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秘密花园

    发布时间:2026-08-26  

    国庆请假休29天

    机器人的“试用期”结束了?_我的网站

    整蛊专家

    A |     希尔特大陆的衣橱又双叒上新啦!这一次,《希望OL》为冒险者们带来了三套风格各异的全新时装——来自超长期活动“日月同辉”的典藏时装与隐藏限定款“烬夜神谕”,以及七夕“浪漫花海”活动中甜蜜登场的七夕喜鹊时装与七夕花海套装。    

    具身智能的下半场,拼的是交付。从神圣威严到浪漫唯美,各有千秋,先睹为快!狮子城3_1.jpg【日月同辉·典藏时装:昼夜交织的永恒之章】作为《希望OL》首个累积型超长期活动的重磅奖励,典藏时装以日月交替为设计灵感,将白昼的辉煌与黑夜的神秘融为一体。逛完今年的WRC,兴奋的同时,又有一些揪心。流畅的线条勾勒出时光流转的轨迹,深邃的配色仿佛将整片星空披挂在肩头。没人再怀疑机器人到底能不能干活了。

    B | 分拣台上,机器人抓着一件件包裹,翻过面单,送上传送带;咖啡吧里,机械臂取杯、萃取、递杯一气呵成;家庭展区,机器人在叠衣服、收拾桌面、给垃圾桶套塑料袋,全程自主完成。

    C | 干活几乎成了展台标配,而且大部分任务,完成得都还不错。

    D | 更令人心动的是,典藏时装可通过升级合成为隐藏限定款“烬夜神谕”。这套时装会根据游戏内时间自动切换形态——昼夜交替间,每一处细节都随之流转,仿佛被赋予生命。从另一个角度说,这些演示又多少带着点“欺骗性”。穿上它,你就是希尔特大陆上行走的日月传说。毕竟,人类善于根据眼前的事物产生联想。看到机器人在叠衣服,或许会觉得它也能做收纳,能叠T恤,那也能叠大衣、裙子,在现场能干,搬到任何一个家庭,也可以直接上手。烬夜神谕.png【七夕喜鹊时装:星河为证,鹊桥传情】七夕佳节,《希望OL》游戏中的“浪漫花海”活动为冒险者们带来了充满东方浪漫韵味的七夕喜鹊时装。但这份想象,机器人目前还很难接住。

    E | 光锥智能在展会了解到,很多演示比较流畅的任务,其实是根据固定的场景和流程,特调出来的。整套时装以喜鹊的形态为设计核心,衣袂间仿佛有鹊鸟展翅欲飞。一旦换上没见过的物料,或者打乱流程,甚至干扰光影,表现就会不如人意。

    F | 有展台工作人员向我们坦言,演示前在现场临时采了数据,或表示做了“微调”。演示中的干活,和真正的干活,仍隔着一些距离。穿上它,仿佛化身鹊桥主角,无论站在狮子城广场还是与心爱之人并肩漫步,都是最耀眼的存在。这段距离有多远,取决于模型的泛化能力,精准度和反应速度如何,数据能否供应得上,采集方式有哪些新的解法……但时间不等人,机器人行业已经来到了关键转折点。喜鹊2.png【七夕花海套装:花海为誓,浪漫满襟】与喜鹊时装一同亮相的还有《希望OL》七夕花海套装。在过去大半年间里,机器人行业涌入了太多资源。几乎每两周就有融资事件,IPO的门口排着一长串人,机器人这个还处于早期的行业被资本、客户、产业链们共同推到了史无前例的高位。整套时装以盛放的夏日花海为灵感,将花瓣的元素融入每一处设计细节。

