卫84.49 家央企采买进场,史上最热WRC:泡沫被挤压,具身行业进入实战阶段|14 年从业者的行家鉴别指南

84.49 家央企采买进场,史上最热WRC:泡沫被挤压,具身行业进入实战阶段|14 年从业者的行家鉴别指南

卫诗婕|漫谈Light the Star·2026 年 8 月 25 日·1 小时 03 分
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创作者写的节目说明

刚刚过去的这届世界人形机器人大会(WRC),对整个行业来说是一场极具分水岭意义的展会。

如果说去年,大家还在拼命展示后空翻、跳舞和概念 Demo,那么今年最大的变化在于——所有浮躁的泡沫开始被挤压,行业正式进入了算 ROI、看真实出货、拼落地能力的实战阶段。

在纷繁复杂的信息流中,我希望穿透 PR 话术、看到真正的行业水位,所以我邀请了上市公司仙工智能(HKG: 6106)的联合创始人叶杨笙。叶老师深耕机器人行业已经有十四年时间,既懂底层算法与软硬件工程,又对商业化极致务实。

这期内容中,叶老师不仅给出了极高信息密度的行业“深喉观察”,还点出了一些行业不敢讨论的话题,比如:

  • 破除出货量与预训练神话

  • 展台 Demo 的行家鉴别指南

  • 数据与底层的核心痛点

欢迎在评论区留下你对 WRC 和行业的观察,好内容需要你的更多互动。哦对了,有关仙工智能这家公司的具身战略,也欢迎前往漫谈第79 期,在仙工上市之际,我与创始人赵越的独家访谈,非常推荐~

本期嘉宾:叶杨笙(仙工智能联合创始人 社交平台账号:叶老师玩机器人)

本期 Shownotes:

很多展台都要设定时展示,为什么?哪些企业展现了真正的实力?

机器人跑太快着火了:运控能力普遍大幅提升

来 WRC 不寒暄,我们只问一些关键问题:

机器人是遥操,还是真实自主?

失败之后,能自己恢复吗,还是要人工重启?

换个光线,换个物体,还认得出吗?

这个任务,非得用人形吗?

剪了几条,加速几倍,网络断了还能动吗?

你们的成功率是挑了多少次场景算出来的?

真正的头条不是任何一台机器人,是「采购日」这三个字

一组关键市场数据:2026 上半年全球人形机器人出货量突破 2.2 万台,中国厂商占全球约 97%

大胆开麦:行业落地的真实需求,可能要在订单量上除以 10

「去表演化」:静展比例大幅减少,跳舞翻跟头不被业内埋单

「去差异化」不足:300+公司涌进三个赛道、五个场景

什么赛道是百万级的需求?

具身大脑的风向:世界模型最火,但展示很少

为了攻克卡点,全栈自研是头部标配,这很正常

关节模组和嵌入式软件自研,会是趋势

内幕爆料:目前可能真正的在做预训练的具身创业公司,可能不超过 5 家

具身行业的永续公司:融了几十个亿在账上,仅靠利息就能养活研发

大脑能力目前非常同质化

探索什么样的数据真的有用 vs 范式清晰的那一天,有没有那么多机器人布好,目前是矛盾的抉择

本届 WRC 最大的场外热点:宇树上市

宇树上市,给具身行业做了很好的定价

什么是真实订单量?上市之后的界定严格得多…

王兴兴在开幕演讲中谈,目前的具身大脑为什么难以突破?——「他的定义很本质」

机器人的大脑、小脑和神经:技术发展到哪了?

神经,是传感器信号的总线

灵巧手和数据,从机器人配件,走向舞台中心

为什么行业总说,具身数据采集标准不统一?详解数据采集的秘密…

关于采集口径、标注规范、数据格式、时序组织…

仙工打算成立一家专做数据的子公司,正在开启独立融资

整个行业的技术进展的结果是由什么带来的?

强化学习、Coding、数据…都在飞跃

Agent 自进化会加速技术进展

明年,Scaling Law 会有初步显现

大部分自定义的限制场景,VLA 完全够用

「大家的起点都还非常低」

整个展会期间,最意味深长的细节…

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刚刚过去的这届世界人形机器人大会(WRC),对整个行业来说是一场极具分水岭意义的展会。

如果说去年,大家还在拼命展示后空翻、跳舞和概念 Demo,那么今年最大的变化在于——所有浮躁的泡沫开始被挤压,行业正式进入了算 ROI、看真实出货、拼落地能力的实战阶段。

在纷繁复杂的信息流中,我希望穿透 PR 话术、看到真正的行业水位,所以我邀请了上市公司仙工智能(HKG: 6106)的联合创始人叶杨笙。叶老师深耕机器人行业已经有十四年时间,既懂底层算法与软硬件工程,又对商业化极致务实。

这期内容中,叶老师不仅给出了极高信息密度的行业“深喉观察”,还点出了一些行业不敢讨论的话题,比如:

  • 破除出货量与预训练神话

  • 展台 Demo 的行家鉴别指南

  • 数据与底层的核心痛点

欢迎在评论区留下你对 WRC 和行业的观察,好内容需要你的更多互动。哦对了,有关仙工智能这家公司的具身战略,也欢迎前往漫谈第79 期,在仙工上市之际,我与创始人赵越的独家访谈,非常推荐~

本期嘉宾:叶杨笙(仙工智能联合创始人 社交平台账号:叶老师玩机器人)

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很多展台都要设定时展示,为什么?哪些企业展现了真正的实力?

机器人跑太快着火了:运控能力普遍大幅提升

来 WRC 不寒暄,我们只问一些关键问题:

机器人是遥操,还是真实自主?

失败之后,能自己恢复吗,还是要人工重启?

换个光线,换个物体,还认得出吗?

这个任务,非得用人形吗?

剪了几条,加速几倍,网络断了还能动吗?

你们的成功率是挑了多少次场景算出来的?

真正的头条不是任何一台机器人,是「采购日」这三个字

一组关键市场数据:2026 上半年全球人形机器人出货量突破 2.2 万台,中国厂商占全球约 97%

大胆开麦:行业落地的真实需求,可能要在订单量上除以 10

「去表演化」:静展比例大幅减少,跳舞翻跟头不被业内埋单

「去差异化」不足:300+公司涌进三个赛道、五个场景

什么赛道是百万级的需求?

具身大脑的风向:世界模型最火,但展示很少

为了攻克卡点,全栈自研是头部标配,这很正常

关节模组和嵌入式软件自研,会是趋势

内幕爆料:目前可能真正的在做预训练的具身创业公司,可能不超过 5 家

具身行业的永续公司:融了几十个亿在账上,仅靠利息就能养活研发

大脑能力目前非常同质化

探索什么样的数据真的有用 vs 范式清晰的那一天,有没有那么多机器人布好,目前是矛盾的抉择

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宇树上市,给具身行业做了很好的定价

什么是真实订单量?上市之后的界定严格得多…

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机器人的大脑、小脑和神经:技术发展到哪了?

神经,是传感器信号的总线

灵巧手和数据,从机器人配件,走向舞台中心

为什么行业总说,具身数据采集标准不统一?详解数据采集的秘密…

关于采集口径、标注规范、数据格式、时序组织…

仙工打算成立一家专做数据的子公司,正在开启独立融资

整个行业的技术进展的结果是由什么带来的?

强化学习、Coding、数据…都在飞跃

Agent 自进化会加速技术进展

明年,Scaling Law 会有初步显现

大部分自定义的限制场景,VLA 完全够用

「大家的起点都还非常低」

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