据《科创板日报》报道，本届大会具身智能赛道首次迎来了超200家厂商前来参展，仅人形机器人就超过了208款，还有261个各类大模型得以亮相，与当下炙手可热的智算赛道在火力上相当。

从现场来看，海量机器人在形态上呈现出各异的特点，人形、四足、轮式甚至机甲齐上阵，而它们所具备的技能也指向了工业以及消费等多个领域，其中包括但不限于叠衣服、炒菜、打球、巡检、载人载物等方面。

不过，如此大规模却近似“非标”的机器人大军，也由此引发了外界的新思考：不同的机器人如何对不同场景进行适配？是各写一套系统，还是构建通用大脑？设计独特的机器人越来越多，要怎么让它们的智能水平在不同的场景以及形态要求下高效地进行迭代，从而推动规模化应用？

其实关于机器人智能背后的算法以及硬件，市场早已开展了充分讨论。但关于这种智能如何实现迁移复制、进阶升级，似乎还未有定论。而在WAIC上，恰好就有一批玩家给出了不同的回答，进而绘制出了一幅具身智能的产业坐标系。

同台不同路，

从WAIC看具身产业坐标系

成功获得了本届WAIC镇馆之宝的“基于蚂蚁灵波跨本体具身大模型的机器人智慧药房”方案，构成了此次所关注的第一个对象。

这个方案依托蚂蚁灵波LingBot-VLA具身基座模型，可以统一驱动不同品牌和构型的机器人开展协同作业，从而覆盖单臂、双臂、双足以及轮式等多种形态。此次现场展示任务的三台轮式机器人，分别来自乐聚、星海图和蚂蚁灵波自研。根据官方披露，目前蚂蚁灵波已在软件层面对17家厂商的20多种硬件构型进行了适配。

统一模型这一路径在逻辑方面与当年Android对手机行业所进行的改造存在高度相似：当操作系统实现统一之后，硬件厂商只管把产品做好，应用开发者只管把功能做精。
。

在当前应用层面，蚂蚁灵波的方案已在国大药房上海门店投入了实际运营，其中门店无需为机器人专门进行空间改造工作，机器人得以直接进入既有的经营环境，并与工作人员以及顾客共处，包括承担夜间值班的任务。

不过长远来看，机器人的构型差异远比手机大，因为手机的传感器以及交互方式相对实现了标准化，而双足人形和四足机械狗之间，运动学模型则可能存在根本性的差距。通用大脑是真正做到了跨形态的深度推理，还是只对所有构型共有的自由度进行控制？现阶段，这类通用大脑玩家仍在推动更大规模数据体系和应用模板的建设，或许在应用规模扩大后，市场会进一步看到其前景。
。

与蚂蚁灵波软件所主导的思路不同，宇树以及智元走出了另一条路径：把产品矩阵做到足够宽，把特定品类做到能铺量的程度。

宇树在本届大会上展出了B2等型号的四足机器人，G1等型号的人形机器人，以及全球首款载人变形机甲GD01。

B2等不同型号的四足机器人面向工业以及消费等不同场景来开展作业。G1人形机器人已是全球同类产品中出货量最高的机型，售价9.9万元起步，正在把人形机器人的门槛降低。GD01可实现人形双足与四足行走的硬件级形态切换，其3米身高以及机械结构的现场视觉冲击力极强。

从四足起家到人形量产再到载人机甲，宇树的进化路线始终围绕一条主线来展开：在多个形态方面各自突出单品所具有的优势，并且把能力打包提供给客户。
。

智元的路线也与之类似，只是在一些细分产品类型方面存在差异。智元在本届WAIC一口气成功发布了五款新品。其中比较有代表性的远征A3 Ultra成功获得了镇馆之宝，它搭载700TOPS具身处理器以及高自由度灵巧手，得以借助统一硬件载体来覆盖展厅、酒店、导览零售等终端场景；安规级重载具身机器人精灵G2 Max双臂峰值负载达50公斤，在发布现场宣布与京东物流合作，首次在人形机器人仓储作业场景中实现部署落地。
。

