—— Skild S1 上下文学习的范式转换
北美具身初创 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，主打上下文学习（ICL），无需后训练只需看一段人类示范视频就能完成从未见过的复杂操作流程，任务长度拉到 10 分钟。官方演示完成煎饼、冲泡咖啡、植物换盆、设备组装等长程任务，未见过任务成功率 66% 远超语言提示 VLA 的 9%，传统后训练需约 380 次演示才能追平。Skild 认为机器人现在困在 BERT 时代，预训练真正价值应是让机器人获得从上下文直接学习的能力，S1 模型权重完全不変用同一套权重完成所有任务，prompt 不再是语言而是动作视频。实验显示 10 万小时训练时 OOD 任务 ICL 66% 语言 Prompt 9% 拉开 7 倍差距。Skild 2023 年由 CMU 教授创立，今年 1 月 14 亿美元 C 轮估值 140 亿以上 SoftBank 领投，定位 Any robot any task one brain 想成为机器人时代的安卓，数据策略全都要。
—— 本末直驱技术与轮足数据载体
具身智能数据渴求强烈，但居家采集员录的全是手的数据，忽视了本体与环境交互的运动数据。全球高质量真实物理交互数据仅 50 万小时，训练通用模型需千万小时。全球最大公开腿式数据集 GrandTour 仅 5 小时，三重约束（仿真 Reality Gap、载体进不去复杂地形、机型换场景要改造）使载体物理上限就是数据上限。本末科技直驱方案出货超 500 万套，刑天 / TITA/D1 三代轮足机器人作为数据采集载体，轮足融合轮式速度与足式地形适应，数据采集元年最稀缺的是能真正去到现场的机器人。
—— 北京人形全能战队的平台路线
第二届世界人形机器人运动会，北京人形四款机器人参加 41 项拿 15 金 12 银 18 铜奖牌总数第一，竞技赛场景赛两线告捷。天工 Ultra 8.64 秒百米刷新人类纪录，天工 Omni 45.66 秒 400 米小型组冠军。天工 3.0 WBC 通用全身控制在综合五项包揽金银，是场景赛唯一获金牌双足人形，把 WBC 从展示推向真实任务执行。平台路线：具身天工本体 + 慧思开物大脑小脑架构，一脑多机一技多用，Pelican-Unify 跨本体复用，开放本体和软件生态。
—— 光象 ActEffect 与汽车产线落地实证
具身智能技术路线从堆数据转向补物理规律，光象联合清华发布 Phi-WM 1.0 ActEffect，三项基准测试 98.8%、80.3%、67.5%。VLA 和视频预测式世界模型均有局限，Generalist AI GEN-1 将成功率从 64% 拉升至 99%。ActEffect 核心是把世界模型从 "推理时规划器" 改造成 "训练时反馈器"，后果预测不接入语言指令因为只由物理规律决定，训练完成后移出推理链路一次前向输出动作。Phi-Bot X1 已在头部车厂真实产线验证进入真机部署，焊接上下料毫米级精度，部署效率提升 10 倍以上，张涛称 1 到 2 年内寒冬可能到来。
—— 中联重科 AI 原生人形机器人登赛场
第二届世界人形机器人运动会，中联重科携全栈自研 AI 原生人形机器人挑战原地跳高、100 米跑、立定跳远三大项目稳居第一梯队。"AI 原生" 是核心标签，公司坚持用工业思维开发具身智能，从底层构建 "算法、软件、硬件、场景" 深度融合全栈技术体系，依托中联智慧产业城已将数十台自研人形机器人投入智能工厂作业。依托 300 余条智能产线、超 2000 台工业机器人积累的海量真实工业工况数据为 AI 模型迭代提供 "养料"，形成 "技术研发 — 场景落地 — 数据反哺 — 技术升级" 良性循环。作为行业首家实现具身智能机器人研发与规模化落地企业，已构建覆盖双足人形、轮式人形机器人及机器狗全系列产品矩阵，实现从核心零部件到整机技术全链条自主可控。
