观察丨具身智能还在等待“ChatGPT时刻”，产业链与生态成竞争关键

具身智能还在等待“ChatGPT时刻”，但产业化的另一场竞争已经悄然展开。

在2026世界机器人大会（WRC）的展台上，澎湃新闻记者观察发现，机器人企业不再只是展示“自己能做什么”，也开始展示“自己能和谁一起做什么”，把越来越多的展示空间，留给机器人背后的产业链与生态。

WRC展会现场。本文图片除注明均为官方供图

宇树科技创始人、董事长王兴兴在大会上判断，具身智能“ChatGPT时刻”的到来较快可能需要两至三年，慢一点则要五年甚至十年。

大晓机器人董事长王晓刚在接受澎湃新闻等媒体采访时指出，当前具身智能“ChatGPT时刻”还没有真正到来时，行业一方面需要寻找能够推动智能快速涌现的研发范式，另一方面也要加快真实场景规模化落地。在他看来，这两者并非割裂：场景越多，产生的真实数据越多；模型越强，又越能支撑更多场景。

今年WRC的展台，正在呈现这场产业化竞赛的不同答案。

每一个角色都要找到自己的“聚焦点”

在非夕科技展台，这种生态化趋势尤其明显。以通用自适应机器人为基座，非夕与不同领域的生态伙伴探索食品餐饮、工业自动化、生活服务等场景：有机器人结合食品垂类AI模型完成航空餐配餐，也有具身模型驱动机器人完成礼品包装，还有机器人进入按摩等人与机器直接接触的场景。

在非夕科技创始人、CEO王世全看来，生态的价值并不意味着企业什么都做，而恰恰意味着每一个参与者都应该找到自己的“聚焦点”。

“无论是在生态里面的哪一个角色，都需要能够很好地聚焦。”王世全对澎湃新闻记者表示，非夕过去10年的战略聚焦点没有变化，未来也不会变。原因在于，只有把一个细分方向真正做深，企业才能创造增量价值。

非夕选择的切入口，是传统机器人相对薄弱的“力控”。

王世全介绍，传统机器人在力度执行和控制方面存在短板，而人在做精细工作时，力度本身就是非常重要的感知和执行模态。围绕这一方向，非夕花了10年时间，从底层零部件和控制算法一直做到最终产品，形成了自适应机器人体系。

这种能力瞄准的也恰恰是传统机器人尚未覆盖的增量场景。

“我们现在落地的几乎所有应用都是差异性的，是增量的一些有挑战的场景。”王世全说。在他看来，即便是在机器人应用已经相对成熟的制造业，真正被机器人解决得很好的场景可能仍然不到10%，剩余大量场景仍需要新的技术来解决。

非夕科技的一体化智能平台MICO Core正在清洁并整理餐具。

对于自研核心零部件，王世全表示，并非所有零部件都需要自己做，像相机、AI电脑等市场上已经成熟的产品，公司就会直接采购。但由于其技术路线具有差异化，对一些零部件提出了过去产业链中并不存在的要求，因此需要自己突破。

在他看来，未来机器人产业链的竞争也很难走向“什么都做”的模式。如果企业面面俱到、彼此缺乏差异，最终容易陷入价格竞争，而不是形成真正的协同。

制造能力成为另一张底牌

传统制造能力也正在进入具身智能产业。

中坚科技旗下桦之坚此次WRC携概念人形机器人ZERO亮相。两层楼高的巨型化ZERO成为展馆内颇受关注的展品之一。

桦之坚CTO吕威对澎湃新闻记者表示，目前ZERO仍处于概念机阶段，更多是对未来产品形态的探索。与“大脑”不同，桦之坚更强调自身在制造、产线和成本方面的能力。

吕威称，桦之坚背靠中坚集团30年的精工制造能力，在产线、制造和成本方面具备优势。集团旗下另一家子公司中坚智氪已经能够自研轮毂电机、行星关节模组等核心零部件，部分机器人核心模组可以实现内部供应，从而增强成本控制能力。

