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WRC 2026 风向标：具身智能下半场，比「大脑」更比「账本」
摘要
展台不再比谁花活多，开始比谁能稳定干满8小时。 作者丨邓哲敏 齐铖湧 编辑丨齐铖湧 上海 WAIC 结束不到一个月，北京 WRC 2026 接棒开启。短短几十天，谁也不可能把模型推倒重来。想看到什么颠覆性突破，是不现实的。所以这篇现场观察不单看 WRC 上的展台花活，AI科技评论（雷峰网公众号）会结合几个月来各家综合表现，看“具身大脑”究竟走到哪一步。先说首日逛展的最大感受：和 WAIC 比，场景变化很直观。做咖啡的变多了（现场能看到无界动力、仙工等，做咖啡/递杯成了高频演示）；包裹分拣场景继续发力（自变量速度很突出，原力灵机势头很猛，星动纪元仍在深耕）；办公、零售场景明显增多（后面会写到星海图、银河通用等）。而最大的一个特点是，专业观众们的注意力，已经从研究本体欣赏 demo，转为考量大脑能不能稳定干活、能不能算过账。01在分拣这个兵家必争之地，泛化是硬通货先来聊聊这届 WRC 上主打展示分拣的厂商。物流分拣是具身智能商业化最早被验证、也最被反复打磨的场景。它的好处显而易见：任务明确、环境相对可控、ROI可以算清楚。坏处也很明显：大家都知道它好，所以挤进来的人越来越多，想靠单纯的展示出圈越来越难。这届 WRC，分拣台前的竞争已经悄悄分层了。▎原力灵机：泛化为王，一套系统撑起多种任务原力灵机在A馆，展台不大，也没有像在 WAIC 上搭长城那样整大活。只是展示了一些水果切削任务，以及一套双臂物流包裹分拣演示。分拣展示，在 WRC 是个常见场景。原力灵机展示的，是在一堆混杂包裹里，用简单夹爪在一堆灰色包裹中分拣黄色包裹，节奏是约 2 秒/件（相当于 1200 件/小时），这个分拣场景和任务不算复杂。之所以我们会重点关注，是因为原力灵机并不是分拣方面的专家，用来完成这套任务的核心模型是基础泛化大模型 DM0.5，7月9日才刚面世。一个月时间，用同一套系统能同时撑起分拣、削黄瓜、搭积木等任务线，不换系统、不靠写死轨迹，在分拣场景并没靠超长时间专项特训硬堆，本质上吃的是 DM0.5 的泛化能力。网友自嘲：这手艺比我还好泛化，在所有自己训模型的公司，是一道黄金指标。在具身领域大词 bubble 满天飞的当下，清华系家庭机器人公司求之科技的世界模型负责人韩磊，跟AI科技评论提到：“世界模型定义之争都是话术，我们只关注（模型的）泛化能力”。类似的表达，原力灵机的小天才范浩强也曾跟AI科技评论（雷峰网公众号）提到，尽管外界有很多技术范式的新方向和声音，他们依旧在努力做到比 π0.5 更好的泛化。这背后的逻辑不难理解，原力灵机在商业方向，找的是面向海外人力贵、客单和 ROI 容忍度更高的分拣场景，不需要卷价格，但做高溢价场景，一定需要模型拥有足够泛化性。讲到分拣场景，必须再提两家公司，星动纪元和自变量。▎星动纪元：分拣老炮，丝滑背后是落地闭环星动纪元的现场展示，像一个机器人分拣行业的资深老炮，机器人在真实传送带节奏里稳定作业，展示重点是能持续干活，不是只跑 demo。现场来看，在用灵巧手分拣这件事上，没有比他们更丝滑的存在了。作为具身“全栈派”代表，星动纪元一直走的是“数据-大脑-运控-灵巧手-本体”全自研思路，最近也出了新的本体星动 L7 和一个全新的灵巧手 XHAND 1 PRO。最近半年以来，能感觉到这家公司的思路越来越清晰，用更好的全栈本体（L7