—— 机器人万亿市场的接得住吗
2026 上半年中国人形机器人出货超 4 万台全球占比 97%，王兴兴称行业最大瓶颈是泛化能力。安富利钟侨海称中国机器人技术应用领先但产业成熟尚有进阶之路，一台机器人整合模块技术跨度大几乎无企业能独自掌控，供应链角色前所未有关键。核心零部件占整机 BOM 70% 以上，绿的谐波国内市占率突破 60%，但灵巧手面临自由度控制复杂度可靠性不可能三角，高端六维力传感器国产化率不足 30%。整机成本从百万元降到宇树 G1 7-8 万，国产化率突破 85%，但钟侨海强调稳定性可靠性安全性比成本更重要，具身智能已从 "能不能造" 走向 "能不能用"。
—— 9 亿美元融资与 IRON 量产前夜
小鹏 2026Q2 汽车交付 10.33 万台营收 197.4 亿，但业绩会 9 问 8 问机器人。小鹏机器人首轮超 9 亿美元融资投后估值 63 亿美元（430 亿元）刷新中国具身智能单轮纪录，IDG 领投高榕参投腾讯阿里战略支持。何小鹏称小鹏是中国唯一全体系自研机器人公司，覆盖本体、大脑（物理 AI 大模型）、小脑、数据和 Infra，IRON 基于 3 颗图灵芯片 2250 TOPS 算力部署物理 AI 大模型无需遥操。数据管理体系训练流程 Infra 完全复用汽车技术栈形成 "数据 — 模型 — 应用" 飞轮。IRON 计划 2026 年底量产 2027 年上市交付，率先切入 "三导" 场景开放 SDK。小鹏与特斯拉 Optimus 最具可比性，第二代 VLA 8 月底升级端侧参数量扩大 3.5 倍。资金投向研发模型训练数据采集量产基地全球商业化，小鹏继续控股仍纳入合并报表。
—— 第二届人形机器人运动会三大赢家图景
第二届世界人形机器人运动会 51 赛项 2056 台机器人，概括为 "特定赛道跑得比人快、真实场景干得比人慢"。天工系包揽 100 米 400 米 1500 米冠军，百米 8.64 秒均优于人类世界纪录；荣耀闪电百米 8.83 秒；智元太极拳 40.5 分第一。天工 Omni"捂脸跑姿" 是仿真自主迭代最优解。但三大短板：可靠性不足（关节过热最集中退赛、冲线刹不住）；感知协同脱节（自由搏击对空气挥拳以遥控为主）；迭代速度不一致（宇树重心放量产交付）。场景赛银河通用三项全自主夺金但 26 分钟家务活人类 10 分钟，优理奇酒店连续两年夺冠，智元多场景拿奖最多。最大瓶颈是泛化能力不够。
—— 自变量 WALL－SS 让机器人虚拟练真本事
世界模型已成具身智能重要技术范式，但现有模型面临三大瓶颈：忽略动作指令、长时间推演画面崩溃、虚拟策略无法复现到真实。自变量发布 WALL-SS 下一尺度自回归世界模型，采用先粗尺度轮廓再逐层细化架构，实现三方面突破：预测锚定动作严格遵循指令；推演 60 秒画面不崩溃；虚拟真实任务成功率吻合 93%。测试 "动作跟随" 得分 0.29 是唯一不为零模型，轨迹重合度提升 115%。提出尺度对齐动作注入、尺度压缩长时间记忆内存恒定、尺度级梦境强迫、视觉动力学在线策略对齐。同一网络既能当模拟器也能当规划器，内置动作解码头可直接输出动作。
—— 田丰拆解具身智能三重结构性矛盾
WRC 2026 行业从拼身体换挡到谈数据，全国至少 90 个人形机器人数据采集训练中心。田丰判断单纯囤积数据解决不了规模化难题，真正决定节奏的是数据、本体统一性、商业闭环三者能否同步收敛。2025 年人形出货中商演科研数采占 78.4%，真正进工厂比例很低。GEN-0 实验发现 70 亿参数是相变门槛，参数不够喂再多数据也 "模型僵化"。国内本体构型碎片化导致数据成 "孤岛数据"。数采场是第一个稳定现金流环节，但地方 "账面闭环" 用采集速度掩盖商业验证滞后是最大结构性风险。