8月19日，2026世界机器人大会(WRC)期间，由百度智能云主办，探月具身智能社区、清华MBA具身智能俱乐部联办的「具」变临界，「身」入场景——具身智能场景落地专题活动在北京亦庄成功召开。
来自北京人形、智元、星动纪元、自变量、帕西尼、苏度科技、原力灵机、吉翼智能等近20位具身智能行业技术先锋、企业创始人齐聚，围绕技术创新、场景实践与商业化破局，深度探讨了具身智能泛化落地的可行路径。
百度集团副总裁袁佛玉出席并发表致辞，她指出，当下具身智能正在发生重心迁移——从“模型能否完成一次动作”转向“系统能否在变化环境中长期完成任务”；从“数据规模”转向“任务相关的真实交互、失败样本和部署回流”；从“机器人人形之争”转向“单位任务成本、有效工时、人工接管率和复制周期”。
袁佛玉强调，当前具身智能产业的关注点，正从“能力涌现”进入“生产力兑现”阶段，关键在于机器人能不能真正走进能源、制造、物流、康养等真实业务场景，稳定完成复杂任务，建立起模型进化、数据回流和场景部署相互促进的产业飞轮。
模型层面，从理解语言，走向理解和预测物理世界。机器人进入物理世界需理解物体关系、预测动作与环境变化。百度智能云依托百度百舸AI计算平台，提供大规模异构算力调度、训推工程优化及完整工具链支持，已与多家具身企业、科研和产业机构合作推进VLA和世界模型研发，部分合作中单步推理延迟已进入百毫秒以内区间。
数据层面，从训练材料，变成最核心的生产要素。机器人数据采集成本高、标准不统一，且与本体和场景深度绑定。百度智能云围绕具身数据全生命周期建设数据Infra能力，支持从采集、清洗标注、数据集管理，到训练数据供给、模型评测和真实部署数据回流的完整闭环，帮助企业在真实部署中形成“数据-模型-场景”飞轮的正向循环。
应用层面，从展示能力，走向接管高价值任务。判断一个具身场景能否成立的关键，在于任务成功率、人工接管率和单位任务成本能否持续改善。百度智能云围绕多模态人机交互和云、管、端安全两类方案为规模化部署提供支持。在与智元等伙伴的合作中，探索多模态人机交互及终端安全能力在真实机器人产品中的应用。
01.
中信证券李辰霄：
场景落地是消弭
估值“预期差”的关键
中信证券产业研究分析师李辰霄指出，国内具身智能企业在场景多元性和开放性上具有显著优势——国内整机厂商已在工业、商业、能源等多个场景布局，海外厂商几乎全部以家庭为终局目标，相比之下，海外厂商落地场景较为单一。
二级市场上，板块估值从5000亿元迅速扩容至3万亿元后进入横盘，实际根源，在于“预期差”：市场对价值量增速变化的关注度，已超过绝对值本身。特斯拉2022年至今关于Optimus量产的公开表态口径反复变化，持续成为市场热议的焦点；国内厂商通过直播和展会展示部署成果，正在有效消弭预期差。
关于部署的经济性与训练价值，李辰霄认为行业过分关注经济性而低估了训练价值。高度结构化的工业场景中，机器人短期经济性账本往往算不过来，但训练价值更高——跨本体能力的提升，本质是模型对物理世界能动性改造的理解深度。2023年工信部等17部门印发的《“机器人+”应用行动实施方案》和上海“十五五”规划提出的10万台机器人进工厂目标，是中国在产业落地上领先于海外竞争对手的关键变量。
在商业模式与估值层面，垂类场景已能支撑百亿级别上市公司估值，北美Agility今年在手订单达3亿美元，对应1000台机器人三年期租赁合约。Physical Intelligence、Generalist AI等公司展示的基座大模型路线，则需在算力、数据、训练时间的耦合规模化效应上交出更充分答卷，长期有望诞生更大估值空间。
02.
