申万机器人 WRC2026见闻总结 模型演进 数据飞轮 场景多元化

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模型：当前模型方向为VLA+世界模型统一架构，尚未收敛，持续提升性能，即泛化、跨本体、数据效率等。当前跨本体实现、短程任务完成度较高，复杂长程任务刚起步。王兴兴认为具身智能量化临界点，为两个80%（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）。 ✔️
数据：多层数据融合达成共识：真机遥操、真机自主、ego、umi、仿真、互联网等；多个本体公司数据量从年初10万小时向年底百万小时迈进。产业瓶颈在于数据采集工厂的商业化并未走通。 ✔️
本体：硬件边际变化较少，运动能力进一步增强；人形并非唯一答案，针对具体应用场景，本体形态更加多元化，如轮式成为工厂、家庭作业的主流形态，固定+双臂占比明显提升。 ✔️
场景：场景是模型在具体场景后训练及微调后的体现，可以观测模型能力。工业场景呈现多元化、实景化趋势，现场demo包括搬运、上下料、快递分拣、装配、拧螺丝、打包等，简单任务效率显著提升，复杂场景效率较低且需人工辅助；家庭场景明显增加，反映了模型在组合长程任务、多元环境的泛化能力和数据量的提升进步。 ✔️
零部件：从单纯追求参数转向为场景落地服务，工程化量产和可靠性优先级提升，利好正向开发以及有规模化量产能力的成熟企业。关节模组轻量化、驱动内置集成化趋势明显，同时直线关节随着成本下降将得到更多应用。灵巧手有更多混合式技术路线出现（连杆、腱绳、直驱混合），且数采成为重要场景。 欢迎联系申万机器人团队王珂/胡书捷/朱傅哲等