2026 WRC甩出工業商用家庭消費實景應用答卷，優必選的底牌是「具身智能」

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（來源：智東西）

智東西8月20日報道，世界機器人大會（WRC 2026）開幕，上下游產業鏈的機器人企業紛紛拿出看家本領，對比往屆，大批真機實干的實景演示輪番登場，成為本次大會的重頭戲。跳舞打拳或許仍然有流量，但行業已經不再為此買單，人形機器人的競爭，已經悄悄轉移了賽道。

優必選的機器人「打工天團」直接在展臺上組團開工！Walker C1搖身一變展臺主持人，智能講解、導覽接待一手包辦；另一邊，超十臺Cruzr Y1、Cruzr S2火力全開，在復刻的工廠產線里實景上演汽車鈑金上下料、機加件上下料、紙箱和料箱拆碼垛、電商小件分揀四大任務，完整展示出一條從工業生產直通倉儲物流的作業閉環。

除此之外，優必選最新發布的面向家庭消費場景的超仿生人形機器人優世界U1也在WRC首秀，吸引大批觀眾駐足排隊，沉浸式交互體驗，成為展會超高人氣焦點。

這也是優必選首次系統性亮出其人形機器人聚焦工業、商業、家庭消費三大場景的應用佈局成果。

這場大會便是機器人產業當下轉型的一個縮影。回看具身智能發展早期，賽道比拼的焦點大多停留在硬件參數、炫酷的仿生動作與外觀表演；而當人形機器人從展臺秀場走向真實崗位，軟硬件一體化的場景適配、複雜環境下自主完成任務的落地能力，纔會成為新的核心競爭壁壘。

正是基於這一行業趨勢，優必選還有世界機器人大會上諸多廠商展出的核心看點，已不再是單款產品亮眼的紙面參數，而是一套覆蓋多場景、可複製落地的產業生態閉環能力。

優必選科技副總裁、具身智能與人形機器人研究院院長焦繼超感觸最深的一點也是如此，他認為當大家都去選擇能落地、能創造商業價值的場景，如今受限於算法、基礎大模型能力，其可選擇的賽道會慢慢趨同，而進入具身智能下半場，就是真實場景落地能力、商業化能力與訂單轉化能力的終極較量。

對於優必選而言，這些真實場景落地背后的關鍵，正是其自研的具身智能大腦，以及在不同場景落地構建起的行業稀缺數據飛輪閉環。

一、具身智能核心：讓機器人兼具「會思考的腦子、能運動的身子」

具身智能的核心，就是讓機器人真正長出「會思考的腦子、能運動的身子」。

但當下的痛點是不少機器人算法與本體硬件未能實現深度適配，且模型本身能力有侷限，導致機器人很難勝任高精度作業任務，尤其在非結構化的複雜真實場景中落地困難。

針對這一挑戰，優必選在硬件選型上做了針對性取捨。以減速器為例，表演型機器人多采用行星減速器，成本較低但精度有限；而優必選工業人形機器人則選用高精度諧波減速器，雖成本更高，但憑藉工業級精密傳動結構，顯著提升了作業穩定性。在芯片層面，普通跳舞機器人搭載的RK3588端側芯片算力有限，僅能完成基礎圖像解碼和簡單識別，缺乏自主決策能力；優必選則選用英偉達Thor芯片，其高算力足以支撐多傳感器融合、實時環境推理、世界模型預測和動態任務規劃。

此外，在軟件層面，優必選還走了一條全棧自研的技術路線，搭建起「基座模型-世界模型-行動模型」三層技術棧。從底層認知到上層決策形成閉環，旨在從算法端補齊硬件能力，努力打通從感知到執行的最后一公里。

先來看其自研的基座模型，因為業界的通用大模型大多面向互聯網圖文交互訓練，缺乏對物理世界規律、機器人運動認知，因此優必選專為具身智能場景打造了基座大模型Thinker。

今年2月，這一模型一開源就拿下了不錯的榜單成績。Thinker 1.0在涵蓋10B以下具身智能大腦模型權威基準評測中斬獲9項第一，最大基座模型達100B。

但如果機器人只能看見當下，無法預判未來環境的變化，長時序複雜任務便無從談起。今年5月，優必選的具身世界模型Thinker‑WM發佈，採用多模態融合架構，長程任務能力已登頂具身智能操作能力評測基準Libero榜首。

與此同時，世界模型的價值還在於為其打開一條低成本的數據破局之路。

一方面其能通過知識蒸餾技術，將世界模型的物理認知能力遷移至下游操作任務，訓練輕量化VLA模型，降低真實硬件交互的數據依賴；另一方面可自主生成符合物理規律的多樣化場景、極端工況與稀有動作交互軌跡數據，補齊真實場景中的長尾數據短板，替代高成本的實地數據採集，降低技術迭代與落地成本。

認知與預判最終要落地為機器人的精準行動，優必選的最后一塊拼圖就是VLA（視覺-語言-行動）模型。其採取了分級落地的策略，讓不同規模的VLA（視覺-語言-行動）模型匹配真實場景的差異化落地需求，其自研的Thinker-VLA涵蓋Lite/Pro/Max多版本，參數規模在1B～100B之間不等，適配工業、商用、家庭等多元場景。