唐剑：
VLA与世界模型长期共存
3D场景率先落地
北京人形机器人创新中心CTO唐剑指出，当前具身智能行业主流技术路线分为VLA和世界模型两大方向，但两者并非替代关系，将在相当长时间内共存。VLA越做越专，聚焦特定场景和技能；世界模型追求泛化能力的极致，适用于非结构化和半结构化场景。
北京人形已发布国内首个通过网信办备案的具身智能大模型Pelican VL 2.0，7月单月调用量超12万次，输入输出Token累计超过6亿，已正式开启商业化服务。唐剑透露，该模型在具身智能强相关任务上已超过通用大模型，评估能力与国内头部商用大模型持平。
产业落地方面，北京人形聚焦3D场景——Dangerous（危险）、Dirty（肮脏）、Dull（枯燥），在能源运检、物流搬运、检验检测和商业服务等领域均已实现部署。公司已与奔驰、杭州运河集团、中国科技馆、工商银行等机构达成合作，其机器人也是首个进入国家电网双实训练基地的机器人。唐剑判断，2026至2027年将在结构化工业场景看到规模化落地，非结构化家庭场景仍需等待泛化能力的进一步突破。
03.
刘中伟：
X-Y-Z曲线定义产业节奏
7个场景完成0-1验证
智元中国区副总裁刘中伟对智元在场景应用上的探索做了介绍，介绍了具身智能发展的XYZ曲线，X曲线回答机器人如何从研发尝鲜走向规模量产；Y曲线回答机器人如何进入真实部署、形成商业闭环；Z曲线指向具身智能全面普及和群体智能涌现。
智元今年重点在做部署态场景的落地，其中在产线的上下料、工业搬运、物流分拣、导览导购导引、服务零售站、安防巡检、工商业清洁上都有应用部署，其中上下料场景在龙旗产线已经完成并线部署，并常态化作业。
刘中伟强调，这些场景的1-N需要依赖生态力量，所以我们推出了AIMA具身智能的技术生态架构，基于这些平台，我们要打造具身智能行业最开放繁荣的技术生态，推动机器人真正进入产业场景创造价值。
04.
席悦：
PMF四关卡是
机器人成为生产力的前提
5城10余物流中心完成部署
星动纪元联合创始人席悦指出，行业考题已从“机器人能不能完成任务”变为“能否持续、稳定、经济地完成任务”。从Demo到新质生产力，必须跨越PMF（产品市场匹配）的四个关卡：需求真实、产品稳定高效、客户用得起、场景需求可复制。
星动纪元坚持全栈自研，构建从“数据-运控-大脑-灵巧手-整机”全链条系统能力。目前星动纪元已在5个城市10多个物流中心完成部署，单一场地达数十台规模。
席悦强调，部署产生数据、数据提升模型、模型拓展场景、场景带来更多部署，越早进入真实场景，对模型、硬件和商业化发展越有利。跑通PMF的标志是场景中是否出现批量复购——客户愿意持续买单，才是健康的商业化进程。自研硬件不仅控制成本，还能重塑商业模式。
05.
甘如饴：
理解物理世界的通用大脑
让同一套模型
跑进家庭与物流产线
自变量机器人合伙人兼算法负责人甘如饴，深度解读了WALL-B模型跨场景落地的技术底层。他指出，重力、惯性、摩擦力等物理规律不因环境而改变，理解物理规律的模型也必然通用。
WALL-B从研发首日起就将视觉、语言、动作与物理预判纳入同一神经网络同步训练，依托记忆能力应对被遮挡包裹等真实场景，从而实现家庭服务与物流分拣两大差异场景的无缝复用。
为支撑模型持续进化，自变量构建了工业化数据生产体系与全链路Infra基建：无本体数采精度达3毫米、效率提升10倍，在线学习框架支持千台以上机器人同时优化，分布式Muon优化器将收敛效率提升至原来3倍。他强调真机验证不可替代，而真实产线1800+件/小时、98%成功率的连续分拣，正是通用模型路线的落地答卷。
06.
