自动炒菜机器人前围满等待品尝美食的观众，体验按摩机械臂的观众排起长队……8月19日~23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄北人亦创国际会展中心举办，现场人气爆棚。展馆中，具身智能机器人在餐饮、清洁、康养、巡检等场景下大显身手，一幅科技融入日常生活的图景徐徐展开。
在“人机共生，产需共融”的主题下，本届大会将聚光灯从“能走能跳”的花式炫技转向“能干活、能交付、能成交”的实际应用。具身智能机器人能做什么？在本届大会，这个问题的答案正变得越来越具体。
更务实，解决实际应用需求
随着模型能力与商业场景持续拓展，机器人不再局限于单点任务，而是具备进入更多行业、适应更多环境、完成更复杂工作的能力，推动具身智能从技术突破走向规模化商业应用。
展会现场，大晓机器人携三大行业解决方案集中亮相，展现具身智能规模化落地成果。其中，“晓满”即时零售一体化履约方案成为现场最受关注的展示之一。针对多SKU（存货单元）、高密窄仓和全天候订单波峰等痛点，“晓满”配备履约机器人W1，可在狭窄空间里完成作业，并以不超过1牛的力控精度稳定处理柔性包装和刚性商品。该方案覆盖闪购仓、前置仓、仓店一体及无人便利店等业态，目前，已与烧卖购、快客达、中石油便利店等达成合作。
“晓新”可实现酒店洗衣场景中的衣物收取、投放、清洗、折叠及熨烫等连续作业。“晓途”则面向户外及开放环境，实现多形态机器人适配、自主导航、动态避障和集群调度，已在城市治理及文旅服务等场景落地。
在上海润科具能科技有限公司展台，多台半人马机器人与火星车形态机器人现场上演的真机协同作业演示，引来观众阵阵惊叹。
润科具能CEO周斌介绍，此次亮相的升级款半人马机器人行动能力得到进一步提升，可攀爬60厘米障碍物，整机最大负重可达150公斤，并支持单人搭载，地形通过能力与负载能力大幅提升。“即便机身重心偏移，依旧能够实现平稳行走与精细化作业。如果增加负载后产生小幅重心变化，也不会影响整机运行稳定性。”
在场景落地层面，半人马机器人定位综合作业机型，重点面向矿山井下巡检、灾害搜救、消防应急等高风险场景；火星车作为通用全地形移动底盘平台，可搭载环境传感器、探测设备、操作机械臂，配合半人马组成协同作业编队，共同服务矿山环境监测、消防现场勘察等任务。
周斌表示，具身智能2.0的核心逻辑，是立足产业落地终局思维，自上而下重新定义技术研发路径与商业化落地逻辑，摆脱单纯追求人形外观的同质化赛道，面向真实复杂工况打造可规模化商用的机器人解决方案。
更智能，聚焦前沿技术突破
应用向纵深推进，离不开底层技术能力的持续突破。此次大会上，具身大模型、智能体、感知导航等技术集中亮相，机器人正从完成单一动作，向自主理解、规划和连续执行任务迈进。
“大脑是帮助机器人去完成真正的作业任务的。依托大脑的能力，机器人才能更好地理解周围的环境，并进行决策和执行。”蚂蚁灵波科技工作人员伯逍介绍，公司此次带来的具身原生机器人通用大脑2.0，展示了机器人“大脑”能力的进一步提升。
“一脑多机”成为其此次展示的重点。三台不同构型的机器人搭载同一套LingBot跨本体具身基座模型，分别面向零售药房、物流分拣、工业上下料等场景作业。其中，在智慧药房场景中，在不改造既有商品陈列和门店布局的条件下，蚂蚁灵波机器人即可自主完成从订单接收、药品识别、智能分拣到商品交付的全流程闭环作业。目前，这一场景已在国大药房零售门店正式上线。
另一边，千寻智能把技术突破落在了“长程任务”上。此次亮相的Moz1再次挑战“客厅整理”：接到一条自然语言指令后，它能够自主识别现场的可乐、碗、垃圾、玩具等物品，拆解出多个子任务，并规划执行顺序和移动路径。即使工作人员临时改变物品位置，或现场出现预设之外的物品，机器人也能重新规划路线、调整操作。
相比一个多月前首次公开这一任务时的表现，Moz1的“客厅整理”综合效率已经提升超过15%，部分子任务成功率提升至99%以上，导航目标确认耗时降低近50%。这些变化并非单个动作变得更快，而是任务理解、路径规划、动作执行和异常处理等环节共同提升的结果。
更深入，探索场景落地路径
机器人要真正走进各行各业，还需要跨过从实验室到现实场景的“鸿沟”。如何让机器人更高效地学习，成为推动具身智能加速落地的重要一环。
光轮智能的“机器人学校”提供了一条可行路径。在本届世界机器人大会上，光轮智能展示了从真实数据到仿真训练、规模化评测再到真实部署的持续学习基础设施。其物理仿真平台通过构建包含接触、摩擦、形变以及物体属性等真实物理约束的训练与测试环境，为机器人提供了一个可以反复练习的“虚拟训练场”，让机器人能够在可控环境中反复试错，再通过规模化评测寻找能力边界。这样一来，训练不必每一次都从真实世界开始，机器人获得经验的效率也随之提高。
时空行者的真机训练则能让机器人向现实世界再迈一步。合肥时空行者科技有限公司具身智能事业部销售总监毛永红介绍了他们的训练过程：通过数据采集获得真实任务中的训练素材，经过训练生成大模型权重文件，再将模型部署到真机上，驱动机器人完成对应任务，由此形成从数据采集、模型训练到真机部署的完整闭环。
与仿真训练相比，真机训练最大的特点在于“真实”。“虚拟仿真采集的数据质量存在一定差异，完成训练后可能还需要进一步微调；但真机采集的数据质量很高，基本上采集完、训练完就可以用了。”毛永红介绍，目前，具身智能与真正实现大规模落地应用仍有一段距离，但随着训练技术的发展，机器人泛化能力、任务成功率将持续提高，相关技术则可以进一步向工业、农业、家庭服务等场景渗透落地。
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