大规模量产的打磨过程让智元的硬件可靠性和场景适配效率得以进入新的阶段。而它似乎更加注重从通用本体出发来增强覆盖不同需求场景方面的能力——智元的选配器件以及可二次开发的算法，会更适应终端客户进行微调的需求。

在它们之外，动易科技的展区展现出了另一种发展思路。其M系列全尺寸人形机器人、C系列灵动服务机器人以及D系列四足机械狗首次成功实现了动态同台亮相。
。

从现场演示来看，身高180cm且体重70kg的M系列大尺寸人形机器人互动动作得以流畅进行；相对小巧的C系列人形机器人带来拳法展示以及功夫秀，萌态外形和流畅自如的运动速度得以吸引不少观众驻足；D系列四足狗的官方参数显示其常态化承重210kg，最大负载可达500kg，能稳定通过45°斜坡与85cm高台，它也确实在现场平稳驶过室内路面，并数次通过楼梯这种非平整路面。

根据现场信息，动易科技这三种运动学约束完全不同的物理形态得以共享同一个智能底座——PhyAgents物理智能体。其下层PhyCore运动控制模型相当于“小脑”，负责对步态规划、动态平衡、触地反馈和关节力矩分配进行处理；上层智能AGENT多模态模型相当于“大脑”，能够对环境感知、场景语义理解和行为决策开展处理工作。
。

大脑和小脑之间并非只是开展了简单的指令传递工作，而是实现了持续的双向交互过程。以物理智能体为基础，动易科技的亮点在于从现实环境中对“学习”和运动能力进行强化，这些能力可以迁移、能够进化，进而让不同构型的机器人都能借此获得智能方面的提升。
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各自押注，

路线会合还是分化？

不难发现，WAIC上这些实践各自得以展现出属于自己的精彩之处，同时也折射出了当下机器人赛道在“智能”以及其迭代理念方面所存在的分化。
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甲子光年智库刚刚所发布的《2026中国具身智能行业洞察报告》指出，由于当前机器人加速进入物理世界，因此产业方面会更加关注长期的稳定性能以及在运行过程中所开展的持续学习并创造价值的能力，还有对应的能力底座。

《报告》还提出，AI正在获得“身体”，机器人正在获得“大脑”。只不过在这个过程中，存在着AI for Robot和Robot for AI两种思路不同的研发范式——前者是先确定本体，然后让AI去进行适配并负责用好这台机器人；后者则从AI需要什么出发，反向回答机器人应该怎样设计的问题。

两者可以粗略地理解为一个问题：具身智能，“身”和“智”到底哪个占据主导地位？这个问题目前并没有答案。不过回到WAIC现场，也可以从不同玩家的展示中看出各自所具有的优势、潜力以及需要突破的潜在关卡。

蚂蚁灵波的通用大脑旨在成功实现一种AI适应多种Robot的目标，而其核心优势体现在边际成本的控制方面。开展第18家厂商第21种构型的适配工作时，大概率会比首次适配快得多，这是因为中间层的抽象能力会随着适配数量的增长而加速沉淀。对应用方而言，这意味着供应商解耦的可能性：如果A厂商的机器人出现问题，就可以切换至B厂商，并且同一个大脑继续运行。

而它要回答的问题在于，跨形态的通用是实现了真正的深度推理，还是仅在当前比较纯粹以及垂直的场景当中才得以有效发挥？当场景复杂到一定程度时，它是否还能对共有自由度开展良好的处理工作？还是说把形态特有的运动能力交由底层固件自行开展处理？这便是先前所提及的系统与硬件能否长期契合的问题所在，业界还需要开展更大规模的验证工作。

