1天前 不跳舞了，干活去：WAIC上有的机器人已经开始上班了

作者：林一哲     出品：具身智能大讲堂

WAIC 2026闭幕，超300家机器人在展馆内集中亮相并动态展示，200多家具身智能企业参展，比去年的80余家增长了一倍多。

据IDC统计，2025年全球人形机器人出货约1.8万台，同比增长508%，听起来凶猛。而据中国经济网援引的国内市场口径，我国已售人形机器人中，科研教育占42%，数据采集与互动展示占19%，直接进入工业物流等高价值生产场景的，只有4%。

这个4%说的是国内人形机器人，还没有覆盖四足、灵巧手等更广义的具身智能设备。但它足以说明一件事：绝大多数机器人还在实验室和展厅里，真正上了生产岗位的是极少数。我们今天就来盘一盘，看看到底是哪些人形机器人，在哪里，给谁干什么活。

01.

物流搬运：跑得最远的场景

如果按“已在客户现场常态运转”来筛选，物流是目前走得最靠前的场景。

据介绍，星动纪元的具身物流方案已在顺丰、中国邮政等十余个物流中心常态运转，部分场景可24小时作业。今年4月，顺丰领投了星动纪元超2亿美元融资，顺丰既是本轮领投方，也是星动纪元公开披露的物流客户之一。星动纪元宣布完成行业首个PMF（产品市场匹配）验证，Q2开启千台级交付。

智元与京东物流联合发布精灵G2 Max，并宣布将其应用于京东物流智狼仓。G2 Max单臂负载18公斤，据双方介绍，可面向24小时搬运、码垛任务；半导体料盘上下料则是现场还原的另一条工业产线能力。在江西南昌龙旗科技的3C电子工厂，已经常态化并线的是精灵G2，和工人一起在产线上干活。

物流场景跑得快有一个核心原因：任务足够标准化。抓、放、搬，动作重复率高，数据回流快，模型迭代周期短。而且物流客户有明确的降本需求，算账逻辑清晰：一台机器能替多少个夜班工，多久回本，客户自己会算。

WAIC 2026现场，精灵G2 Max与京东物流仓储设备同场展示；画面中的料箱标有京东物流标识。来源：IT之家

02.

药房分拣：最意外的落地场景

在WAIC 2026的“镇馆之宝”评选中，蚂蚁灵波智慧药房拿下了这个称号。

该方案已在国大药房上海门店落地，由三台不同构型机器人协作完成接单、取货和交付。据现场报道，问诊取药流程最快约90秒，门店无需为机器人进行专门空间改造。

穹彻智能的药房方案则公开披露可处理3000多个SKU、部署面积约2.5平方米，据公司介绍，已在沈阳等地连锁药房完成部署与运行验证。

药房场景能跑通有它的特殊性。药品SKU数量虽然不少，但品类相对固定，不像工业产线那样频繁换产。任务流程和商品管理相对结构化，门店之间虽有布局差异，但整体复制难度低于工业产线。更关键的是夜班：药房24小时营业，夜间人工难招且人力成本高，机器人被企业视作潜在切入口。无需专门空间改造进一步压低了部署门槛，但跨门店复制仍涉及流程适配和人机磨合。

蚂蚁灵波在WAIC 2026展出的机器人智慧药房，三台不同构型机器人在同一药房场景中协作。来源：中国日报

03.

工业产线：最硬也最慢的战场

聆动通用（科大讯飞深度孵化）今年获得国家机器人检测与评定中心颁发的首张工业应用具身智能机器人CR认证证书，认证覆盖电气安全、机械安全、EMC等项目。这是一个信号：具身机器人正在从“展品”变成可以进入规范化检测流程的“设备”。聆动的机器人已经在做分拣作业，但从获证到客户采购、产线验收和形成稳定ROI，仍需要更多实际项目数据。

极智嘉在WAIC上展示的Gino 1，追求的是一个更硬的指标：泛化抓取。展台上它抓的全是薯片袋、透明包装的面包这类异形商品。极智嘉自研了三指灵巧手，关键指标不在于“能不能抓住”，在于“抓30万次以上手指还灵不灵”。据极智嘉负责人给出的行业参照，目前市面上头部灵巧手的寿命在30到50万次左右，实验室演示够了，但在仓储产线上如果一天抓取数千次，几个月就可能逼近寿命上限。工业可靠性才是这个环节真正的考题。

它石智航的A1此前以一小时完成百余次亚毫米级柔性线束装配获得吉尼斯世界纪录，WAIC现场又复刻了线束产线操作。线束插接是汽车制造中最依赖人手的工序之一，精度要求高，动作复杂，工况多变。

工业产线是具身智能最终要拿下的主战场，也是推进最慢的。精度要求高，容错率极低，换产线或换物料时，不少项目仍需要现场标定、增量数据采集和模型适配。“能稳定干8小时”比“能演示8分钟”重要得多，连续8小时稳定作业仍是许多厂商正在验证的指标。

极智嘉Gino 1在WAIC 2026展台抓取软包装商品，呈现仓储场景对异形物品抓取能力的要求。来源：腾讯新闻

04.

特种场景：小众但刚需

云深处的四足机器人已面向应急救援和消防侦察应用，并参与了多类消防实战竞技和应急演练。机器人可携带可见光、红外和气体传感器进入危险环境，为救援人员回传现场信息。

云深处官方应急救援应用画面中，四足机器人搭载设备在废墟与烟雾环境中作业。来源：云深处科技官网

这个场景的逻辑和前面三个完全不同。量产规模不大，价值衡量也不完全等同于替代人工。它的核心价值在于“不可替代”：有毒、有火情或地形复杂的环境，人进不去的地方，机器人能进去。这是目前所有具身场景中，“替代人”这件事说服力最强的一个。

05.

为什么只有4%

既然已经有人在用了，为什么工业物流场景的占比还是只有4%？

泛化能力是第一道关卡。物流场景跑得快，部分原因是仓库环境相对标准化。但到了散乱的工业产线或者变动频繁的零售门店，机器人换一个新环境往往还要“连夜采数据、现场调模型”。一台机器人在A仓库的表现，通常不能零成本、零适配直接复制到B仓库，部署成本和周期被大幅拉高。

ROI同样是硬约束。灵初智能CEO王启斌谈到工业场景时直言，“纯流水线的节拍算账很难”。硬件成本仍在高位，加上部署调试、运维和故障停机的费用，很多场景的账还算不过来。

还有一个容易被忽略的瓶颈：连续运行时长。散热、电池、机械磨损是一系列绕不开的工程难题。绳肌妙算在WAIC现场发起了Aero Hand Lite的4天×24小时快递分拣挑战，这类工程化耐力验证在行业里还很少见。在最终计数和故障记录公布前，连续运行能力仍是需要更多实测数据来回答的问题。

基于目前公开案例的部署密度和验证进度，我们对具身智能各场景的成熟度观察排序大致是：物流搬运＞药房分拣＞特种作业＞工业装配＞家庭服务。这个排序参照的是客户现场运行、连续作业验证和复制扩编的公开信息密度，不是行业统一排名。

4%是起跑线，能不能在一两年内翻倍，取决于泛化、成本和工程可靠性三道关卡的突破速度。今年的WAIC让我们看到，确实有机器人开始上班了，但从“开始干活”到“干得好用”，还有一段工程师要走的路。