    G | 轻盈的材质搭配柔和色彩,裙摆摇曳间如微风拂过花田。

    H | 尤其是当宇树上市首日达成4千亿市值,标杆效应打开了机器人行业的天花板,同时也让那些试图在公司低估时期入局的投资人,少了“捡漏”的可能。与另一半共赴花海之约,这套时装是表达心意的最佳“战袍”。据说只有在排行榜排名前三的冒险者才能获得此套装,最终结果请以游戏内为准。七夕套装-男.png七夕套装.png。但热闹终将散场,筹码总会兑现成价值。当行业融资通道收窄,随之而来的就是靠硬实力的长跑。从这个角度看,今年的WRC可能会变成很多玩家的最后一舞。

    I | 那么,当机器人会干活已经不再是新故事,行业的下半场,到底比什么?面对这个问题,众擎机器人创始人兼CEO赵同阳给了光锥智能一个答案,没有订单数字,没有宏大叙事,行业应该更关注交付的“质量”:交付必须是有质量的交付,而不是为了营收凑数。在一个所有人都在抢着证明自己的展会上,头部公司反而主张克制。

    J | 这某种程度上正是下半场竞争逻辑的注脚。三种场景三种验证逻辑今年WRC上机器人干的活,大致可以分为工业、零售、家庭三类。三类场景的区别不在环境,而在验证逻辑:工业验证效率,零售验证流程。至于家庭,这暂时无法验证。这次WRC上,工业领域依旧集中在上下料、搬运、码垛几项任务上。优必选用隔离带围出一个上百平米的空间,多台机器人协同完成物料搬运、分拣、流转,亮点是支持3分钟自主换电,解决了续航的问题。

    K | 银河通用的Galbot S1主打重载搬运,双臂最大负载达到了50公斤。虽然这些任务机器人都完成得不错,但在这个高度可标准化的场景里,如何跟传统工业设备对标,是行业最大痛点。比如优必选的Walker S2,从搬起料箱,移动几米,再放到传送带,全程用了10秒以上。这个速度,远低于机械臂和AGV的水平。工业流水线之外,快递分拣成了这次大会最卷的场景之一。走了一圈,大概有七八家都在演示。这是工业领域里,极少数已经能用计件数量来衡量的场景,任务明确、节拍可量化。其中,星动纪元最快速度每小时将近2000件,自变量之前直播的战绩是一小时1816件、准确率超98%。这个数量水平,已经接近人类熟练工。

    L | 其中,自变量的方案很有意思,它没用看起来更“高科技”的人形和灵巧手,只有两只机械臂,安装两个夹爪,而且就连夹爪也几乎不怎么张开。就是在这么朴素的设备上,既展示出了效率,也兼具了具身智能的泛化性。比如翻面单时,它是用一只夹爪先挡住包裹,再用另一只夹爪直接把包裹掀过去,然后推到传送带上。用东北话说,这个动作叫“扒拉”。这一方式不仅拓宽了可处理包裹的尺寸、形状,也能提高效率。

    M | 演示环境中,自变量的包裹并不是统一的,有柔软的塑料包装,有不同尺寸的硬纸壳箱,其中还掺杂了不是快递的毛绒玩具等物品,机械臂都能快速识别,进行分类处理。遇到两个尺寸相同的纸箱挨在一起时,它会先把旁边的包裹推出去,再操作眼前的包裹,一次翻不过去就再翻几次。

    N | 光锥智能询问了自变量这个方案的落地情况,展台工作人员称,目前已经在全国多个快递中心投入实际应用了。但问到具体是多少家,是哪家快递,对方表示无可奉告,并表示确实是真的干活,不是为了采集数据。

    o | 零售是今年展台密度上升最快的场景,背后逻辑是“半结构化”场景,比工厂开放、比家庭可控,既能算商业账,又能持续产生多样化的真实交互数据。蚂蚁灵波展示了在超市和药房场景中,从扫码下单、机器人到货架取货、把商品送到前台的标准流程,并且,智慧药房的方案已经在上海真实门店投入运行。零售要规模化,靠的就是流程的可复制性。