而继续向下观察能够看出，宇树以及智元所选择的路线与通用大脑的路径存在一定差异。它们的产品矩阵结合规模效应，在逻辑上相对接近消费电子行业的做法。由于规模较大、资源较多以及下游应用较为多样，它们并不会死磕某一条路线，而是能够围绕终端场景以及需求的不同来调整自身的策略。比如宇树的教育产品往往会具备较高的二次开发自由度，从而让下游可以自由地进行调试工作；而智元面向垂直行业所提供的产品，则会如同消费电子产品plus、pro、max等型号之间的差异那样，借助微调配置的方式直接为用户提供能够直接使用的产品。
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在它们的路线当中，AI for Robot的特点同样得以体现，不过其中最为关键的并非AI与Robot之间的关系，而是规模化时代下的软件以及服务是否可以同步跟进。因为当数以万计的机器人进入到不同客户手中之后，后续的运维、升级以及场景适配工作能否尽量实现标准化，才决定了规模优势能否转化为长期壁垒。
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相比较来看，AI for Robot路线所拥有的参与者众多，Robot for AI却方兴未艾。这可能是因为，Robot for AI对软硬件两个方面能力所开展的考验是更强的。

以动易科技为例，其物理智能体路线得以成为Robot for AI理念的具象化体现。在现场展示过程中，就像人类借助物理感知来提升自身智能那样，其PhyAgents底座也让这些机器人在现实运动时对物理世界进行“感知、思考”，进而做出智能的应对。当不同构型的机器人以同一个智能底座为基础开展迭代工作时，相关的数据经验就会形成复利效应，例如四足机器狗在复杂地形中所习得的步态策略，就可以反哺给人形机器人运控能力方面。有了更强的智能支持之后，Robot本身就可以开展更加灵活的设计工作。

不过，这样的迭代需要研发者对AI算法以及机器人硬件的特性进行充分理解，未来还需要他们具备面向不同场景开展差异化开发工作的能力，因此其难度自然是不小的。
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自2024年成立起，动易科技就对Robot for AI开展了自身的理解工作，并选择了全栈自研的深度耦合路线，进而推动了软硬件的一体化。今年以来，外界也逐步关注到了它所取得的成果。比如此前广交会上，C系列机器人与人开展了自主智能的互动对打羽毛球的案例，并得到了央视报道。目前，它已在广州落地线下“够C羽球馆”，消费级场景的体验闭环初步得以形成。

除了动易科技以外，2025年成立、由中关村学院以及中关村人工智能研究院联合孵化的深度机智，同样坚持Robot for AI理念。它明确表示其目的并非为了做硬件而去开展机器人研发工作，而是以AI模型为基础来设计更合适的身体。深度机智推出的全尺寸拟人体机器人Prime也是这一逻辑所产生的产物。

Prime在实验室场景内能够进行长程连续任务，并能够适应混匀仪、振荡仪、水浴装置等不同的常用实验设备，从而不需要专门设置符合机器人习惯的操作环境。而这种能力的通用性还可以迁移到其他场景，比如包粽子。从本质上说，机器人是一个可以泛化的载体，能力、智能以及创造能力和智能的架构才是最重要的。

从AI适配机器人转向机器人与AI原生协同的过程中，Robot for AI路线上的企业还在寻求更多突破。前述《报告》提到，Robot for AI不是给传统机器人装上更大的模型，而是让身体、感知以及控制从设计之初就服务于AI学习与进化。关于智能和身体的关系方面，产业界已经在重新审视既有的研发惯性。

而回归现实开展讨论，在硬件接口以及行业协议尚未统一的当下，不同路径自然都会拥有各自的价值。相对来看，Robot for AI会更加依赖全栈自研的深度耦合，这是因为通用零部件叠加第三方算法不容易复现出同等级别的系统协同效果。而如果要加速产品化、推动规模化，市场会更青睐什么样的产品方向，那就需要进一步开展测试并收集反馈了。

