8月19日至8月23日，2026年世界机器人大会（WRC2026）在北京召开。今年大会，一个清晰的变化正在发生：往年占据绝对C位的机器人舞蹈、后空翻等表演类展示明显减少，取而代之的是拧螺丝、搬运料箱、电力巡检、田间作业等贴近真实生产场景的演示。
在大会主论坛及多场分论坛上，多位嘉宾的发言指向同一个判断：机器人行业从不缺乏令人惊艳的演示，真正稀缺的是能在真实世界中长期可靠工作的系统。从实验室原型到规模化部署之间，仍然横亘着技术成熟度、场景适配性和商业闭环的多重考验。
清雁科技首席技术官王凡在分享中提出，当前PhysicalAI（物理智能）尚未大规模落地，核心障碍集中在三个方面：泛化性不足，模型在特定环境下表现良好，一旦场景或对象发生变化，成功率明显下降；可靠性欠缺，行业普遍缺乏类似代码执行之于大语言模型那样的系统外验证能力，导致难以持续评估和提升模型的可信度；持续学习能力缺失，大部分模型部署后即处于静态状态，无法适应持续变化的环境，容易因条件改变而失效。
有专家在主论坛上坦言，机器人在固定场景下的任务成功率可以很高，但一旦更换物品或环境，表现就会出现明显波动。行业正在形成的共识是：单次成功不等于可部署，机器人需要在真实物理世界中建立对环境的理解能力，而非仅仅记住特定场景。
面对上述共性挑战，多家公司从各自的技术积累和场景定位出发，给出了差异化的突围思路。
清雁科技选择了从底层架构入手。这家由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院联合孵化的公司，提出了“几何物理驱动的物理AI框架”。其核心思路是回归物理世界的数学本质，利用微分几何对三维空间进行高效建模，使模型内嵌几何不变信息与物理约束，从而增强对陌生场景的适应能力。
在此基础上，清雁科技还强调两大学习范式。其中，可验证学习解决“如何告诉模型它的推想对不对”——世界模型预测未来，可验证检验预测，从而持续提升模型预测可靠性；持续学习解决“如何让模型部署后持续进化”——新场景越来越熟练，旧技能不轻易遗忘。
鹿明机器人则聚焦于“技能”的生产效率。公司在大会期间发布了机器人技能进化引擎LumosNexCore，将任务定义、数据接入、模型训练、技能评测、部署运行和持续学习整合为统一流程，旨在将机器人技能开发周期（883436）从数周压缩至数天。
鹿明机器人创始人兼CEO喻超表示：“NexCore的核心，是建立一套面向机器人技能持续学习与进化的系统。它聚焦机器人能力的持续产生、验证、部署与迭代，让机器人的能力不再局限于交付时的初始状态，而是能够基于真实任务和运行数据持续学习、不断获得新的技能。”
“我们希望建立的是‘机器人+智能+技能+产业场景’的完整体系，让机器人具备持续获得新技能的能力，并围绕真实产业任务不断形成新的智能。NexCore承担的，就是其中技能生产和持续进化的基础能力。”喻超表示。
另外，作为国内农业AI赛道唯一的国家级专精特新（885929）“小巨人”企业，麦麦科技首创“Model+Robot（LAWR）”——M’ID一体化商业落地模式，将自主研发的作物生长大模型深度植入特种机器人本体，让机器人从“只会执行的硬件”升级为“懂作物、懂农事、能决策”智能作业主体。
不久前，麦麦科技创始人、董事长兼CEO李楠带着几家机器人厂商去海外拿下了围绕农业的16个场景、2万台机器人订单。这些机器人的形态不是最时兴的人形机器人（886069），也不同于传统的机械臂，而是更贴近农业生产场景的形态。“现在我们已经为马来西亚的榴莲、橡胶、棕榈、椰子等作物开发了采摘、分拣机器人，相关技术和方案目前已接近成熟，很快就能达到可应用的状态。”李楠说。
李楠提到，公司积累的数据来源主要有三个方面：第一类是国家共享的普查数据；第二类是与科研院所的合作课题组及购买的数据；第三类是近十年来实施的两千多个项目中产生的数据。这些数据共同构成了一个庞大的数据库，为模型服务提供了坚实的基础。而他的商业模式，就是通过以自主研发的作物生长大模型为核心的“Model+Robot（LAWR）”技术体系，再将农业垂直模型能力赋能多场景机器人。
真正的智能并非诞生于实验室的演示环境，而是在真实世界的任务执行中逐步生长出来的。业内普遍认为，从实验室到真实世界的最后一段距离，仍然需要两到五年的时间来跨越。而本届WRC上释放的信号是，这条路上已经出现了不同的走法，且都指向同一个终点：让机器人在真实的任务执行中，持续积累能力、创造可量化的产业价值。
