今年WRC风向变了：能跳舞的机器人，不如能搬货的

图源：视觉中国

作者丨陈乐

编辑丨叶锦言

出品丨深网·腾讯新闻小满工作室

今年WRC现场，最热闹的依然是格斗、跳舞和高难度动作。宇树G1、众擎T800的格斗演示前挤满观众，一记飞踢、一次倒地起身，比机器人在传送带前翻箱子更容易出圈。

宇树机器人（左）、众擎机器人（右）格斗演示

离开擂台，越来越多展台开始展示机器人怎么干活。在物流分拣场景，自变量、优必选、乐聚、星动纪元、魔法原子扎堆亮相；在前置仓场景，星海图搭起模拟仓；在餐饮清洁和工业物流领域，明略科技与海康机器人则拿出了更贴近日常的方案。

本届大会首次设置的采购日，像一面镜子——照出了行业从“表演”到“干活”的转折。

京东零售具身智能机器人负责人郑小丹的观察很直接：“去年机器人还主要在表演，今年所有人都在关心场景。”她坦言，目前机器人的作业节拍和准确率仍可能不及人，但真实需求正在推动产品边用边改——客户不再满足于看它翻个跟头，而是问它能不能把货搬完。

需求一变，客户的提问方式也跟着变了。 星动纪元联合创始人席悦说，过去做PoC（概念验证）时，价格不是首要问题，大家先看“能不能做”；进入小规模部署后，ROI开始摆上桌面——节拍、准确率、工作时长，每一项都要过得了算账的关。

从“能做什么”到“值不值得做”，人形机器人行业只用了一年。

两条腿、五根手指，不再是标配

今年WRC，一个不太起眼的变化发生在机器人脚下。

在分拣、码垛等工业工位上，轮式双臂和半身机器人明显增多。千寻智能的Moz1、Moz2采用半身结构和夹爪。现场人员解释，一些固定工位并不需要人手级别的自由度，灵巧手价格更高、控制也更复杂，现阶段“算不过ROI”。

智平方副总裁莫磊提到，在汽车、面板等制造场景，轮式双臂在稳定性和能耗上更有优势。墨奇智能联合创始人黄青虬也认为现阶段需要做“形态裁剪”，用轮式底盘和夹爪避开双足稳定性、五指灵巧手等尚未完全解决的工程问题。

擎朗智能CEO李通则从成本算账：专用机器人拿掉不需要的硬件，更容易把效率和成本做到最优；通用机器人能换岗位，也要为暂时用不上的能力付钱——“比如一个通用机器人做分拣，腿可能一直没用上。”

擎朗机器人展示洗衣叠衣任务

类似选择散落展馆各处。魔法原子把轮式双臂用于制造物流，把四足用于巡检；逐际动力同时保留双足、轮式和四足。加速进化则把小型双足机器人足球作为技术验证场，同时面向高校和科创教育市场，2026年RoboCup 59支参赛队伍中38支使用其产品。

对这类用户，两条腿是需要购买的能力；但在固定分拣工位，它只是额外成本。

也有公司继续向完整人形拓展。银河通用从轮式走向双足，维他动力推出人形机器人ATOM瞄准家庭和办公空间。

身体形态越来越受成本约束。 泉智博披露，2026年上半年一体化关节模组累计发货超12万套，2025年工业级关节模组均价约1500元，预计成本仍将下降。但自由度越高，驱动、传感和维护成本也越高。灵巧手同样如此——现场20自由度标价49999元，傲意科技、大寰机器人三指灵巧手仅7至9个自由度。企业开始根据任务选择自由度，而非一味追求更接近人手。

所以，从今年WRC来看，机器人身体形态尚未收敛。 固定传送带旁，两条腿长期不用就是额外成本；面对楼梯和复杂地形，它又可能扩大工作范围。到客户采购时，这副身体最终还是要落到效率、稳定性和成本上。

能后空翻不难，连续干八小时才难

机器人进入生产现场后，重点开始从单次成功转向持续稳定作业。展台上抓对一次箱子不难，工厂更关心，连续工作几个小时后还能不能保持准确率和速度。

今年WRC，乐聚把纸箱拆垛、料箱搬运等工业工位搬进展台，夸父5W进行8到10小时连续作业展示。其纸箱拆垛方案已在海晨仓库实现连续8小时稳定作业，综合成功率超95.8%，平均28秒搬运一箱；塑料箱拆垛已进入一汽、江汽等汽车制造场景。

客户还要看节拍和准确率。自变量展示双机械臂物流分拣方案，此前一小时全自主测试处理1816件包裹，准确率超98%。合伙人兼算法负责人甘如饴认为98%“不算特别理想”，目标做到99%左右。目前设备已在一家头部物流企业真实场景运行数月。