在WAIC现场，已经有很多人抱着开展测试以及进行观望这样的心态，进而对在场的各类机器人开展了详细的审视工作。

从动态展示看能力边界，

行业分水岭渐近

展会从来都不是工厂车间，因此任何一家企业在WAIC上所呈现的机器人都无法完整地复现真实工作环境当中所包含的全部变量。但恰恰是由于这种不完整，反而使得动态展示本身变成了一道筛选器。在现场，大部分投资人以及产业机构所关注的核心问题其实很朴素：机器人如何开展运动、怎样去应对变化、以及在不同形态之间能不能保持一致的响应水平。
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在动态展示方面，宇树选择了让G1机器人在现场开展齐舞以及格斗活动，得以展示量产机型在高速动态中所拥有的整机稳定性。同样强调动态的动易科技，四足机械狗开展的下楼梯和姿态调整、人形机器人进行的高速行走与灵活交互，让同一套智能底座支撑多形态运动能力方面的意义得到了放大。
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场景化展示方面，蚂蚁灵波直接把线下药房场景搬进了展馆当中，让在场人员得以具体看清机器人如何对物品进行拣选以及如何开展动作规划。而面向消费市场、以租赁作为主要商业模式的未来不远机器人，一直在现场持续展示叠衣服、打开饮料、收纳玩具等家庭任务，所验证的是其面向非结构化家居环境所拥有的泛化能力。

这些机器人的“工作”细节，总结起来主要是对动态平衡进行维持、开展运动微调工作以及实现实时交互。从底层逻辑方面来看，它们对“感知-决策-执行”闭环所提出的需求非常强烈，因为这正是提升机器人实时工作能力的关键一步。从WAIC现场来看，能够在这个维度上拿出多形态机器人同台运行实证的企业并不多。

接下来，它们的迁移与进化，还会更加依赖真实环境所提供的反馈来开展持续喂养。届时，无论是形态的创新改进还是单纯的规模增长，都会衍生出更多关于效率和成本的问题，进而持续挑战这些创新者。市场也会继续关注它们所展现的表现，并持续关注到底是哪些玩家、什么策略，能够真正帮助机器人走进规模化时代。

总之，在2026年WAIC上200余家企业得以同台展示，这或许会成为一个转折点。盛会之后，将有更多机器人得以走出展馆、走进现实。从一台机器到一个接一个场景，从一次演示到持续运行，产业对高效部署以及复制应用的需求会变得越来越强烈。在规模化前夜，可迁移、能进化的能力，或许才是机器人时代真正的护城河。

实际上，对于机器人智能背后的算法以及硬件方面，市场早已开展了充分的讨论工作。但是，对于这种智能如何得以实现迁移复制以及进阶升级的过程，似乎还未形成定论。而在WAIC展会上，恰好就有一批玩家给出了不同的回答，进而绘制出了一幅具身智能的产业坐标系。

成功获得了本届WAIC镇馆之宝的“基于蚂蚁灵波跨本体具身大模型的机器人智慧药房”方案，构成了此次所关注的第一个对象。

这个方案依托蚂蚁灵波LingBot-VLA具身基座模型，可以统一驱动不同品牌和构型的机器人来开展协同作业，从而覆盖单臂、双臂、双足以及轮式等多种形态。此次现场展示任务的三台轮式机器人，分别来自乐聚、星海图和蚂蚁灵波自研。根据官方披露，目前蚂蚁灵波已在软件层面对17家厂商的20多种硬件构型进行了适配。

统一模型这一路径在逻辑方面与当年Android对手机行业所进行的改造存在高度相似：当操作系统实现统一之后，硬件厂商只管把产品做好，应用开发者只管把功能做精。

在当前应用层面，蚂蚁灵波的方案已在国大药房上海门店投入了实际运营，其中门店无需为机器人专门进行空间改造工作，机器人得以直接进入既有的经营环境，并与工作人员以及顾客共处，包括承担夜间值班的任务。