聂相如：
触觉是机器人交互
绕不开的感知维
5座数据工厂年产2亿条数据
帕西尼人工智能科技联合创始人聂相如指出，触觉是机器人跟物理世界交互绕不开的感知维度。帕西尼将触觉传感器从10万元一片做到100多元，成本的大幅降低直接推动了市场份额的增长，全球市场份额超80%，出货量保持全球第一。
公司发布了行业首款搭载触觉传感器的灵巧手，具备耐高温、抗油污、IP68防护和抗电磁干扰等工业级能力，可采集软硬度、压强、摩擦系数、材质和纹理特征等多维度触觉信息。传感器也已应用于机器人足底，让双足机器人能够精准理解不同的地面特征，实时调整步态和用力。
聂相如透露，帕西尼在过去14个月内在全国建设了5座数据采集工厂，单座规模1.5万到2.7万平方米，年产百亿条真实工作流数据。数据涵盖从工业组装到家庭场景的各类操作，通过还原熟练工人的操作流程，加速具身智能在真实场景中的落地。
07.
陈雪松：
“飞拉达”系统让仓库
运行延长至24小时
今年营收预计接近10亿元
原力灵机副总裁陈雪松判断，具身智能尚未迎来“GPT时刻”——GPT时刻的本质，是模型涌现出“做未曾做过的事”的能力。目前，抓取万物、长程任务编排等能力已开始涌现，行业正逼近这一拐点。
原力灵机从VLM预训练出发，构建VLA大模型DM系列，4B参数版本推理效率在50毫秒以内。同时发布了DW 0.5通用具身世界模型作为仿真器用于强化学习验证，并推出全球第一个具身的MaaS服务，基于移动网络的推理延迟仅150毫秒。
陈雪松介绍了“飞拉达”三级任务分级系统：简单任务机器人自主完成、复杂任务具身能力处理、长尾问题由人接管。以物流仓库为例，传统货到人模式人工作12小时后停工，引入分级处理后仓库可由12小时运行延长至24小时。原力灵机今年营收预计接近10亿元，2027年目标商业化场景规模化落地。
08.
王超：
“质检家”与“小睦”
在工业、商服领域兑现
“效率+质量+成本”三重价值
吉翼智能董事长兼CEO王超提出，具身智能场景落地需要算清三笔账：数据账、交付账、商业账。
数据账方面，吉翼的解题思路是“让产线自己训练自己”。大股东捷翼科技万名工人、24小时不间断运转的制造基地，本身就是一座永不关机的“数据发电厂”。吉翼投资1亿元建设的数据采集训练中心，与捷翼产线深度咬合——产线上每一个动作、每一次质检，都通过数采设备实时转译为模型训练燃料。
交付账方面，吉翼将服务奥迪、宝马、奔驰等德系豪华车企的VDA精工体系平移至机器人全生命周期——从开发、交付到制造，确保产品鲁棒性。8个月完成从产品定义到交付，背后是一套车规级全链质控体系在支撑。
商业账方面，王超认为，具身智能要走进千行百业，必须击穿成本壁垒。吉翼的全栈自研能力，本质上就是一套从核心软硬件到数据基础设施的“降本组合拳”——关键零部件自主掌控，单点研发投入也通过生态规模效应持续摊薄，吉翼提供给客户的是一套综合使用成本可控、可规模复制的解决方案。
09.
韩铮：
商业落地必须达到
99%以上的可靠性
“机器人小屋”三城已落地
苏度科技联合创始人兼CEO韩铮强调，商业落地必须达到99%以上的可靠性——工业机器人的标准是一定连续时间工作不宕机，具身智能任务再难也必须守住这条底线，否则必须有人的辅助和干预。高可靠性始终是规模落地的前提，实现泛化可靠的操控、搭建机器人智能体，是具身智能的必经之路。
苏度R1模型在200多个未见过的物体上单次抓取成功率达98%以上，通过自纠错二次尝试达到100%。通过仿真预训练加真机微调的组合，苏度在抓取、放置、亚毫米级插桩和柔性物体操作等技能上实现跨物体、跨环境的高可靠性泛化。
韩铮介绍，苏度的商业模式是面向具身智能开发者提供稳定可靠的Skills和硬件，通过“机器人小屋”（bothaus）开发者中心模式支持各类应用方聚焦上层Agent开发。目前，苏度科技已在硅谷、苏黎世、上海落成开发中心，北京海淀正规划中，今年内将陆续向开发者开放。
10.
