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（来源：时代周报）
本文来源：时代周报 作者：朱成呈
8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举办。这场机器人产业的年度盛会，成为观察广东机器人产业的一扇窗口。
本次大会广东企业参与数量超过50家，从整机到零部件，从工业场景到服务场景，几乎覆盖产业链的所有环节。
在展会现场，广东企业展现出的一个明显变化是：机器人产业的竞争已经不只是“造本体”，而是开始向产业链上下游延伸。例如，乐聚机器人按1：1比例复刻完整工业生产线，机器人自主完成拆垛、搬运、上料等复杂工序；自变量机器人展示物流场景下的快速分拣能力；智平方机器人则现场制作咖啡、冰淇淋和鸡尾酒，将机器人从工业生产线带到了更复杂的服务场景。
再往产业链上游看，兆威机电、大寰机器人、奥比中光、雷赛智能等企业集中展示了灵巧手、电动夹爪、视觉传感器、无框力矩电机等核心零部件。
这背后是一个越来越清晰的产业趋势：广东机器人产业正在从单纯的“产量领先”，向产业链完整、制造能力突出以及商业化场景丰富转变。2025年，广东工业机器人、服务机器人产量分别达到33.63万台和1518.21万台，占全国总产量的43.5%和81.7%。
广东省工业和信息化厅总经济师邹勇兵在接受时代周报等媒体采访时表示，此次广东参展企业覆盖核心零部件、人形机器人整机、AI算法和行业应用等产业链关键环节，既有优必选、众擎、亿纬锂能等上市龙头和行业标杆企业，也有逐际动力、星尘智能、鹿明机器人等人形机器人赛道新锐，并组织广东省具身智能机器人创新中心等公共平台参展。
领益智造机器人产品经理许康颂向时代周报记者表示，广东发展机器人产业，是“完备制造产业链 + 海量真实工业场景 + 快速供应链响应效率”三者叠加的综合优势。
“广东拥有全部31个制造业大类，汽车、电子信息、生物医药等支柱产业对柔性制造和智能机器人的需求非常迫切，这为具身模型的训练提供了天然的真实数据来源。”智平方公关负责人戈振伟向时代周报记者表示。
供应链响应速度快
“传统行业更强调稳健、平缓，因为产业规模已经足够大。但对于新产业来说，我们特别关注的一个词就是效率。效率就是生命，效率就是一切。”乐聚机器人助理副总裁张大鹏向时代周报记者表示。
在他看来，这种效率在广东、尤其是深圳的机器人产业链中体现得比较明显。
机器人企业在研发过程中经常需要做各种定制，比如外观、结构、关节等。张大鹏举例称，有时早上把图纸交给供应商，当天晚上就能拿到小样。对于新产业而言，供应链响应速度直接影响研发节奏。
“很多时候，研发最怕的不是问题本身，而是中间某个环节卡住，等几天甚至更长时间。”张大鹏表示。在深圳，快速打样、快速验证能够让研发流程保持连续，减少等待时间，也意味着企业可以把更多时间留给后续的研发和测试。
这种供应链效率，最终也会体现在机器人企业的产品迭代和场景拓展上。在2026世界机器人大会现场，乐聚的展区同时摆出多个应用场景。
工业场景中，乐聚搭建了一条按1：1比例复刻的真实工厂产线。Taskor一站式工业部署方案覆盖纸箱拆垛、料箱搬运、小件上料等环节，机器人连续完成一系列过去需要人工操作的工序。在商服场景，夸父承担导览工作，能够与现场观众交流，并进行展区介绍；在科研展区，夸父与夸父鲁班共同完成展示，一个负责主持介绍，一个进行动作表演。
不仅是乐聚，优必选也在大会现场展示了人形机器人在不同场景中的产品布局，涉及工业、商业和家庭消费等产品矩阵，包括工业人形机器人Cruzr Y1、商用服务人形机器人Walker C1，以及超仿生人形机器人U1等。