不过长远来看，机器人的构型差异远比手机大，因为手机的传感器以及交互方式相对实现了标准化，而双足人形和四足机械狗之间，运动学模型则可能存在根本性的差距。通用大脑是真正做到了跨形态的深度推理，还是只对所有构型共有的自由度进行控制？现阶段，这类通用大脑玩家仍在推动更大规模数据体系和应用模板的建设，或许在应用规模扩大后，市场会进一步看到其前景。

与蚂蚁灵波软件所主导的思路不同，宇树以及智元走出了另一条路径：把产品矩阵做到足够宽，把特定品类做到能铺量的程度。

宇树在本届大会上展出了B2等型号的四足机器人，G1等型号的人形机器人，以及全球首款载人变形机甲GD01。

B2等不同型号的四足机器人面向工业以及消费等不同场景来开展作业。G1人形机器人已是全球同类产品中出货量最高的机型，售价9.9万元起步，正在把人形机器人的门槛降低。GD01可实现人形双足与四足行走的硬件级形态切换，其3米身高以及机械结构的现场视觉冲击力极强。

从四足起家到人形量产再到载人机甲，宇树的进化路线始终围绕一条主线来展开：在多个形态方面各自突出单品所具有的优势，并且把能力打包提供给客户。

智元的路线也与之类似，只是在一些细分产品类型方面存在差异。智元在本届WAIC一口气成功发布了五款新品。其中比较有代表性的远征A3 Ultra成功获得了镇馆之宝，它搭载700TOPS具身处理器以及高自由度灵巧手，得以借助统一硬件载体来覆盖展厅、酒店、导览零售等终端场景；安规级重载具身机器人精灵G2 Max双臂峰值负载达50公斤，在发布现场宣布与京东物流合作，首次在人形机器人仓储作业场景中实现部署落地。

大规模量产的打磨过程让智元的硬件可靠性和场景适配效率得以进入新的阶段。而它似乎更加注重从通用本体出发来增强覆盖不同需求场景方面的能力——智元的选配器件以及可二次开发的算法，会更适应终端客户进行微调的需求。

在它们之外，动易科技的展区展现出了另一种发展思路。其M系列全尺寸人形机器人、C系列灵动服务机器人以及D系列四足机械狗首次成功实现了动态同台亮相。

从现场演示来看，身高180cm且体重70kg的M系列大尺寸人形机器人互动动作得以流畅进行；相对小巧的C系列人形机器人带来拳法展示以及功夫秀，萌态外形和流畅自如的运动速度得以吸引不少观众驻足；D系列四足狗的官方参数显示其常态化承重210kg，最大负载可达500kg，能稳定通过45°斜坡与85cm高台，它也确实在现场平稳驶过室内路面，并数次通过楼梯这种非平整路面。

根据现场信息，动易科技这三种运动学约束完全不同的物理形态得以共享同一个智能底座——PhyAgents物理智能体。其下层PhyCore运动控制模型相当于“小脑”，负责对步态规划、动态平衡、触地反馈和关节力矩分配进行处理；上层智能AGENT多模态模型相当于“大脑”，能够对环境感知、场景语义理解和行为决策开展处理工作。

大脑和小脑之间并非只是开展了简单的指令传递工作，而是实现了持续的双向交互过程。以物理智能体为基础，动易科技的亮点在于从现实环境中对“学习”和运动能力进行强化，这些能力可以迁移、能够进化，进而让不同构型的机器人都能借此获得智能方面的提升。

不难发现，WAIC上这些实践各自得以展现出属于自己的精彩之处，同时也折射出了当下机器人赛道在“智能”以及其迭代理念方面所存在的分化。

甲子光年智库刚刚所发布的《2026中国具身智能行业洞察报告》指出，由于当前机器人加速进入物理世界，因此产业方面会更加关注长期的稳定性能以及在运行过程中所开展的持续学习并创造价值的能力，还有对应的能力底座。