值得一提的是，優必選還聯合英偉達完成了Thinker‑VLA純端側部署，讓機器人無需依賴雲端算力，便可在本地實時工作。

這已經在實際應用中得到驗證，工業場景Thinker-VLA推理效率提升176%，存儲用量降低60%，端側全功能模塊GPU芯片存儲需求由64GB優化為32GB；在商用服務與家庭陪伴場景中，Thinker-VLA讓機器人擁有對話、問詢、表情、眼神、記憶等多維交互能力。

在此之上，一條基座模型認知、世界模型推演、VLA模型讓機器人行動執行的閉環鏈路就此打通。這套完整的Thinker具身大腦體系，最終構建起從智能算法、軟硬件深度適配、工程落地再到真實數據反哺迭代的全鏈路自主可控體系。

二、「腦身合一」的三線佈局，驗證人形機器人規模化能力

如果説前文的模型、部署、數據全棧佈局，是為機器人打造了會思考、能進化、可落地的超級大腦，那麼真實應用場景，就是檢驗這套大腦能力的「實戰場」。

優必選瞄準了工業、商用、家庭三線佈局，這並非簡單多點撒網，而是一套兼顧商業化與長期技術進化的戰略。

一方面現有的機器人能力有限，尚未達到通用落地水平，另一方面，這套方案能為其后續模型迭代提供跨場景數據、拿下商業化訂單。

焦繼超談道，基於此，優必選就形成了在工業場景訓練機器人的操作能力，在商用場景注重全身控制、交互能力，陪伴場景訓練情緒識別的佈局。

在這樣的考量以及全棧具身大腦的佈局下，優必選在世界機器人大會上交出了答卷。

在零部件上下料、拆垛碼垛、物流電商小件分揀各作業場景中，Cruzr Y1、Cruzr S2兩大工業人形機器人從早9點到晚5點全程在崗、自主作業、穩定干活。

優必選全新發布的全尺寸商用服務人形機器人Walker C1，能在商超、展館、綜合體進行迎賓導覽、文娛展演、客流互動等。

還有家庭消費場景，今年6月優必選剛發的超仿生人形機器人優世界U1，是全球首款可實現規模化量產的超仿生人形機器人，能用於情緒支持、養老陪伴、迎賓接待、文旅展覽、心理關懷等民生與商用場景。

可以看到，在全棧具身智能大腦的加持之下，優必選的人形機器人早已不再是隻會執行指令的機器人，而是真正長出了能干活、能交互、能共情的能力。

這套體系讓我們在WRC現場看到了一套可落地、可複製、可規模化的產業能力，為整個人形機器人行業的商業化、產業化發展提供了成熟範本。

三、具身智能產業進入深水區，生態能力是關鍵勝負手

人形機器人是橫跨算力、芯片、硬件、算法、製造、場景的超級複合賽道，單一企業的技術與產能無法支撐整個產業的規模化普及，因此其需要翻越的難關很多。

正如前文所述，數據正是這套系統工程當中非常難啃的一塊硬骨頭。高質量具身場景數據稀缺、採集標註成本居高不下，已經成為橫亙在通用人形機器人前進道路上一道繞不開的高牆。

數據瓶頸之外，焦繼超坦言，當前市面上絕大多數具身模型均以Transformer架構為基礎，但這套源自大語言模型的技術框架，並非為機器人感知運動協同的具身特性量身打造。為此，優必選也已開啟面向具身原生的模型架構創新探索，試圖從底層框架上找到破局方向。

除軟件算法層的難題以外，硬件側的短板同樣掣肘着人形機器人產業化落地，例如電池續航、輕量化材料、機器人專用算力芯片等。

正因如此，焦繼超提到優必選一直在構建生態鏈。

優必選在底層算力賽道與沐曦股份合資成立「曦選創智」佈局具身智能端側芯片研發與量產，在關鍵零部件上其子公司鋒龍股份將聚焦靈巧手、伺服驅動器等研發與製造，還有和智能製造、汽車、物流等賽道頭部企業合作探索。

當下人形機器人產業已經邁入商業化落地的關鍵窗口期，算力自主可控、供應鏈安全穩定、場景快速泛化、產業開放協同所構築起來的生態優勢，終將成為頭部玩家賴以長期領跑的終極護城河。

結語：全鏈路佈局，優必選開啟通用具身智能產業新周期

當前機器人行業正告別早期參數競賽、樣機演示的粗放發展階段，正式進入落地為王的產業化深水區，全棧自研、場景適配、數據迭代、生態協同的綜合體系能力，成為評判機器人競爭優勢的核心標尺。

優必選深耕具身智能十余年，已經完成了從底層模型、端側工程、虛實數據的技術閉環，到工業、商用、家庭全場景的實戰落地，再到算力、供應鏈、產業夥伴的生態共建，率先跑通了行業商業化與產業化的完整路徑。