在近期举办的世界人工智能大会上，机器人领域的创新成果成为焦点。与往年不同，今年参展的机器人不再单纯展示运动能力，而是更加强调“智能”属性，展现出从“肌肉秀”向“大脑秀”的显著转变。
过去两年，人形机器人凭借行走、奔跑、舞蹈等动作吸引眼球，但公众始终质疑其实际应用价值。今年展会上，双足机器人数量减少，取而代之的是具备更强操作能力的非人形机器人。这些设备不再局限于单一技能，而是能够完成长程任务并协调多步骤操作，标志着技术重心从运动控制转向操作智能。
银河通用公司展示的Galbot G1机器人成为典型案例。该设备在展台上独立完成早餐制作任务，包括烤面包、倒饮料等连续动作。即使工作人员故意打乱物品位置，机器人仍能重新定位目标并调整操作路径。苏度科技则呈现了手脚协同技术，其机器人可在移动过程中完成复杂操作，展现出动态环境适应能力。
技术突破的核心在于具身大脑的进化。传统机器人执行任务如同点选菜单，每个动作独立存在。而新一代系统能够将感知、预测、规划、控制和纠错整合为闭环流程。以早餐任务为例，机器人需持续处理面包盘移位、水壶位置变化等突发状况，每个动作状态都会影响后续决策，这对系统连贯性提出极高要求。
世界模型概念成为行业热议话题。不同于依赖语言指令的VLA（视觉-语言-动作）架构，世界模型通过整合动作数据进行训练，使机器人能够基于物体状态预测后续变化。它石科技展台通过手部运动采集装置，无需摄像头即可在虚拟空间重建人手操作场景，直观展示了这种预测能力。多家企业采用不同技术路线开发世界模型，既有基于扩散模型的传统方法，也有结合自回归架构的创新方案。
尽管技术进展显著，但当前具身智能仍与通用人工智能（AGI）存在差距。现有系统本质上是基于场景的任务动作生成器，而非真正理解物理世界。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军指出，具身模型的核心使命是支持决策而非完美复现现实，其评价标准应聚焦动作准确性、风险规避能力和部署成本，而非视觉逼真度。这种务实定位使得参数量仅8B的模型也能实现高效控制。技术下限的提升同样值得关注。传统机器人企业通过组合VLA、3D视觉和规则程序等技术，在抓取精度等指标上取得突破。梅卡曼德公司展示的六大应用单元，涵盖透明物体抓取、货架取货等场景，证明模块化开发路径的有效性。行业开发效率的跃升得益于AI编程工具的普及，工程师现在能够快速复现前沿成果，中小团队也能参与技术创新。
商业化进程呈现明显场景分化。工厂、仓库等半结构化环境成为主要落地场景，这里物体种类有限、任务流程固定，便于机器人部署。但在商超、家庭等开放场景中，技术仍面临抗干扰能力不足等挑战。苏度科技坦言其产品尚未达到商超应用标准，银河通用的设备也被观察到存在空抓未纠错的情况。家庭场景的突破更需要解决隐私保护、安全责任等非技术问题，如身机器人创始人师云雷表示，该领域仍处于数据收集阶段。