《报告》还提出，AI正在获得“身体”，机器人正在获得“大脑”。只不过在这个过程中，存在着AI for Robot和Robot for AI两种思路不同的研发范式——前者是先确定本体，然后让AI去进行适配并负责用好这台机器人；后者则从AI需要什么出发，反向回答机器人应该怎样设计的问题。

两者可以粗略地理解为一个问题：具身智能，“身”和“智”到底哪个占据主导地位？这个问题目前并没有答案。不过回到WAIC现场，也可以从不同玩家的展示中看出各自所具有的优势、潜力以及需要突破的潜在关卡。

蚂蚁灵波的通用大脑旨在成功实现一种AI适应多种Robot的目标，而其核心优势体现在边际成本的控制方面。开展第18家厂商第21种构型的适配工作时，大概率会比首次适配快得多，这是因为中间层的抽象能力会随着适配数量的增长而加速沉淀。对应用方而言，这意味着供应商解耦的可能性：如果A厂商的机器人出现问题，就可以切换至B厂商，并且同一个大脑继续运行。

而它要回答的问题在于，跨形态的通用是实现了真正的深度推理，还是仅在当前比较纯粹以及垂直的场景当中才得以有效发挥？当场景复杂到一定程度时，它是否还能对共有自由度开展良好的处理工作？还是说把形态特有的运动能力交由底层固件自行开展处理？这便是先前所提及的系统与硬件能否长期契合的问题所在，业界还需要开展更大规模的验证工作。

而继续向下观察能够看出，宇树以及智元所选择的路线与通用大脑的路径存在一定差异。它们的产品矩阵结合规模效应，在逻辑上相对接近消费电子行业的做法。由于规模较大、资源较多以及下游应用较为多样，它们并不会死磕某一条路线，而是能够围绕终端场景以及需求的不同来调整自身的策略。比如宇树的教育产品往往会具备较高的二次开发自由度，从而让下游可以自由地进行调试工作；而智元面向垂直行业所提供的产品，则会如同消费电子产品plus、pro、max等型号之间的差异那样，借助微调配置的方式直接为用户提供能够直接使用的产品。

在它们的路线当中，AI for Robot的特点同样得以体现，不过其中最为关键的并非AI与Robot之间的关系，而是规模化时代下的软件以及服务是否可以同步跟进。因为当数以万计的机器人进入到不同客户手中之后，后续的运维、升级以及场景适配工作能否尽量实现标准化，才决定了规模优势能否转化为长期壁垒。

相比较来看，AI for Robot路线所拥有的参与者众多，Robot for AI却方兴未艾。这可能是因为，Robot for AI对软硬件两个方面能力所开展的考验是更强的。

以动易科技为例，其物理智能体路线得以成为Robot for AI理念的具象化体现。在现场展示过程中，就像人类借助物理感知来提升自身智能那样，其PhyAgents底座也让这些机器人在现实运动时对物理世界进行“感知、思考”，进而做出智能的应对。当不同构型的机器人以同一个智能底座为基础开展迭代工作时，相关的数据经验就会形成复利效应，例如四足机器狗在复杂地形中所习得的步态策略，就可以反哺给人形机器人运控能力方面。有了更强的智能支持之后，Robot本身就可以开展更加灵活的设计工作。

不过，这样的迭代需要研发者对AI算法以及机器人硬件的特性进行充分理解，未来还需要他们具备面向不同场景开展差异化开发工作的能力，因此其难度自然是不小的。

自2024年成立起，动易科技就对Robot for AI开展了自身的理解工作，并选择了全栈自研的深度耦合路线，进而推动了软硬件的一体化。今年以来，外界也逐步关注到了它所取得的成果。比如此前广交会上，C系列机器人与人开展了自主智能的互动对打羽毛球的案例，并得到了央视报道。目前，它已在广州落地线下“够C羽球馆”，消费级场景的体验闭环初步得以形成。