桦之坚展示两层楼高的巨型化ZERO人形机器人。澎湃新闻记者 秦盛 摄

现场，中坚智氪自研的核心零部件与ZERO同台展示，并通过透明拆解舱公开内部结构。

随着机器人从Demo走向规模化生产，成本、产能和供应链稳定性的重要性也会越来越突出。吕威认为，掌握一部分核心零部件，一方面能够控制成本，另一方面也可以降低供应链风险。

据吕威介绍，桦之坚也在尝试从销售标准化产品转向根据客户真实场景需求进行产品开发。对于不具备二次开发能力的客户而言，相比拿到一个机器人再自行开发，他们更希望得到的是“拿来就能用”的解决方案。

由此，传统制造企业进入机器人赛道后，竞争的并不只是“能不能做出一台机器人”，而是能否把制造能力、供应链能力和场景服务能力结合起来。

当机器人铺进真实世界，数据成为新资产

如果说非夕和桦之坚展示的是产业链不同环节的能力，那么普渡机器人则进一步展示了规模化场景本身正在成为竞争壁垒。

截至目前，普渡累计出货量已超过13万台，业务覆盖全球85个国家和地区，进入16大一级行业。

普渡机器人联合创始人CTO郭璁对澎湃新闻记者表示，具身智能从技术突破走向大规模落地，本身就是渐进的过程。当前行业的重要挑战之一，是持续获取真实世界数据，并形成“采集-训练-部署-反馈-迭代”的完整闭环。

机器人卖出去，并不意味着商业交易就此结束。相反，当机器人进入真实场景，它本身也开始成为持续产生数据的终端。机器人进入餐厅、酒店、医院、工业等真实场景后，会不断遇到实验室里无法预设的问题。这些任务、异常甚至失败案例，都可能成为模型继续训练的数据。

据郭璁介绍，目前普渡的机器人每年在真实场景中产生超过5000万小时的真实运行数据，并持续反哺PuduFM具身大模型和PuduAgent智能体平台。

郭璁指出，具身智能的竞争已经升级为“模型+Agent+本体+数据+场景”的系统性竞争，单点突破很难形成长期壁垒。

普渡本次重点展示的PUDU D5行业级自主导航四足机器人。

当机器人开始大规模进入真实场景，产业链竞争也不再只是围绕硬件展开，场景、数据乃至商业模式，都开始成为生态的一部分。

从卖机器人到卖“生产力”

具身智能的系统性竞争也改变了企业的商业模式。

今年WRC，星海图展示了十余款多场景技术Demo。其中，一个1∶1复刻真实商用前置仓的机器人前置仓格外值得关注。用户可以通过小程序随机下单，机器人自主完成商品识别、路径规划、抓取拣选、撑袋打包，从接单到交付形成完整闭环。

星海图创始人兼CEO高继扬表示，公司并不追求单个任务的“炫技”，而是希望机器人具备理解目标、适应变化和自主决策的能力。在他看来，展台上的每一个实景演示，都是通向这一目标的具体尝试。

星海图在WRC上搭建起的机器人前置仓引来众多观众下单商品。

高继扬认为，随着基础模型能力持续提升，具身智能商业化可能逐步从销售整机走向“方案订阅”：客户购买的是特定生产力场景的一整套解决方案，机器人本体只是物理载体。随着智能通用性进一步提升，产业价值还可能进一步从整机向智能能力迁移，甚至探索以“物理世界Token”销售为主体的模式。

按照他的判断，目前机器人整机产品的毛利率大致在40%-60%；进入方案订阅阶段后，硬件毛利率可能回落至20%左右；而到了Token销售阶段，整机甚至可能进入负毛利状态。

从这一逻辑看，硬件毛利的下降并不意味着机器人产业价值下降。相反，更低的硬件成本可能推动机器人进入更多真实场景，从而扩大智能能力的使用空间。

从整机、零部件、模型，到场景和数据，产业链各环节最终都指向同一个问题：如何让机器人真正成为一种可以规模化复制的生产力。

具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来，业界仍然没有统一的答案，但企业已经开始寻找自己的技术纵深，制造企业把供应链能力带入机器人产业，机器人被不断铺向真实场景，生态伙伴之间的连接也越来越紧密。

技术突破决定机器人能走多远，而产业链、生态和规模化场景，或许决定它能走多快、走多大。