    p | 同样的场景银河通用和星海图也都在验证,后者展示的规模最大,号称能泛化到万种SKU,但现场抓取时出现过多次失误。值得思考的是,光锥智能注意到,今年WRC展示的零售场景似乎有些“退步”。在2025年WRC时,银河通用的演示具有明确的“非标”特征。比起今年的演示,去年货架商品摆放紧密,辣条一类的产品还挂在钩子上,完全就是真实小卖部的样子。

    q | 但今年的演示一眼望去都是标准化,标准的货架、间距一致的商品摆放。或许,今年的设计是基于演示成功率的考量,但行业从“秀泛化”变成了公式化的“保交付”,也失去了不少“灵性”。不同于货架销售,零售领域今年还出现了各种制作奶茶和鸡尾酒的货柜,里面是一个机械臂,根据点单现场调制饮料,调完之后自动冲洗杯具,周围买单的人不少。有趣的是,对比场馆内“无人问津”的自动售货机,消费者对机器人零售的接受度显然更高。

    r | 家庭场景的任务是所有赛道里最杂的,有叠衣服的、切黄瓜的、整理桌面的、给垃圾桶套袋的……这不禁让现场观众浮想联翩,机器人真的什么都能干了,机器人养老已经成了?种种需求确实是真需求,毕竟人在家躺着,能不动手就不动手。但问题是,泛化的能力和完成的质量很难验证。在银河通用的展台,光锥智能对挂衣服这一任务询问,把一件衣服挂在衣架上大概要多久?工作人员表示,平均3分钟一件,“很快”。又问这和人比还是慢了许多,对方回答:“这毕竟是机器人”。厂商自己都把差距解读成了理所当然,这说明家庭场景的分水岭,远还没到来。

    s | 热闹的背后仍需冷静判断,家庭叙事想象空间很大,但短期内不可证伪。工业场景里,每小时分拣多少件就是多少件;而叠衣服叠得好不好、陪伴得开不开心,没有客户会在下个季度拿着验收单找上门。

    t | “能干活”已是行业共识,“活干得怎么样”开始成为可量化、可被证伪的分水岭,已经成为了下半场的入口。

    u | 谁说VLA死了?机器人能干活,靠的不是某个单点突破,而是一套“模型+数据”的底层体系。今年最值得关注的变化有两个:模型侧,争论变了,不是有了终极答案,而是大家发现瓶颈不在架构,在数据;数据侧,采集的“无感化”和多模态化同时加速。今年,机器人行业关于技术的一大讨论就是“VLA已死,世界模型当立”。但光锥智能在各个展台走访之后,可以确定的是,支撑机器人干活的主力架构,依然是VLA:把视觉感知、语言指令和动作输出映射进同一个网络。VLA能成为主力的原因,并不是因为最先进,而是最工程友好。机器人经过相对简单的训练和调试,就能在新环境里快速获得“干活能力”,不需要工程师为每个场景写死规则。同时,现在VLA在跨本体能力上越来越普遍了。过去“一种本体配一套模型”,每换一个硬件就重烧一笔训练成本,现在模型积累开始摆脱硬件绑定。银河通用展台上,轮式、重载、双足三种形态完全不同的机器人跑的是同一套具身基础大模型;星海图的G0.5通过统一动作编码适配不同本体;深诣机器人也强调其基座模型支持“一脑多形”。

    v | 这种方案,既降低了训练成本,不同本体的经验又可以打通和复用。虽然各家都在谈泛化,但本体的泛化,不等于场景和任务的泛化。

    w | 世界模型被更多的引入系统当中,就是为了补齐模型真正理解物理世界的能力。维他动力的Vbot-WorldModel展示了更务实的用法,世界模型不负责生成动作,只在行动前推演不同候选动作的结果,为策略选择提供评估信号。

