7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。今年最显著的变化，是具身智能首次以独立展馆亮相——超200家企业参会，超300台人形机器人动态展示，近60台规模化承担场馆导览、问询讲解等公共服务，单次续航可达10小时并支持自主补能。行业一句话概括：机器人从“展品”变成了“从业者”。
更关键的信号在展示内容。往届人形机器人多集中在跳舞、打招呼、走秀；今年“干活”的动作明显变多——抓取、摆放、折叠衣物、端茶倒水成为高频演示，连续商用作业能力被推到台前，真实作业正取代炫技成为展示主线。
本体形态也在突破。宇树在WAIC期间首次展出全球首款载人变形机甲GD-01，约2.7至3米高，载人状态整机约500公斤，可在人形与四足间自由切换，售价390万元起，主要面向救援、勘探等特种场景。
GD-01把“人形机器人”的形态边界往前推了一步：它不再单纯替代人形劳动力，而是能载着人进入高危环境的移动平台。宇树创始人王兴兴也携GD-01登上最新一期《时代》周刊封面。
技术上，GD-01的核心难点在于双足与四足运动模态的实时切换，以及载人状态下的重心平衡与安全冗余，对运动控制、力位感知与紧急制动的要求远高于普通人形机器人。
量产可部署一侧，智元“远征A3-Ultra”入选本届十大“镇馆之宝”，也是唯一入选的具身智能产品。A3-Ultra搭载700 TOPS具身处理器、激光雷达与高自由度灵巧手，被定义为全球首款量产可商业化部署的全尺寸人形机器人。
与A3-Ultra同步，智元“精灵G2 Max”与京东物流合作的部署态场景在现场落地，被视为人形机器人首次在真实仓储作业生产场景部署；主会场与分会场共60台智元机器人投入公共服务，是业内首次具身智能“部署态”服务规模化尝试。
商业模式上，智元通过子公司“擎天租”推行RaaS租赁，降低客户一次性采购门槛。这种“卖硬件+租服务”的组合，正成为头部本体厂跑通商业闭环的主流路径，也呼应政策鼓励的“人形机器人即服务”。
大脑一侧，几家公司的具身基座模型集中更新。小米发布Xiaomi-Robotics-1，预训练数据覆盖家庭、办公、工业等6大场景、10万+小时真实操作，并在RoboCasa365长程操作榜单以57.4%登顶，超越前代SOTA的46.6%。
小米强调“真实操作”而非仿真堆量：10万+小时覆盖抓取、装配、折叠等高频动作，配合模型与数据同步Scaling，验证动作误差随规模下降。行业共识正从本体制造转向高质量真实数据与原生模型架构。
蚂蚁灵波发布“全栈大脑2.0”，以LingBot-VA 2.0为代表，采用原生视频-动作基础模型架构，把语言模型、MoE视频模型、动作模型与语义视觉-动作分词器（SemVAE）协同，让同一套模型可驱动不同构型机器人。
现场演示中，3台不同品牌、构型的机器人在同一套模型驱动下协同完成药房全流程。这验证了“一个大脑管多种身体”的可行性，具身模型竞争正从单机演示走向跨本体、跨场景的通用泛化。
它石智航发布新一代具身原生基座模型AWE 3.5，斩获WAIC 2026 SAIL之星奖（本届唯一获此荣誉的具身智能大模型）。AWE 3.5以“Born as One”理念，从架构层面把动作、感知、几何、触觉原生融合，而非后期拼接。
技术上，AWE 3.5预训练引入隐空间动作与几何双先验，后训练由世界引擎驱动在隐空间推演未来状态；年底预训练真实数据目标推至千万小时级，并支持数分钟连续交互式闭环推演。
AWE 3.5落地很具体：它石把一条汽车线束真实产线1:1搬进WAIC展台，机器人集群现场自主作业。行业焦点正从“谁的Demo更炫”转向“谁能在真实产线稳定干活”。
星海图R1系列轮式双臂机器人以“一脑多形”为特色，G0系列VLA模型开源，已服务超150家科研院所与大厂。这类“卖大脑、不卖本体”的路线，与本体量产路线互补，构成具身智能两种商业化范式。
加速进化发布Booster T2（75自由度、英伟达Thor），傅利叶展出养老康复轮式双臂机器人GRW，千寻、银河通用、自变量等也集中展示，赛道呈现“大脑”与“本体”双线并进、软硬一体融合。
数据层面，2025年国内具身智能整机企业超140家、产品超330款、出货约1.7万台；IDC称2025全球人形机器人出货约1.8万台，中国主导。从“量产元年”到“落地部署元年”，是业界对2026年的一致判断。
政策也在铺路。工信部、国资委6月联合启动实景实训专项行动，明确年底形成百个以上高价值场景、带动万台级落地，并鼓励“人形机器人即服务”等商业创新。
地方落地已铺开：天津谋划54个实训场景；按各省不少于20个、央企不少于10个场景单元要求，业内估算年底全国将有300到500个真实工位向机器人“开门”。
回到WAIC现场，跳舞的机器人少了，握手的、搬箱的、沏茶的多了。这或许就是具身智能2026最真实的注脚——不再比谁更会表演，而是比谁更会干活。
演示与量产仍有鸿沟：实验室稳定的机器人进真实环境后，常面临力控精度不足、长程误差累积、突发工况泛化差等挑战；真机数据稀缺、场景开放不足，仍是底层瓶颈。
当万台级落地能力成为硬约束，谁能先在真实场景跑通商业闭环，谁就拿到下一阶段入场券。具身智能的牌局，正从PPT走向产线，从展台走向工厂与服务业的真实工位。
本文基于公开报道整理。