在优必选副总裁、具身智能与人形机器人研究院院长焦继超看来，大湾区的优势在于制造业基础，“既是我们上游的供应链，也是下游的需求方”，能够形成较为完整的产业生态。
这种生态也体现在优必选的产业链布局上。在上游，优必选与锋龙股份合作，推进灵巧手、伺服驱动器等关键零部件的研发和制造；在制造端，优必选与西门子合作建设人形机器人超级智慧工厂，并与本田贸易、比亚迪、东风柳汽、吉利汽车、富奥股份、永茂泰等汽车产业链企业探索汽车零部件上下料、物料搬运等环节的应用。
机器人开始拼“落地”
对比去年世界机器人大会，产业最直观的变化是行业重心从 “技术样机展示” 转向量产与商业化落地。许康颂表示，去年展会更多是原型样机、技术概念的展示。今年无论是参展企业还是上下游客户，都更加关注DFM 可制造性、供应链、批量交付、真实场景验证。
这一变化在领益智造的展台上也有所体现。此次大会，领益智造集中展示三款面向产业化落地的具身智能硬件产品，并提供从概念设计、硬件制造到量产交付的ODM服务。
许康颂认为，产业已经从 “实验室原型阶段” 往标准化、规模化交付过渡，整机 ODM、标准化硬件底座成为行业热点，行业开始直面 “样机容易量产难” 的现实命题，大家更加看重从零部件、关节模组到整机的全链条工业化能力，硬件工程化、量产能力成为行业核心竞争要素。
而量产只是第一步。机器人真正进入工厂和家庭后，还需要面对大量实验室里难以提前预设的变化：杯子换了位置怎么办？作业过程中突然出现障碍怎么办？如果每出现一种变化，都需要重新调试，机器人就很难真正进入复杂的生产和生活环境。
因此，随着产业从样机走向应用，企业关注的重点也开始从“身体”延伸到“大脑”，机器人能否理解环境、适应变化，并把一次训练形成的能力迁移到更多场景。
自变量机器人此次带来了家庭服务、物流分拣等应用场景，以及无本体数据采集方案。其中，家庭服务和物流分拣场景均按照已落地案例进行1：1复刻。在家庭场景中，机器人完成收纳整理、清洁、搬运等任务；在物流场景中，两条机械臂配合夹爪，对随机包裹进行自主分拣，现场展示的分拣效率达到1816件/小时。
自变量现场工作人员向时代周报记者表示，广东在生产端拥有完整的机器人供应链，以及汽车、3C、家电和物流等丰富制造业场景，可以让模型快速部署到本体和产线，并将真实反馈带回训练。
“我们的机器人已经在广东本地的多个真实场景中落地应用。”戈振伟表示，正因为真实的落地场景足够多、足够多样，我们才能持续获得高质量的真实作业数据，反过来迭代具身大模型。在他看来，广东不仅是制造重镇，更是训练机器人大脑最好的“数据场”和“训练场”。
机器人产业正在形成一条新的循环：机器人进入真实场景，产生真实数据；数据反过来推动机器人的能力迭代；能力提升后，再进入更多场景。但真正让机器人“上岗”，还需要解决一个更基础的问题j9国际站官网。如何让机器人以更接近人的方式理解任务，并在变化的环境中持续完成动作。
智平方今年推出并开源了类脑架构具身模型NeuroVLA，将人脑“皮层—小脑—脊髓”的协同机制引入机器人控制体系：皮层负责语义理解和任务规划，小脑负责运动协调与动态修正，脊髓则负责更快速的动作执行和安全反射。简单来说，机器人不再试图让一个“大脑”处理所有事情，而是将理解、规划、运动控制和实时反应拆分到不同层次，再进行协同。
某种程度上，人形机器人产业正在进入下一阶段：当“身体”逐渐从实验室走向产线，真正决定机器人能走多远的，开始变成它面对真实世界的不确定性时，能不能少一次人工干预，多完成一次自主判断。