与场景同行
供需双方共话
商业化破局真实门槛
本次论坛压轴圆桌以“具身智能产品的商业化破局之道”为主题，集结具身企业创始人与场景需求方高管，围绕场景准入、规模化复制和商业模式三个层面展开深度交流，碰撞观点、凝聚产业共识。
星忆智能创始人兼CEO宋知珩、北京稻香湖投资发展有限责任公司副总经理杨锦华、深诣机器人联合创始人黄康尧、龙源北京新能源工程技术有限公司装备所主任助理李源、新时达具身智能研发总监詹继杨、华熙万物总经理刘卷卷共同参与本场圆桌对话。
宋知珩聚焦具身多模态数据，指出数据质量比数量重要十倍——我们的实验对比发现，相较于普通质量的人类数据，仅用其十分之一的高质量人类数据，便可将复杂灵巧作业的操作性能提升10%以上。他认为具身落地的标志是机器人能在单一场景持续作业，效率和成功率比人还高，3-5年可进入工厂或单一场景，家庭场景则需解决政策权责问题。
杨锦华坦言酒店暂未引入机器人，主因是场景复杂、人群多元、安全责任不清，“到底是厂商的问题还是场景方的问题，现在没有明确说法”。他判断会先从迎宾、引导、递送等标准化工种入手。同时他也提出了一个更超前的设想：能不能开一家全机器人的前厅餐厅，厂商出设备，酒店出场地，以合作分成的方式降低双方的前期投入风险。
黄康尧介绍深诣专注原生自进化的Foundation Model（基础模型），预训练保障泛化，通过现场收集真实数据持续更新网络，让机器人在真实场景中越干越聪明。他认为工业场景的落地标志是客户愿意付费——能力够强、成本够低、ROI能算得过账，客户自然买单。出海的前提是安全认证、数据合规从设计第一天就考虑，先做国内再补课大概率要推倒重来。
李源明确新能源场站的核心诉求是“人不在现场”，目前大规模部署卡在续航短、成本高的问题上，设备故障后仍需人员返站检修，反而增加了运维成本。他判断工业机器人受益于央企国企批量招标采购，经济体量更大；消费类设备数量上领先，但央国企要求数据必须在内网闭环，买设备、数据、模型、平台分拆采购是硬门槛。
詹继杨提出“工规级”硬指标：重复定位与手眼精度达标、MTBF达8小时以上、设备可动率90%以上，客户才愿意掏钱。他认为硬件一次交易加软件持续升级的混合模式更切合实际，当前POC阶段应保持开放性，让需求方按结果付费过渡到正式部署后再走设备采购流程。
刘卷卷认为，具身智能落地的关键是让场景内容有复购性，把供需两端黏性建起来。她判断，未来1-2年线下消费领域将率先拥抱具身智能，共创消费新场景，商业场景的多元、开放和共创性，最能迸发具身智能真正的价值。从工业到商业再到生活，具身智能正一步步走近大众日常。
近一个小时的讨论，六位嘉宾坦诚交换了各自真实的需求与顾虑：场景方关注安全可靠和投资回报，供给方聚焦产品稳定和持续迭代。这些诉求不是对立，而是共同解题的起点——商业化破局本就无法一步到位，技术与商业、供给与需求之间的磨合，本身就是场景落地最真实的推进过程。而“算得过账”与“安全可靠”，恰恰是各方在这条路上必须共同守住的底线。
从Demo到场景，从实验室到产业一线，具身智能的落地之路正在被一步步走通。从模型迭代、数据创新，到硬件自研、场景落地，全产业链协同节奏持续加快，具身智能正迈入规模化落地新阶段。
百度智能云正为整个具身智能行业的高速发展提供支撑，不仅服务了包括北京、上海创新中心在内的具身智能“国家队”，也在为智元、星海图、智平方等产业链上超过50家重点具身企业，提供全栈AI云技术支撑。
未来，百度智能云将继续与产业伙伴携手，推动具身智能从“能跑”走向“可复制”，共同筑牢场景落地的产业根基，助力更多产业创新者抢占主动、赢得先机。
