今年WAIC上，机器人似乎多了一份“班味儿”。它们不再只是展台上的“表演嘉宾”，而是开始像真正的员工一样工作：搬箱、拣货、上下料、巡检。从制造产线到物流仓储，再到商业服务，曾经停留在实验室里的机器人，如今正加速走入真实场景，开始承担更多实际任务。本届大会具身智能领域有超200家企业参展，近60台人形机器人分散在会场各处，做导览、做讲解、做问询。这是国内大型展会头一回大规模让人形机器人“上岗”——不是摆在那里让人拍照，而是真的在干活。
2026年被视为物理AI的元年。具身智能参展企业数量从去年的80多家飙升至200多家，208款具身智能终端、超300台真机同台亮相。最直观的变化，写在数十台人形机器人的“工牌”上——去年它们还是展台里的展品，今年直接成了WAIC的志愿者，游走在会场多个角落，承担导览和问询支持工作。
从“秀肌肉”到“晒工单”
“去年各家都在秀参数，今年风向彻底变了，全都埋头冲落地。”一位现场工作人员感慨。厂商们不再空谈技术参数，而是把真实的作业场景直接搬到了展会现场。
智元将2026年定义为“部署态元年”。其精灵G2 Max与京东物流合作的仓储部署场景实景呈现，这是人形机器人首次在真实仓储作业生产场景中落地部署。现场展台呈现的精灵G2 Max能24小时不间断完成搬运、码垛等工作，无需人工值守。会场之外，智元在“三地四馆”的公共区域部署了60台机器人承担指路引导服务，这也是行业首次实现具身智能“部署态”公共服务。更关键的是8台精灵G2机器人已在平板质检产线上连续运作了105天，作业成功率99.99%，效率达到人工的80%到90%——机器人从供人拍照的“展品”变成了能干实事的“员工”。
均普智能在展台建立了整条芯片加工产线，展示机器人连续完成芯片上料、成品装盒、整箱转运的超长流程作业。星动纪元完整展出了面向物流产业的全栈式具身智能解决方案，现场分拣快递，方案已携手顺丰、中国邮政在全国十余个物流中心实现常态化运营。
十余家本体厂商在现场建立了微缩的生产线，还原机器人的“打工”状态。正如智元CTO彭志辉所言，行业应该不再用人形能不能完成一次惊艳的demo来衡量，而要看它能不能被造出来、交付出去、真正融进日常运营。
评价体系变了
对比最近两届WAIC，具身智能行业的评价体系发生了重要变化。在WAIC 2025展示的大部分机器人，主要能力是走路、跳舞、翻跟头、抓取物品；在WAIC 2026展示的机器人，主要呈现了在多个场景的规模化落地能力。“具身智能行业的发展逻辑，转向规模化部署、创造真实生产力。”智元联合创始人彭志辉表示。行业不再比拼单台机器的极限特技，而是比拼数据底座、类脑认知的底层实力，以及场景适配、批量量产的商业化能力。
过去观众会问“机器人能不能跳舞”，现在问的是“机器人能不能连续工作24小时？能不能重复动作一万次？”。量产，正在成为今年行业的分水岭。工信部预计，2026年全年人形机器人整机产量有望突破10万台。这个数字如果兑现，将意味着人形机器人首次进入万台级量产周期。
物理AI“还非常早期”
但机器人“上岗”并不意味着物理AI已经成熟。面对复杂、多变、非标准化的现实环境，让机器真正理解世界、持续学习并稳定完成任务，仍是一道长期难题。
梅卡曼德联合创始人付翱在接受采访时表示：“因为大家的期望是物理AI最终用于每个人的生活，所以按照这个期望，目前物理AI的发展还非常早期。”他认为，物理AI将从工厂开始，逐渐向大型制造业与物流行业、中小型制造业、商业、ToC领域发展。
行业至少面临三道坎。第一道是模型上机难：VLA、VLM等大模型参数越来越大，塞到端侧要过算力、内存、量化、工具链适配好几关；全放云端又躲不开网络延迟。第二道是系统算力要求高：机器人不是跑一个模型就完事，多路相机、激光雷达、IMU的数据要时空对齐，几十个关节要低延迟协同，感知、推理、控制得同时跑。第三道是落地后的泛化性和稳定性：以“拣货”场景为例，真正困难的不是完成一次抓取，而是在面对大量SKU、异常情况和复杂任务时，依然能恢复到正常任务工作流中并稳定完成工作。
大脑架构未定、训练数据从哪儿来仍是难题。“机器人该用VLA还是世界模型”的争论被直接搬上论坛。这些都没有标准答案。
上游数据赛道已经出现估值不输本体的企业。成立于2023年的光轮智能，2026年估值已突破150亿元，是全球首个具身数据独角兽。数据是具身智能的瓶颈所在，高质量数据才是拉开模型差距的真正变量。2026年是具身智能数据的规模化元年，数据与评测需求已从过去的数千小时跃升至数百万小时量级。
机器人“班味儿”重了，说明行业正从实验室走向真实场景。但物理AI“还非常早期”——从“能干活”到“能干好所有活”，中间隔着从工厂到家庭、从特定任务到通用能力的漫长距离。
