【服贸锐见 | 具身智能加速从实验室走向真实场景】2026年服贸会

2026年，物理AI与具身智能正式迈入“技术规模化+商业落地化”双轮驱动的关键元年。“具身智能”连续两年纳入国家政府工作报告，明确为重点培育的未来产业之一，政策、资本、技术、场景形成强大合力，产业进入从实验室走向规模化落地的关键窗口期。

2026年服贸会期间，物理AI与具身智能机器人创新生态交流会以“万物具身・智能交互・生态共建”为主题，聚焦具身智能与物理AI的广阔海域。

晰见科技创始人兼CEO杨哲宇：

给人看的视觉方案和给AI看的视觉方案在未来数年将彻底分化，成为两条截然不同的路径：眼镜、胸口、耳机上那些无法调整构图的摄像头，对于物理AI产业本身价值有限，可一旦直接接入大模型，它们将成为物理AI的“眼睛”。

这种技术变革，或将带来更大的想象空间——视觉如果拥有了通用性，控制相机的方式就不再是写代码、做标注，而是自然语言——告诉它数一下跳绳跳了多少下，它就能完成观察与计数。那些过去因为碎片化、逐案定制而没有公司愿意做的场景：门有没有锁好、卷饼少没少放酱料、产线上的操作流程对不对，在大模型时代都将回归标准化的产品模式。

聆动通用生态负责人黄志冉：

与很多厂商广泛铺场景不同，聆动通用选择深入沉淀在少数几个场景中，把链路打通、方案闭环后再迁移到其他场景。黄志冉分享了一线落地的真实经历。

物流分拣是其中颇具代表性的一个。聆动通用跟头部物流客户陪产了大约两年，客户晚上9点开工到凌晨4点，团队需要把大量工程师部署到现场。实验室里推理能力很强的Demo（演示），到了真实场景里却发现完全不一样，“后来排查出是速度原因导致推理泛化能力不行”。可靠性是另一道门槛。CR认证是机器人进入规模化的基本通行证。其他指标方面，其机器人重复精度达0.01千克，无故障持续工作寿命超7000小时，具备IP54防尘防水。安全可控同样是重中之重，一旦机器人在工业场景中伤人或因节拍问题造成流水线损失，危害可能远超部署成本本身。“业务永远停留在拍视频和做宣传上，对整个行业是不利的。”

黄志冉强调，模型、本体、数据最终都要沉淀在客户的业务场景中，让客户算得过来投资回报的账，商业化路径才真正成立。

北京银河通用机器人有限公司首席战略官赵于莉：

银河通用的目标始终是用具身智能实现产业落地，目前行业拐点已经出现，正进入规模化应用的飞速增长期。在赵于莉看来，机器人规模化落地的三道门槛分别是：从真实应用场景出发设计产品逻辑、基于数据闭环驱动大模型实现泛化通用性、硬件可靠性和量产一致性经过长期验证。

技术层面，银河通用今年5月发布世界动作模型，将VLA的物理交互能力与世界模型的环境感知预测能力相结合。赵于莉判断，具身智能领域的Scaling Law已经得到验证，行业的ChatGPT时刻在未来两到三年内到来“非常有可能”。