2026 上半年中国厂商人形机器人全球出货占比 97%，国内出货量达 6.25 万台，同比增长 3.5 倍。市场数据看似繁荣，但真正落地的商用案例依旧有限。机器人硬件供给持续增加，行业稀缺的不再是机器人本体，而是可落地、可迭代的作业能力。当下行业普遍存在机器人需要单独调试、单独编程的痛点，如何高效规模化适配各类工业场景，成为产业亟待解决的命题，也是鹿明在 WRC 发布 NexCore 想要解决的核心问题。

  国内机器人产业营收、融资、项目招标规模同步走高，订单增速超过融资增速，下游客户更加看重现场成功率、投资回报率，展会风向也从炫技演示转向现场实操作业。宇树、智元、鹿明多位创始人形成共识：硬件逐步成熟，瓶颈落在模型与部署落地，2026 为部署态元年，具身智能下半场并非本体硬件竞赛，而是任务闭环的比拼。机器人想要稳定干活，需要完整的数据、训练、验证、部署迭代链路，形成技能闭环，把现场作业数据沉淀为可复用资产。

  工业场景存在通用能力需求与工序高度定制化的矛盾，同一工序在不同工厂也会因物料、工艺差异产生变化，机器人不能只依靠出厂预训练模型，必须具备持续迭代更新技能的能力。NexCore 区别于普通模型平台，不以单次模型训练为终点，目标打通多源数据、训练评测、部署全流程，兼容多品牌机器人生态。机器人完成作业产生的现场数据可以回流平台持续优化技能，降低新增任务的开发调试周期，让业务人员也可以参与技能开发，把一次性项目交付升级为持续生产机器人能力的基础设施。

  NexCore 构建起数据资产管理、模型训练与技能生成、技能评测、机器人运营四大能力模块，形成 “任务理解‑数据采集‑治理‑训练‑封装‑评测‑部署‑反馈” 完整闭环。平台推动机器人技能 API 化，类比行业 “具身智能 Linux 时刻”，屏蔽底层模型硬件细节，技能可以保存、复用、交易、升级。商业模式参考云平台，分为平台订阅费、训练算力费、真机验证费、技能授权费。未来市场或分化为硬件厂商与能力服务商两大阵营，硬件会折旧，而技能资产可以持续增值，重塑产业估值逻辑。

  鹿明提出，具身智能的数据价值不在于采集时长，而在于有效任务数据质量，需要覆盖任务分布、包含失败恢复样本、支持跨设备迁移、切实提升任务成功率。行业的 Scaling Law 将从数据规模转向任务经验规模，产业价值锚点从设备本体转向真实任务沉淀的经验库。当前硬件出货高速增长，但能够稳定在工厂作业的机器人数量仍然有限，这正是技能基础设施需要填补的差距。

  2026 世界机器人大会，行业比拼重心已经从机器人表演效果转向解决实际产业问题。本体只是基础，数据效率、模型泛化、技能复用、交付效率共同决定产业成败。NexCore 的核心定位不是研发机器人样机，而是搭建一套让机器人持续学习进化的基础设施。未来产业竞争焦点不再是谁造出硬件，而是谁积累更丰厚的技能资产，让每一台新部署机器人都能够复用前人沉淀的现场经验。