新华网北京8月21日电（朱家齐）8月19日，2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄开幕。本届大会首次设立采购日、开发者日，并发起“全球机器人应用探索计划”，把真实场景、采购需求置于突出位置。有采购商现场表示，如果将机器人商业化落地类比为高考，那么当下的具身智能产业如同“二模备战”，在这场大考里，真正被摸底的正是上游产业生态。

人形机器人高动态步态表演过“梅花桩”

“跑得快”，也要“看得清、摸得准”

尽管整机快速迭代，运动能力快速提升，但机器人想要走出展台，走进工厂、家庭的复杂环境，光靠灵活的四肢还远远不够。

珞石机器人副总裁兼研发中心总经理于文进认为，工业场景里工件公差、来料偏差、设备振动无处不在，仅仅依靠位置控制，很难处理现实世界的各类不确定性。“机器人不能只会照着预设轨迹运动，得学会理解接触到的环境。”珞石在每一处关节布置高精度力矩传感器，搭配自研力控算法，实现最高32kHz力信号采样，末端动态力控精度控制在0.5N以内，一张A4纸的微弱推力，就可以触发机械臂的响应动作。

珞石机器人在2026世界机器人大会展示力控技术

现在不少机器人长了“眼睛”、装好了“大脑”，但是协调肢体的“小脑”还不够成熟。

“机器人下场干活，力传感器正在从高配选件变成标配。力觉感知，就是实现柔性操作的最后一道门槛。”据蓝点触控副总裁张鹏玲介绍，本次展出的新一代力传感产品矩阵，包括用于手腕、脚踝的六维力传感器，以及关节处的关节扭矩传感器。“没有高精度的力控算法和传感器协同，机器人无法在拾取鸡蛋时控制恰到好处力度，无法在精密轴孔装配中实时感知接触力以防止刮擦，更无法在医疗康复中通过关节扭矩反馈感知患者肌肉的僵硬程度。”张鹏玲说。

机器人只依靠视觉做精细操作，成功率存在明显天花板；叠加力触觉多维度信号，操作稳定性才能大幅提升。而现实生活中的感知考验远不止力觉，面对强光、雨雾、反光透明物体，机器人的“眼睛”同样容易误判。要服务好物理世界，多重感知硬件叠加，才能够为机器人搭建起认识真实世界的完整感官体系。

体验者佩戴脑电采集头套，试验脑电信号控制机器人

纸面参数亮眼，量产一致性是硬关卡

DEMO（演示视频）里的动作越来越流畅，可藏在机身内部的零部件，却是横亘在样机和商业化之间的一道鸿沟。天创时尚集团机器人业务相关负责人表示，“谐波、行星减速器、行星滚柱丝杠、微型无框力矩电机，实验室测试中很多国产器件指标已经向国际水平靠拢，但实验室样品不等于大批量交付的工业品。”

现实的卡点往往藏在工艺、产线、良率等这些细节当中。行星滚柱丝杠综合性能优异，但精加工磨削效率低下，对部分高端加工设备依旧存在依赖；大尺寸关节电机方案日趋成熟，可微型电机受限于狭小空间，绕线、装配高度依赖人工，一旦扩产，良率就容易出现波动。

帕西尼联合创始人兼CTO张恒第举例表示，灵巧手产业的现实难题在具身智能上游产业链中颇具代表性。拆分每一个元器件，单独测试性能大多达标，但把它们组装在一起，长时间连续运行的可靠性就要大打折扣。作为一套难以通吃所有场景的产品，高自由度版本灵巧手可以服务科研与复杂操作，万元级低自由度产品则瞄准工业批量落地。想要迎来需求爆发，单纯降价远远不够，产品寿命稳定性、合理成本区间、能产生商业收益的真实场景，三者缺一不可。

不少零部件参展企业认为，机器人产业链条长、技术迭代快。把全部希望押注单一客户、单一技术路线，会放大未来技术迭代带来的产能风险。多产品、多客户协同布局，成为对冲不确定性的务实选择。

2026世界机器人大会，央企展台展出人形机器人全套硬件本体与驱动执行零部件

打造机器人的“训练场”与“模拟考场”

硬件补齐能力，数据决定机器人能不能“举一反三”。智创馆内，光轮智能展台吸引不少研发人员驻足。这家不做整机、不做大模型，定位为物理AI数据与评测基础设施，搭建起“数据生产—仿真训练—工业级规模化评测—真机部署反馈回流”的完整闭环，支撑机器人持续学习与能力迭代。

现场演示中，工作人员佩戴头环、腕部采集设备，以第一视角记录人类操作动作，同步采集手部姿态、多视角画面，这些示范数据一部分直接用于模型训练，一部分导入物理真实的仿真环境，做大规模泛化扩充。RoboFinals评测平台就像统一的模拟考场，不光统计任务完成成功率，还定位模型失效的场景，反向指出缺少哪一类训练样本，针对性补充仿真或者真实样本。而机器人落地工厂之后遇到的失败案例、异常工况，还会持续回灌整套系统，完成“真机上岗，错题回炉”的持续学习。企业还开源了“十万小时级全模态人类行为数据集”，构建持续学习开放生态，满足科研机构与广大开发者的高质量训练数据需求。

操作人员遥操作设备采集动作数据，为具身智能模型积累训练素材

2026年以来，物理AI与工业制造的融合已上升为战略部署。工信部、国家数据局陆续推动“模数共振”与高质量数据集建设。

于文进认为，模数共振，不只是简单拿到更多数据。过去调试机器人很大程度依靠工程师的经验，未来产线产生的力、视觉、轨迹、工艺参数可以系统化沉淀，形成“场景产生数据，数据训练模型，模型反哺机器人能力”的正向循环。

展会同期开启第二届“E‑TOWN机器人消费节”，机器人厨师、智能导购轮番亮相；智创馆京东实景产业园展位，还集中展示了零售、物流、应急救援等多套机器人作业方案，把大量真实工业、零售场景开放给机器人做训练。

不执着于舞台之上展演式的参数拆解，产业链上下游攥指成拳、协同发力，于链上寻珠。靠数据沉淀本领，借场景打磨能力，更在产业实践里博采众长，唯有一步一个脚印，国产机器人方能积微致远。

（参与报道：凌纪伟）