—— WAIC 产业观察：资本扎堆模型赛道，通用全栈底座成为行业破局关键
2026 上半年国内具身智能融资规模达 935 亿元，超半数资金投向具身大脑模型，但行业面临千万小时级高质量物理交互数据巨大缺口，机器人泛化作业能力远达不到工业落地标准。WAIC 现场埃夫特旗下启智 Openmind 推出全栈自研通用技术底座，区别于单一大模型路线，打通数据采集、技能蒸馏、跨本体迁移、低代码开发、实时控制完整闭环，依托 HumanGPT 人类技能大模型绕开数据供给瓶颈，覆盖工业、特种多类实景验证，在整机厂商扎堆比拼硬件参数、舞台演示的行业环境下，通用产业底座成为解决规模化落地难题的核心答案，行业洗牌窗口将至，底层基础设施玩家长期价值凸显。
—— 打通多机型数据接口，统一场景训练破除行业设备兼容壁垒
WAIC 论坛现场，国家地方共建人形机器人创新中心联合华为落地全国首个具身智能实训场样板点，依托国产算力底座与高性能 VLA 大模型，统一兼容各品牌机器人训练接口，复刻高温、雨雪、窄通道等复杂工况，开放给中小科创企业免费试用，大幅降低机器人企业场景测试、迭代研发成本。
—— WAIC 直击：统一模型赋能多机型，工业商用实景常态化落地
2026 世界人工智能大会上，具身智能彻底告别舞蹈、特技类演示，工业装配、药房拣选等真实作业成为展示核心。统一通用模型可驱动不同品牌、规格机器人协同完成全流程任务，银河通用重载与精密作业机型、北京人形创新中心特种作业方案均实现产线稳定量产运行；行业短期优先落地标准化工业、高危场景，3 至 5 年逐步渗透家庭养老赛道，2026 年人形机器人整机产量、市场销量将迎来数倍增长。
—— 重构自动驾驶认知体系，夯实具身智能底层底座
7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海顺利举办，自动驾驶与物理AI领域迎来重磅技术突破。文远知行WeRide在大会现场正式推出自研物理AI认知基础大模型WeRide WITT，依托独创的物理事实认知架构，打破传统自动驾驶AI的感知局限，构建起贴合真实物理世界的智能认知体系，为高阶自动驾驶、车载具身智能的迭代升级筑牢底层技术根基，标志着自动驾驶AI正式从视觉语义理解迈入物理事实认知新阶段。
—— Sunday Robotics发布ACT－2模型，重构家用机器人实操能力
近日，Sunday Robotics正式推出面向家庭服务机器人场景的通用物理操作端到端模型ACT-2，针对性优化家用机器人场景泛化弱、落地成本高、陌生环境适配不足等行业普遍痛点。该模型依托大规模预训练结合少量微调示范的创新范式，平衡了模型通用能力与场景落地可靠性，首次实现广泛环境泛化能力与高精度作业性能的深度融合，仅需少量微调数据即可适配各类真实家庭复杂场景，有效改善传统家用机器人场景适配局限、容错率偏低的问题，为消费级具身智能规模化入户落地夯实技术基础。
—— 京东物流携手智元发布重载机器人，落地真实仓储生产场景
7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海盛大启幕，物流与具身智能融合领域迎来重磅突破。京东物流与智元机器人联合正式推出新一代安规级重载具身机器人——精灵G2 Max，同时官宣该设备将正式入驻京东物流智狼仓投入常态化作业。此次落地意义重大，是全球人形机器人首次真正进驻真实仓储作业生产场景，标志着人形机器人彻底告别展会演示、实验室测试阶段，正式迈入工业物流实战落地的全新发展阶段。
—— 脑体协同 5 秒完成商品鉴别，海量商品数据库支撑消费场景落地
WAIC 开幕当天，得物联合千觉机器人推出 AI 鉴别具身机器人，依托平台数十亿商品鉴别数据与自研查验大模型，机械臂自动抓取、多角度高清采集商品细节，5 秒生成鉴别报告，系统与人工专家鉴别吻合度超 99.9999%，打造具身智能服务实体经济、赋能品质消费的标杆案例。
—— Spirit v1．6 大模型支撑多步骤自主规划，双线覆盖工业、商用场景
WAIC 开幕当日千寻智能展出自研 Spirit v1.6 具身大脑，真机完成客厅收纳、桌面整理长程复合任务，单条文本指令即可自主拆分工序、动态调整执行策略；全新 Moz2 人形机器人首发，面向商超、酒店、写字楼商用赛道，与主打工业场景的 Moz1 形成产品梯队，拓宽具身智能落地场景。
—— 图形渲染与 AI 计算双路线并行，适配端云协同机器人需求
象帝先创始人唐志敏在行业年会提出，GPU 是智能时代信息产业底层本原，具身智能是 AI 从云端走向实体落地的关键场景。依托盘古、伏羲双架构量产 GPU，芯片兼顾图形渲染与 AI 算力，可支撑机器人多模态感知、世界模型推演；企业将持续深耕工业高端渲染与端侧具身 AI 两条主线，搭建完整国产算力软硬件生态。
—— 完成具身智能从 “执行” 到 “理解” 的能力跃迁
魔法原子在上交会首次发布 Magic-VLA K02 分层式具身大模型与 Magic-Mix 世界模型，依靠规划 - 执行解耦双系统架构，让机器人具备任务自主理解与长时序动态规划能力，攻克衣物折叠、纸盒组装等高难度柔性长流程作业；配套 Magic-Mix 数据生成引擎大幅提升训练数据产出效率，缓解行业数据短缺痛点。模型支持跨本体零样本泛化、动态环境自适应容错，企业依托全栈自研软硬件体系，持续推进工业、商业、家庭多场景规模化落地。