2026世界机器人大会于8月19日至23日在北京举行。会上传递出一个清晰信号，中国内地机器人产业正处在从“注重整机制造”向“物理AI智能驱动”跃迁的关键转折点。

大会上发布的《2026年人形机器人产业发展报告》显示，人形机器人行业应用迈入“全面铺开”深水区。人形机器人从小批量试用加快向常态化部署和规模化应用迈进。2026年上半年，中国人形机器人出货量已超4万台，全球占比进一步提升至97%。

业内人士在会上坦言，当前，内地人形机器人硬件层面具有规模优势，不过，智能水平尚未成熟。尽管挑战不少，但业界对人形机器人行业发展前景有信心，智能突围成为重点。

首先，商业模式将会翻转，从“卖机器”走向“卖智能服务”。

内地具身智能头部独角兽企业星海图的创始人高继扬在会上提出预判，具身智能产业将经历从整机硬件销售，到方案订阅，再到智能服务的三阶段演进，最终走向以“物理世界Token”销售为主体。

高继扬指出，近年，行业内各类整机产品毛利率大致在40%至60%，但随著基础模型通用性增强，整机销售可能进入负毛利时代，客户最终将为“物理世界的智能”付费。这意味著机器人产业的终极形态不是制造业，而是智能服务业。

第二，技术架构正在革新，从“模块化预编程”转向“端到端自学”。

过去机器人做事，要靠工程师分模块编程，先感知环境，再规划路径，最后控制动作，中间环节容易造成信息损耗。如今，业界正转向“端到端物理AI”。简单说，就是运用一个统一的AI模型，接收图像、语音等输入端的原始信息，然后输出动作指令，省去中间环节，反应更快、更准。

银河通用创始人王鹤在会上系统阐述了其“大脑+小脑”框架：大脑通过World Action Model（WAM），负责理解任务和环境；小脑负责实时控制、精准反馈及全身控制。这种架构能更好地应对真实世界里的千变万化。宇树科技创始人王兴兴则提出“物理AI机器人的自进化”，希望利用基础大模型，将论文检索、代码生成、仿真训练、真机测试和评价反馈串成闭环，让机器人研发逐步从高度依赖人工，转向持续自我迭代。

第三，泛化能力有待突破，追求机器人行业的“GPT时刻”。

“泛化能力”通俗讲，就是机器人“举一反三”的本事，没“学”过的新任务，它也能完成。内地多家头部企业将其视为当前发展的优先级。

高继扬认为，基础模型能力，是具身智能产业化的核心驱动力，2027年将是该行业“GPT时刻”；王鹤则预测，到2028年整个行业的落地规模和速度将大幅上升；王兴兴也做出预判，在80%的陌生场景中，通过语音或文字指令，机器人能够顺利完成约80%任务，就是机器人产业爆发的奇点（临界点）。

值得一提的是，大会展区内，银河通用的家务机器人在叠衣服场景中基本能应对观众随意的干扰行为，重新抓取衣服并继续完成工作，展现了一定程度的泛化能力。

分析人士认为，四项技术进步成为上述发展方向的重要支撑：大模型技术在物理世界的应用，虚拟环境中训练机器人的仿真技术取得突破，硬件成本全面下降，以及数据收集工作日益完善。

不过，热潮之下，仍需冷思考。

物理AI面临的精度挑战贯穿“训练—部署”全链条。

训练层面，地面颠簸、空气阻力等微观变量无法100%在仿真器中还原，导致机器人在仿真中习得的能力，迁移到真实世界后往往“水土不服”。执行层面，AI模型与真实世界的对齐程度不足，机器人能大致执行移动或装配指令，但因传感器到执行器的信息损耗，导致最后几厘米甚至几毫米的机械偏差难于精准修正，若真实环境稍有变化，成功率便会“暴跌”。这不是单纯堆算力就可突破的技术问题。

此外，行业内也普遍担忧商业模式的阵痛。从整机硬件销售转向智能服务的过渡期，企业可能面临“硬件不赚钱、软件卖不动”的现金流压力，如何平稳过渡是一大考验。近日，宇树科技在内地A股上市，成为内地人形机器人首家上市公司，为行业发展带来更多资本支持。

多位业内人士认为，未来3到5年，人形机器人行业会深耕工业制造、物流仓储、自动驾驶等环境相对固定、任务明确的结构化场景，实现规模化普及。大会上，一些人形机器人的执行速度和高成功率都颇为亮眼，如优必选人形机器人展示汽车钣金件上下料、物流小件分拣等。面向家庭的消费级产品，则需更多技术积累。

分析人士认为，中国凭借完整的机器人制造链条、丰富的应用场景和快速的技术迭代，已在物理AI竞赛中占据居前位置。但能否从“制造领先”真正走向“智能突围”，取决于行业能否攻克虚实间的精度问题、形成模型泛化能力、实现商业化落地。这需要整个行业有足够的定力和耐心，而非短期冲刺即可实现。