配碎片化需求的柔性生产，再到毫厘级精度的精细操作，启智通用技术底座正在通过多元场景验证，加速具身智能从技术展示走向产业应用。

04

从0到1突破，走向1到N生态

二十年余年积累的大量工业工艺Know-How，正在通过HumanGPT、大衍数据平台等能力沉淀为机器人可学习、可迁移的数字技能，这也是启智打造通用技术底座的重要意义所在。

启智认为，在产业发展早期筑牢底层公共能力，能从根源上避免未来不同技术路线之间的迁移浪费，推动行业从围绕单一产品的竞争，走向基于生态协同的共同发展。从0到1的本体突破是起点，从1到N的开放生态，才是具身智能产业真正走向成熟的标志。

未来，启智将与全行业的开发者、集成商、场景方携手，加速工业具身智能规模化落地，为中国具身智能产业构建自主可控的技术生态与国际竞争力。