21世纪经济报道记者 张赛男
“具身智能的下半场，不拼技术了，就拼落地。”擎朗智能创始人兼CEO李通在WAIC 2026现场的这个判断，几乎成了今年机器人展区的集体旁白。
本届WAIC，具身智能参展企业增至200余家，展出208款终端产品、超300台真机。数字增长的背后，关注点的转向更耐人寻味：去年的WAIC，大家被机器人翻跟头、打拳击、跳舞吸引；今年嘉宾们坐下来聊，问的是“在哪跑通了”“怎么批量造”。这大概是WAIC 2026机器人展区最直观的变化。
在采访中，21世纪经济报道记者发现，以擎朗智能与极智嘉为代表的机器人企业，作为直面终端场景的“商业化先锋”，用客户付费验证商业闭环；蓝思科技、当虹科技、晨昏线科技等作为产业链不同环节的“底层支撑者”，解决“怎么造得多、造得便宜”“怎么在恶劣条件下看得清、控得准”等商业化不可或缺的基础设施问题。两条线索交织，共同勾勒出机器人行业走向规模商用的完整图景。
本届WAIC上最强烈的信号，是衡量标准的变化。
擎朗智能的展台上，机器人打起了腰鼓。创始人兼CEO李通给出了一个极其务实的解读：“我们本来觉得表演不算干活，但后来发现，表演能卖出去，它就是一个行业。”他举例说，客户海底捞的配送机器人占比很高，现在其门店内还有表演，“这是真实的需求，客户愿意为它付钱。”
这句判断点出了商业化落地的本质：不是技术有多前沿，而是有没有人愿意真金白银地买单。过去一年，擎朗与NOWWA（挪瓦咖啡）合作，消费者点到的外卖咖啡可能就是擎朗机器人做出来的。
李通对行业阶段的判断更为直接：“具身智能的下半场，不拼技术了，就拼落地。”在他看来，五年之后，“能商业化的公司会越做越好，消化不了的公司就会消失。”
极智嘉同样以十年场景的积累证明：商业化落地的壁垒，不在于硬件本身，而在于经过真实场景验证的数据和算法积累。“在仓库里把大脑练好、把硬件抓取能力练好，这样的能力能够无缝平移到商业场景和生活场景。”联合创始人陈曦表示。
真实物理世界的验证，是商业化走向“现实”的关键分水岭。今年WAIC现场，非夕自适应机器人进入汽车装配、注塑下料等工业场景，完成一系列需要持续感知、实时调整和精准接触的操作。
在现场展示的车灯装配检测应用中，搭载两台非夕力控夹爪Grav的Rizon拂晓协同作业，依次完成车灯定位、固定、装配及通电检测。面对紧凑的装配空间，该应用融合视觉、力觉与触觉信息，根据接触和受力反馈持续修正位置、姿态与力度，实现从精密装配到在线检测的连续操作。
除了工业制造，机器人对于物理世界的理解和操作能力，也正在应用于航空餐饮、消费零售等与日常生活更加接近的场景。非夕与东方航空、希夕智能联合打造了“东航健康餐配置工作站”，从接收餐谱开始，机器人依次完成食材识别、抓取、裁切、装盘和调味等操作，将多道工序串联成一套完整的健康餐制作流程。
当虹科技则在WAIC现场展示了一个极具说服力的场景：工作人员拿起手机，隔空“指挥”一台远在280多公里外的宁波基地四足机器人，完成自主巡检与远程接管。其BlackEye Vision平台可在弱光、逆光、画面模糊等条件下，仍让机器人完成导航和避障。据悉，该操控系统已与多家机器人本体厂商展开合作，在工业巡检、文娱直播、安防巡逻、教育等场景实现商业化落地。
如果说商业化验证解决的是“有没有人买单”的问题，那么产业能力解决的则是“能铺多大”的问题。这取决于两个核心变量：大脑能力的上限和制造能力的下限。
大脑能力决定了商业化的场景广度。极智嘉发布的Gravity 4D具身模型，实现了从“预测画面”到“预判三维物理演化”的跃迁，让机器人“先想清楚、再动手”。
晨昏线科技也在WAIC设置了大模型展区，集中呈现其自研目标因果世界模型的核心能力，通过目标推断和因果链路推理，让模型理解物理世界的规律。该模型在复杂空间推理任务中超越了开源32B模型和部分闭源大模型，其轻量化的模型设计，让模型能够有效部署在机器人上，使决策能够跟得上物理世界的节奏，在理解场景的同时保持低算力消耗。
让具身智能的大脑变得更聪明，离不开高效的算力底座。由GPU厂商砺算科技和松应科技联合打造的具身智能应用，通过国产具身智能操作系统ORCA与国产高性能“渲推一体”GPU的深度协同，打通从场景构建、合成数据、物理仿真到模型训练的完整国产技术链路。
在现场演示屏上，一台虚拟机器人在复杂工厂环境中自主穿梭：避开障碍、识别零件、规划路径、完成抓取。“过去这类训练依赖国外硬件和仿真平台，现在从场景构建到合成数据生成，再到物理仿真和模型训练，全部跑在国产技术链路上。”现场工作人员介绍道。当“大脑”的训练不再受制于国外算力底座，具身智能的规模化部署才有了真正的自主权。
要让机器人的“大脑”真正转化为现实世界中的行动，还需要一双能够精准执行的手。本届WAIC，AI机器人公司大裂谷（Sharpa）现场展示了自主拍照能力。机器人搭载大裂谷自研灵巧手Sharpa Wave，用一台普通拍立得为观众带来拍照体验。Sharpa Wave接近人手的尺寸，使其能够自然握持这台原本为人类设计的相机；22个主动自由度，则让它可以在结构紧凑的机身上，连续完成按下快门、拨动摇杆、取出相片并递给观众等精细操作。与此同时，单指超过1,000个触觉感知单元，让机器人能够感知照片的受力状态，并在判断观众已经拿稳照片的瞬间松手。
制造能力和部署成本，决定了商业化的规模下限。蓝思科技在本届WAIC上释放了最具产业标志性的信号。7月18日，蓝思子公司与上纬新材达成首期规划万台级机器人的产线合作，围绕精密零部件加工、关节模组生产、整机组装等核心环节开展深度协同。
这标志着机器人硬件制造正在从“样品定制”和“小批量试制”迈入“标准化量产”的新阶段。当终端企业在思考“客户在哪儿”时，蓝思在解决“产品怎么造得出来、造得够多、造得够便宜”这个问题，两者合在一起，才构成完整的商业化链条。
具身智能技术演示的热潮终会退去，商业化落地成为唯一赛点。当擎朗用客户营收回答“谁在买单”，极智嘉用大脑能力回答“先想清楚、再动手”，蓝思用万台产能回答“怎么造得出来”，整个行业正在用各自的方式回答同一个问题：机器人是用来产生商业价值的。
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