到了产线里，单台稳定还不够。京东展台，里工用两台轮式人形机器人完成电机拆解、分装、传送、重组和回位，并在一轮作业后互换任务，机器人需与传送带、旋转工作台保持节拍一致。越疆则展示“一脑多体”平台，让人形机器人、四足机器狗和协作机械臂共用大模型，在同一条柔性产线上协同作业。

越疆机器人展示“一脑多体”柔性产线

任务越长，环境变化和前序误差越容易累积。箱子位置偏移、抓取失败、设备响应变慢，都可能中断任务。机器人不仅要完成动作，还要判断进度、及时调整、失败后继续执行。今年WRC上，世界模型、快慢脑等方案集中出现，墨奇的MoRA持续维护任务目标与异常状态，极佳视界将世界模型加入实时决策环节。

模型越复杂，速度和成本压力越大。希夕智能技术总监徐世超说，如果“每一步都交给大模型想清楚再动”，速度很难上去，算力和成本也会增加。工业场景中，高频重复动作更多交给轻量模型，大模型负责复杂判断和异常情况。

模型迭代方式也在变化。酷哇科技执行副总裁张霄鸣认为，机器人可以先进入真实场景，在作业中积累数据再反哺模型。其机器人已在全球50多个城市常态化运行，累计沉淀超50PB真实场景数据。“模型提升和场景落地是并行关系，不是先后关系。”

但数据多不等于数据好。星源智CEO刘东称，今年具身数据规模增长很快，质量却没同步提高。一些第三方数采公司本身不训练模型，不知道模型真正需要什么。星源智测试部分外部数据后发现，清洗成本“远大于重新雇人再采一遍”。几十小时高质量数据足以学会一个技能，低质量数据堆到几千小时，反而增加模型和算力成本。

刘东将机器人进入生产现场后的指标概括为“效果、效率和成本”：PoC先看任务能不能完成，进入部署后则比较成功率、节拍和实际成本。

能复制的，才是好生意

一个工位跑通后，交付成本才真正显现。换一条产线、一个客户，还要重新采多少数据、调多久模型、派多少工程师，决定一项能力能不能规模复制。

银河通用创始人王鹤提到，边界明确的任务，只要投入足够的后训练资源，单点能力已越来越容易实现。更难的是进入更多场景后，能否减少数据采集和现场适配。银河通用今年推出WAM-TTT，客户可通过拍摄人类第一视角作业视频完成模型适配，减少遥操作数据和人工标注。

优必选则直接算ROI。副总裁焦继超透露，公司正与德马科技为韩国电商客户验证物流方案，含机器人、定制软件和交付服务在内，整体价格控制在50万元以内，在人工成本较高的发达市场，投资回收周期约18至24个月。

需求端也开始主动提供真实场景。央企展区今年首次集中亮相，电力、核电、矿山等任务被搬到现场；京东开放物流场景与机器人企业合作。客户现在更直接地提出节拍、安全和成本要求。

服务机器人有另一套复制逻辑。擎朗智能CEO李通称，公司早期进入一家品牌酒店，建立客户信任用了约三年；有了配送机器人后，再向同一客户提供清洁机器人，推进明显更快。但换到海外，原有经验未必能直接照搬。擎朗在海外主要采用租赁模式，终端价格约为当地人工成本的三分之一到二分之一，不同市场还要重新适配电梯法规、数据安全和本地服务体系。

明略科技与海康机器人共同展示餐饮清洁、工业物流和智能巡逻，将运营数据、模型能力与机器人本体、系统集成结合。明略科技CEO吴明辉提到，“机器人下半场的关键是大脑”——除单台机器人的推理和操作，机器人进入生产系统后，如何接入企业原有业务流程同样重要。

明略科技与海康机器人联合展示餐饮清洁场景

这些环节最终都会反映到交付成本。一台机器人进厂后，还要接系统、适配设备、采集数据、调模型，再加上维护升级。如果每新增一个客户都要同步增加工程师投入，订单增长也未必能带来规模效应。

资本也在变化。曾主导投资智元、银河通用、优艾智合等项目的曹巍认为，2026年行业考核已从团队和Demo转向工程交付、商业落地和持续复购。在工业现场，回本周期、系统鲁棒性和任务完成率都影响客户是否继续采购。

WRC现场因此出现两套参数：面向观众，是自由度、速度、格斗和后空翻；到了采购和交付环节，讨论的是成功率、CT、连续工作时间、部署周期和回本期。两条腿、五根手指值不值钱，最后还是要落到这张表上。