正规股票配资公司有哪些具身智能迎来落地关键期，竞争转向“拼大脑”“拼体系化能力”

2026世界机器人大会期间正规股票配资公司有哪些，人形机器人进厂可能是场馆中最常见的应用场景。

参展企业优必选也把工厂流水线搬到了展位，多台工业人形机器人各自在汽车钣金件上下料、汽车机加件上下料、料箱/纸箱拆码垛、物流电商小件分拣等岗位上“打工”。同时，商用服务人形机器人Walker C1不时与观众进行互动，面向家庭消费场景的超仿生人形机器人优世界U1则吸引了不少人流驻足。

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这些隐约勾勒出优必选以工业为基石积累技术、向商用和家庭延伸的战略规划。同时，今年大会现场，不少企业都拿出了类似场景应用的展示。

优必选首席品牌官、机器人大消费创新事业部总裁谭旻在接受第一财经记者采访时表示，具身智能产业已经逐步走向落地关键期，企业不仅需要关注运动能力，而是要拼“大脑”、拼体系化能力以满足交付需求。

机器人先进厂再进家，拓展多个真实应用场景

早在两年前，优必选的机器人就曾进入汽车工厂实训“打工”。

谭旻回忆称，之前团队调研过近千家企业，梳理出工厂中的上下料、分拣和拆垛码垛等三大场景。由于工作重复性强，这些岗位难以吸引年轻工人，流动性较高，同时机器人的技术水平可以支撑完成相对基础的工作。

该公司财报显示，去年该公司全尺寸具身智能人形机器人（非遥控非玩具，本体算力≥250T，身高160cm以上）销量达1079台，全球第一，其中工业场景占比超80%。部署过程中，优必选也在对机器人进行迭代升级，其外形设计更加轻量化、续航时长以及自主作业能力提升。

记者注意到，本次大会期间，该公司带来CruzrY1、Cruzr S2两款工业人形机器人，分别对其柔性工业作业与通用物流搬运上进行了专门优化，机器人能够自主作业、无需人工干预。

优必选副总裁、具身智能与人形机器人研究院院长焦继超介绍称，如果拉长周期、按工作量来算，同样工作8小时，机器人的总产出能逐步赶上人类工人的水平，这是因为机器人不会产生疲劳、只要有电就能持续作业。

工业场景之外，今年优必选还进一步拓展了商用服务、家庭消费等场景。

谭旻表示，优必选在工业场景应用积累的全栈式具身智能技术，特别是具身大脑的发展，最终得以复用加速研发服务端的Walker C1以及消费端的优世界U1等系列新品。

前段时间，主打陪伴定位的优世界U1系列在发布时受到不少关注，尤其是在价格方面，U1 Lite售价11.98万元，U1 Pro售价16.98万元。对此，谭旻回应称，第一代产品生产成本固定，芯片、舵机等成本较高，而且在量产还没有跑通的情况下工艺流程、零部件等都需要一步步探索。

“优必选未来十年的战略布局是‘工业、商业+家庭’，家庭场景以情感陪护切入，工业与家庭并重。”焦继超表示，在研发层面，优必选底层采用‘1+N’架构，工业端与消费端的核心零部件、传感器、底层模型及软件中间件通用，各业务部门针对不同行业投入专项资源。当前客户需求非常迫切，要打磨好产品进行交付。

据谭旻透露，优必选今年下半年Walker系列、Cruzr系列、超仿生人形机器人U1系列都会开始交付，计划今年实现万台产能，公司与西门子合作推进建设的人形机器人超级智慧工厂也已于8月投产。同时，公司专门为超仿生人形机器人搭建了生产线，即将在下个月进行首批交付。

人形机器人迈入应用时代，需要比拼“大脑”和“体系化能力”

根据相关部门披露数据，‌2026年我国人形机器人整机产量有望突破10万台‌。

据优必选官方介绍，公司2025年的研发投入超5亿元，占营收比重25.4%；2026年这一数据预计将提升至7亿元。同时，公司也已经构建起"基座模型-世界模型-行动模型"的全栈式自研技术体系，并自建数据中心，为人形机器人全场景落地提供核心技术支撑。

据优必选方面介绍，其自主研发的基座大模型Thinker，以“小参数、高性能、全开源”突破行业技术瓶颈，在涵盖10B以下具身智能大脑模型权威基准评测中斩获9项第一，最大基座模型达100B，其重点突破两大核心能力：一是机器人第一视角下的场景认知与任务规划能力，二是支撑物理交互的精准感知与空间理解能力。

基于Thinker基座大模型，优必选今年5月推出了面向工业场景的具身智能世界模型Thinker-WM，打造物理AI基座。凭借在空间泛化、长程任务和综合性能上的优势，Thinker-WM在权威具身智能评测基准Libero中登顶榜首。

Thinker-VLA模型则全面应用在全系人形机器人产品。在工业场景中，Thinker-VLA推理效率提升176%，存储用量降低60%，端侧全功能模块GPU芯片存储需求由64GB优化为32GB，大幅降低机器人的研发与落地部署成本，提升工业场景落地性价比。在商用服务与家庭陪伴场景中，Thinker-VLA 则赋予机器人对话、问询、表情、眼神、记忆等多维交互能力，让人机交互从技术概念走向日常真实体验。

焦继超补充称，目前数据成本仍较高，其中一个原因在于需要大量人工进行遥操以及数据标注。具身数据的复杂度比自动驾驶数据更高，要进行模态对齐，还要添加基于三维空间的语义标签和提示性信息供机器人学习。仿真数据运算本身占用的算力成本也不低。

“目前行业的技术还没迎来颠覆式创新，全自主、稳定可靠、续航时间长的机器人都还没有做到大规模部署。这种情况下谈价格、ROI的意义不大。”在他看来，目前团队会更看重交付能力的比拼。

“工业场景并不是靠单台机器人进行POC（概念验证），而是需要多台机器人协同。一套完整的解决方案还涉及其他自动化设备或AGV（自动导引车）的配合。”焦继超也提到，机器人落地场景部署要将整套系统接入客户的生产管理系统，真正提升生产效率。

接下来，优必选的突破方向是要在规模化交付之后提升机器人的部署效率、降低交付后的运维复杂度和成本。这也被谭旻认为是公司重要的“护城河”。

目前，优必选已构建多层次、全方位的产业生态圈，覆盖零部件研发、芯片适配、整机量产、场景应用等全产业链环节。