    x | 先把预判当辅助工具用起来,而不是等它成为全能大脑。银河通用的WAM架构,是把世界模型的预测和VLA的动作决策合进统一模型。在这里,世界模型不只是提供了一个预测层,也直接参与到动作生成当中。

    y | 无论是VLA还是世界模型,两条路线的优劣,行业自己会算这笔账:VLA短暂学习就能投入使用,弱点是需要大量对齐数据、泛化有限;世界模型在同等数据量下泛化更好,因为它学的是可迁移的物理规律,而非具体动作轨迹。光锥智能也就这个问题采访了蚂蚁灵波。在现场工作人员看来,这场争论本质是学术与工程实现的角度不同。

    z | VLA能通过短暂学习立刻投入使用,这是它被广泛采用的原因;世界模型能理解世界,但这是长期愿景,温度、材质等大量物理数据目前极度缺乏,且难以被正确表达,导致世界模型当下的使用效果并不理想。

    | 对于机器人什么时候能迎来ChatGPT时刻?赵同阳告诉光锥智能,三年之内。“人形机器人需要体能,还需要智能,因此一个行业的发展肯定是每一个领域都在同时发展。AGI时刻的到来,据我观察,从硬件到软件,从小脑、大脑到算法,应该在3年之内。

    | ”整体结论就是,VLA是当下的饭碗,世界模型是未来的期权。纯路线之争今年明显升温,但所有没有数据支撑的算法之争,最后都是梦幻泡影。而数据采集方式的演进史,就是一部“减重史”。今年技术侧最深的共识是,数据不够,所以算法才不行。一个很有趣的案例是机器人的触觉。

    | 在没有触觉维度之前,靠算法只能把纯视觉的成功率拉到七八成。但加入了触觉之后,成功率立马能上升到95%,算法立刻“支棱”起来了。算法的瓶颈,有时候得靠数据采集层面解决。回看采集方式的演进,从遥操作、ego到数采手套,每一步都在给采集者“减重”。

    | 遥操太重且拿不回实时反馈;ego估不准手部关键点;手套隔着厚厚材料,终究不是人的真实触感,数据的终极问题,是像不像人真实干活的状态。采集层面“减重”,数据维度在不断增重。外骨骼和肌电今年的爆发,正是这条线索的延续。强脑、优龙、程天等出身各异的公司都在这个窗口期推出外骨骼数采产品,解决全身运动数据的规模化。章鱼动力的肌电手环号称做到跨个体零样本泛化,新人佩戴即用;ORIGINFLOW甚至试图捕捉比动作早约50毫秒的发力意图。它们的共同目标都是,让采集者在正常生活、工作的过程中,顺便把数据采了。数据的维度也在同步拓宽,触觉在今年基本成了标配。曦诺未来在WRC发布的直驱灵巧手Prima1,集成了视触觉加分布式触觉阵列,指尖触觉分辨率达0.1N,产品定位直接瞄准“AI训练平台”。

    | 为模型训练提供高保真的力控与触觉数据,这本身就是一个信号,执行端硬件正在为数据而设计。可以说,数据采集今年已跨过“能不能采”的第一阶段,下一步,则是进入采什么、怎么评价、哪些数据真正提升模型的第二阶段。

    | 无感化采集能否跑通,很可能决定下一轮Scaling何时爆发。产业链越成熟交付越见真章游走在场馆中,相信所有观众都会萌生一个念头——做机器人的门槛是不是其实不高?大脑、灵巧手、数据、运动底座、本体、线束、计算平台、减速器……好像都已经有了标准化的解决方案。

    | 机器人产业链看起来已经达到了成熟阶段。这届WRC,聚集了各种来自深圳和苏州昆山的供应链厂商,从核心零部件到解决方案,一应俱全。在机器人公司扎堆的深圳南山留仙大道,从触觉、视觉到关节、控制器,很多环节可以直接在一街之隔完成协作,上午研发、下午测试、晚上迭代。甚至供应商的方案已经溢出了行业的需求。比如,一家给兆维机电和灵心巧手提供感知方案的公司,多模态的维度已经上到了滑移觉、摩擦觉、硬度觉和接近觉。但询问后得知,目前行业的订单多数还是做触觉,剩下的模态还没有需求。

