8月19日，2026世界机器人大会（WRC）正式开幕。仙工智能以「从预见，到看见」为主题，将机器人大脑、世界模型、真机数据与多形态机器人带到现场，展示具身智能从实验室走向真实场景的最新进展。
行业对具身智能已有诸多预见：更强的模型、更好的泛化、更长的任务链。而真正重要的是，这些「预见」能否走出模型与实验室，进入真实机器人、真实任务与真实场景，并经受住真实世界的持续验证。
三大具身智能战略公布
8月20日，仙工智能举办发布会，正式公布三大具身智能战略方向，推动「让具身智能没有门槛」：
一是推进机器人大脑通用化，通过大脑载体、模块化生态与模型能力，构建面向不同机器人形态的通用机器人大脑体系；二是建设真实世界数据基础设施，打通真机数据采集、治理、训练与评测全链路；三是共建百万台机器人进化网络，通过「阶梯计划」推动具身机器人规模化落地。
推进机器人大脑通用化
仙工智能提出，在原有机器人控制与平台能力基础上，持续向具身模型与智能决策层延伸，构建面向不同机器人形态的通用机器人大脑体系。
在硬件层面，机器人大脑需应对日益丰富的机器人构型与算力需求，逐步实现从局部控制到全身协同控制；在生态层面，连接机械臂、关节、灵巧手、传感器等模块，使不同组件更快组合成新形态；在模型层面，围绕空间理解、任务推理、动作生成与世界建模持续布局，让不同模型能力按场景被调用，通过同一套大脑进入机器人。
仙工智能强调，机器人大脑不是单一的大模型或域控制器，而是「模型 + 小脑 + 神经」三位一体、软硬一体的完整智能体系。模型层作为认知中枢，负责环境感知、任务理解与智能决策；小脑层作为执行中枢，负责运动规划、轨迹生成与实时执行，让动作做准、做稳、做安全；神经层作为连接中枢，通过统一接口与协议栈适配400+核心零部件，连接传感器、关节与执行机构，形成完整闭环。三者装在同一块硬件载体上，指令才能真正落到关节。
建设真实世界数据基础设施
仙工智能正式成立具身智能数据子公司——杭州开物创新具身智能科技有限公司，打通真机数据采集、多源接入、数据治理、模型训练、仿真评测与能力回灌的完整链路，建设机器人大脑持续进化的数据基础设施。
机器人在真实场景中运行，持续产生感知、动作、状态与反馈等真实数据，经治理后进入模型训练与迭代，再将提升后的模型能力带回生产现场，形成「真机产生真实数据，数据驱动模型迭代，模型回到生产持续创造新数据」的闭环。
围绕这一闭环，仙工智能将构建覆盖本体自主运行、人类接管、仿真、跨构型真机等多源高质量数据体系，并计划于今年第四季度开源完备具身数据集和自研评测基准。
阶梯计划：共建百万台机器人进化网络
发布会上，仙工智能宣布联合火星加速器发起的「阶梯计划」正式落地，并公布首期20家生态合作企业名单，覆盖具身智能产业链多个关键环节，标志着计划从目标提出进入生态共建与场景落地阶段。
「阶梯计划」的核心目标是：到2030年，与生态伙伴共同推动100万台具身智能机器人落地，覆盖多种本体形态，在各类真实场景中持续执行多样化操作任务。这一目标的背后，是数据、模型、芯片、算力、零部件、本体、场景、应用等漫长而复杂的产业链协同。
仙工智能将开放自身在工业及商业场景、行业应用和机器人适配等方面的积累，与伙伴围绕真实场景联合验证、产品化与规模协同、产业资本与创业陪跑、全球化连接等方向共同推动规模化落地。目前，仙工智能已积累近3000个泛工业商业场景客户、20+细分行业经验及400+核心零部件适配体系，连续三年蝉联全球智能机器人控制器销量第一，业务覆盖43个国家和地区。
WRC现场：让机器人越干越聪明
在WRC展台，仙工智能展示了从单一动作走向长程任务的能力。现场咖啡制作展示的并非「会做咖啡」，而是一项包含多个步骤、具有明确目标的长程任务执行；汉诺塔则考验机器人面对变化时的理解与执行——圆盘位置、颜色、形状均可变化，机器人无需重新编程即可识别目标并完成堆叠，背后是规则、空间关系和物体属性的综合理解。
在互动区，人形机器人能与观众自然握手，接触瞬间表现出柔顺感而非刚性顶撞；机器狗搭载机械臂，实现腿部运动与机械臂动作协同，不再是彼此独立的系统。具身求签则展示了VLA与高频控制的融合——由VLA负责理解与决策，高频控制完成精细摇签动作，即使签筒位置与类型变化，仍可识别、抓取并完成解签。
此外，搭载机械臂的AI配送机器人可完成抓取、导航、绕障、3D避障及电梯交互，将过去需多设备或人工参与的环节连接为完整配送任务；具身叉车可识别不同颜色托盘并完成叉取，其BEV实时感知画面随观众与环境变化持续更新。这些机器人不仅在工作，也在工作中持续产生数据。
从百万台机器人，迈向通用具身机器人大脑
从机器人大脑、真实数据到百万台机器人进入真实世界，仙工智能正在构建一条从智能能力、数据积累到规模化落地的进化路径。今天在WRC现场被看见的每一项能力，都是这条路径上的一个切面。
100万台机器人进入真实世界之后，真正增加的不仅是机器人数量，更是更多真实任务、真实数据与模型经验，以及一个不断被机器人大脑理解和学习的物理世界。从一台机器人到更多机器人进入真实场景，再到数据反哺智能能力——这是一条不断循环、不断向上的进化路径。智能进化没有捷径，只能逐级攀登。
从看见能力，到让机器人真正进入世界、理解世界，并在真实世界中持续进化——这不是终点，而是通用具身机器人大脑的开始。
（供图/仙工智能）
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