除了动易科技以外，2025年成立、由中关村学院以及中关村人工智能研究院联合孵化的深度机智，同样坚持Robot for AI理念。它明确表示其目的并非为了做硬件而去开展机器人研发工作，而是以AI模型为基础来设计更合适的身体。深度机智推出的全尺寸拟人体机器人Prime也是这一逻辑所产生的产物。

Prime在实验室场景内能够进行长程连续任务，并能够适应混匀仪、振荡仪、水浴装置等不同的常用实验设备，从而不需要专门设置符合机器人习惯的操作环境。而这种能力的通用性还可以迁移到其他场景，比如包粽子。从本质上说，机器人是一个可以泛化的载体，能力、智能以及创造能力和智能的架构才是最重要的。

从AI适配机器人转向机器人与AI原生协同的过程中，Robot for AI路线上的企业还在寻求更多突破。前述《报告》提到，Robot for AI不是给传统机器人装上更大的模型，而是让身体、感知以及控制从设计之初就服务于AI学习与进化。关于智能和身体的关系方面，产业界已经在重新审视既有的研发惯性。

而回归现实开展讨论，在硬件接口以及行业协议尚未统一的当下，不同路径自然都会拥有各自的价值。相对来看，Robot for AI会更加依赖全栈自研的深度耦合，这是因为通用零部件叠加第三方算法不容易复现出同等级别的系统协同效果。而如果要加速产品化、推动规模化，市场会更青睐什么样的产品方向，那就需要进一步开展测试并收集反馈了。

在WAIC现场，已经有很多人抱着开展测试以及进行观望这样的心态，进而对在场的各类机器人开展了详细的审视工作。

展会从来都不是工厂车间，因此任何一家企业在WAIC上所呈现的机器人都无法完整地复现真实工作环境当中所包含的全部变量。但恰恰是由于这种不完整，反而使得动态展示本身变成了一道筛选器。在现场，大部分投资人以及产业机构所关注的核心问题其实很朴素：机器人如何开展运动、怎样去应对变化、以及在不同形态之间能不能保持一致的响应水平。

在动态展示方面，宇树选择了让G1机器人在现场开展齐舞以及格斗活动，得以展示量产机型在高速动态中所拥有的整机稳定性。同样强调动态的动易科技，四足机械狗开展的下楼梯和姿态调整、人形机器人进行的高速行走与灵活交互，让同一套智能底座支撑多形态运动能力方面的意义得到了放大。

场景化展示方面，蚂蚁灵波直接把线下药房场景搬进了展馆当中，让在场人员得以具体看清机器人如何对物品进行拣选以及如何开展动作规划。而面向消费市场、以租赁作为主要商业模式的未来不远机器人，一直在现场持续展示叠衣服、打开饮料、收纳玩具等家庭任务，所验证的是其面向非结构化家居环境所拥有的泛化能力。

这些机器人的“工作”细节，总结起来主要是对动态平衡进行维持、开展运动微调工作以及实现实时交互。从底层逻辑方面来看，它们对“感知-决策-执行”闭环所提出的需求非常强烈，因为这正是提升机器人实时工作能力的关键一步。从WAIC现场来看，能够在这个维度上拿出多形态机器人同台运行实证的企业并不多。

接下来，它们的迁移与进化，还会更加依赖真实环境所提供的反馈来开展持续喂养。届时，无论是形态的创新改进还是单纯的规模增长，都会衍生出更多关于效率和成本的问题，进而持续挑战这些创新者。市场也会继续关注它们所展现的表现，并持续关注到底是哪些玩家、什么策略，能够真正帮助机器人走进规模化时代。

总之，在2026年WAIC上200余家企业得以同台展示，这或许会成为一个转折点。盛会之后，将有更多机器人得以走出展馆、走进现实。从一台机器到一个接一个场景，从一次演示到持续运行，产业对高效部署以及复制应用的需求会变得越来越强烈。在规模化前夜，可迁移、能进化的能力，或许才是机器人时代真正的护城河。

来源：超200家企业同台的WAIC，机器人距离可复制还有多远？ | OFweek机器人网