    | 产业链的成熟,让行业攒一台机器人变得更加容易,VLA让“干活”遍地开花,各家公司都在焦虑地寻找演示场景。但也正因如此,更尖锐的问题被推到台前:机器人本身的商业化,走到了哪一步?深诣机器人联合创始人黄康尧在WRC圆桌说道:“在工业或泛工业场景,客户愿意付费的时候,才算是落地了。”他判断,未来一两年工业和泛工业会率先跑出规模,因为这些场景能算过ROI;商业和家庭场景会有部署,但短期难盈利。工业场景中,头部公司已经从POC走向小批量交付。在合作方立讯的工厂里,众擎机器人在搬运、分拣仍处于联合研发和尝试部署阶段;智平方与半导体显示巨头惠科签下3年1000台、近5亿元的订单,并与东风柳汽完成国产具身大模型的汽车制造全场景验证。这个场景里,客户拿着验收单核对每小时多少件、成功率多少。

    | 接下来的分水岭,不是技术演示,而是交付成本能否继续下降、非标工序的交付半径能否扩大。零售场景中的超市和药房,目前还处于单店模型验证期。

    | 银河通用在药房和即时零售场景规模化运转,靠准确率挣续约;无界动力手握7亿元订单开始全球交付;星海图与京东的前置仓跑通了完整履约链路;蚂蚁灵波把履约做成了可复制的标准流程。智平方在展台摆了一个咖啡店的台面,后面的人形机器人“爱宝”负责递杯。现场工作人员介绍说,原本在工业领域打磨了很久,但发现很难落地,反而是零售场景很容易实现,而且容错率很高。“我们觉得,先把好做的场景做起来,也是一个很好的选择。”原本以世界模型起家的跨维,这两年也开始做自己的本体。跨维联创、运营合伙人解锐说到,他们不仅在工业场景里有了实际落地,而且在零售赛道里同样在快速铺开。但和智平方、银河通用不同的是,他们更愿意把零售场景的运营交给第三方的运营商。

    | 付费客户已经出现,账基本算得过来,但都还停留在单点或少数门店。零售已被证明“是门生意”,还没被证明“是门能规模化的生意”,衡量进度的标尺是续约率和复制速度。

    | 家庭场景中,更大的增长则在消费级产品上出现。

    | 松延动力依靠“小月”、“小布米”等主打C端交互的产品,已经拿下超亿元订单。维他动力的“交付-反馈-迭代”的产品闭环已经开始转动。其四足机器狗“大头”首销6540台、订单金额近亿元。这款具备跟随、交互功能的宠物机器狗,现场有不少带孩子来的观众很感兴趣,想要直接买一台回家。有意思的是,维他动力在普通门店试点的机器人租赁效果平平,但搬进亲子酒店后出租率却高到周末需要提前预订。看来,机器人能不能创造价值,场景选择本身就是答案的一部分。上半场比本体、比模型的竞争正式翻页。下半场的竞争是能不能让客户愿意付费、续约、扩单。

    | 产业链的成熟让所有人都能把机器人造出来,而客户只认结果。结语逛完今年的WRC,最大的体感是这个行业正在被分成两半:一半开始被数字追着跑,每小时分拣多少件、成功率多少、订单多少亿;另一半还在被故事托着。讲故事没有错,早期行业本来就需要故事。但当分拣台前的近十家公司开始用同一把尺子互相丈量,当客户拿着验收单走进工厂,当“交付”取代“演示”成为高频词,具身智能的竞争逻辑已经变了。能干活,只是入场券,把活干好、把货交付、让客户买单,才是下半场的比赛本身。

    。

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    Published on:06:29:53



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