B | 看到机器人在叠衣服,或许会觉得它也能做收纳,能叠T恤,那也能叠大衣、裙子,在现场能干,搬到任何一个家庭,也可以直接上手。
C | 但这份想象,机器人目前还很难接住。光锥智能在展会了解到,很多演示比较流畅的任务,其实是根据固定的场景和流程,特调出来的。一旦换上没见过的物料,或者打乱流程,甚至干扰光影,表现就会不如人意。
D | 2. 淘宝618时间轴 - 抢先购(5月16日20:00):现货「官方立减15%起」,服饰、日用品单件直降,无需凑单。
E | - 狂欢节(6月15日-18日):全品类满减加码,直播间密集发放红包雨,88VIP可叠加「满5000减400」券。 - 预售期(5月13日-16日):付定金享「定金膨胀」(如100元抵150元),锁定护肤品、小家电低价。 二、iPhone 16 Pro 降价幅度:国补与平台优惠叠加 原价 7999 元的 iPhone 16 Pro 128GB 版本,目前在京东已经暴降到 5999 元,并已支持国补减 500 元。
F | 有展台工作人员向我们坦言,演示前在现场临时采了数据,或表示做了“微调”。
G | 也就说,现在 iPhone 16 Pro 全新仅需 5499 ,半年多时间已经跌了 2500 元。演示中的干活,和真正的干活,仍隔着一些距离。这已经比去年同期的准新二手 15 Pro 还要便宜了。这段距离有多远,取决于模型的泛化能力,精准度和反应速度如何,数据能否供应得上,采集方式有哪些新的解法……但时间不等人,机器人行业已经来到了关键转折点。
H | 在过去大半年间里,机器人行业涌入了太多资源。几乎每两周就有融资事件,IPO的门口排着一长串人,机器人这个还处于早期的行业被资本、客户、产业链们共同推到了史无前例的高位。尤其是当宇树上市首日达成4千亿市值,标杆效应打开了机器人行业的天花板,同时也让那些试图在公司低估时期入局的投资人,少了“捡漏”的可能。但热闹终将散场,筹码总会兑现成价值。
I | 其它存储版本和 Max 版本均有所降价但价格仍然超过6000元,无法参加国补,但有消费券。 iPhone 16 Pro 在京东整体降价后价格表: iPhone 16 Pro 128g 原价¥7999 国补后降价2500 现价¥5499 iPhone 16 Pro 256g 原价¥8999 降价达到2100元(叠加以旧换新400元+消费券300元)现价6899元 iPhone 16 Pro Max 256g 原价¥9999 降价达到2200元(叠加以旧换新400元+消费券400元)现价¥7799 iPhone 16 Pro Max 512g 原价¥11999 降价达到2200元(叠加以旧换新400元+消费券400元)现价¥9799 价格均低于万元! 参与方式:手机京东APP搜索「苹果599」,直达优惠! iPhone 16 Pro“国补+618”双重优惠解析 今年“国补”政策明确:售价6000元以下的手机可享最高13%补贴(约780元封顶),而iPhone 16 Pro基础版通过平台降价后有望纳入补贴范围。具体操作需注意: 补贴条件:需通过官方以旧换新渠道(旧机估值≥500元),或选择指定绿色节能机型。当行业融资通道收窄,随之而来的就是靠硬实力的长跑。 叠加规则:国补可与平台券、店铺券平行叠加,但不可与地方政府消费券共用。
K | 这次WRC上,工业领域依旧集中在上下料、搬运、码垛几项任务上。优必选用隔离带围出一个上百平米的空间,多台机器人协同完成物料搬运、分拣、流转,亮点是支持3分钟自主换电,解决了续航的问题。银河通用的Galbot S1主打重载搬运,双臂最大负载达到了50公斤。虽然这些任务机器人都完成得不错,但在这个高度可标准化的场景里,如何跟传统工业设备对标,是行业最大痛点。比如优必选的Walker S2,从搬起料箱,移动几米,再放到传送带,全程用了10秒以上。这个速度,远低于机械臂和AGV的水平。工业流水线之外,快递分拣成了这次大会最卷的场景之一。走了一圈,大概有七八家都在演示。
L | 这是工业领域里,极少数已经能用计件数量来衡量的场景,任务明确、节拍可量化。其中,星动纪元最快速度每小时将近2000件,自变量之前直播的战绩是一小时1816件、准确率超98%。这个数量水平,已经接近人类熟练工。其中,自变量的方案很有意思,它没用看起来更“高科技”的人形和灵巧手,只有两只机械臂,安装两个夹爪,而且就连夹爪也几乎不怎么张开。就是在这么朴素的设备上,既展示出了效率,也兼具了具身智能的泛化性。比如翻面单时,它是用一只夹爪先挡住包裹,再用另一只夹爪直接把包裹掀过去,然后推到传送带上。用东北话说,这个动作叫“扒拉”。这一方式不仅拓宽了可处理包裹的尺寸、形状,也能提高效率。演示环境中,自变量的包裹并不是统一的,有柔软的塑料包装,有不同尺寸的硬纸壳箱,其中还掺杂了不是快递的毛绒玩具等物品,机械臂都能快速识别,进行分类处理。遇到两个尺寸相同的纸箱挨在一起时,它会先把旁边的包裹推出去,再操作眼前的包裹,一次翻不过去就再翻几次。
M | 光锥智能询问了自变量这个方案的落地情况,展台工作人员称,目前已经在全国多个快递中心投入实际应用了。但问到具体是多少家,是哪家快递,对方表示无可奉告,并表示确实是真的干活,不是为了采集数据。
N | 零售是今年展台密度上升最快的场景,背后逻辑是“半结构化”场景,比工厂开放、比家庭可控,既能算商业账,又能持续产生多样化的真实交互数据。
o | 蚂蚁灵波展示了在超市和药房场景中,从扫码下单、机器人到货架取货、把商品送到前台的标准流程,并且,智慧药房的方案已经在上海真实门店投入运行。零售要规模化,靠的就是流程的可复制性。同样的场景银河通用和星海图也都在验证,后者展示的规模最大,号称能泛化到万种SKU,但现场抓取时出现过多次失误。值得思考的是,光锥智能注意到,今年WRC展示的零售场景似乎有些“退步”。在2025年WRC时,银河通用的演示具有明确的“非标”特征。
p | 比起今年的演示,去年货架商品摆放紧密,辣条一类的产品还挂在钩子上,完全就是真实小卖部的样子。但今年的演示一眼望去都是标准化,标准的货架、间距一致的商品摆放。或许,今年的设计是基于演示成功率的考量,但行业从“秀泛化”变成了公式化的“保交付”,也失去了不少“灵性”。
r | 热闹的背后仍需冷静判断,家庭叙事想象空间很大,但短期内不可证伪。工业场景里,每小时分拣多少件就是多少件;而叠衣服叠得好不好、陪伴得开不开心,没有客户会在下个季度拿着验收单找上门。“能干活”已是行业共识,“活干得怎么样”开始成为可量化、可被证伪的分水岭,已经成为了下半场的入口。
s | 谁说VLA死了?机器人能干活,靠的不是某个单点突破,而是一套“模型+数据”的底层体系。今年最值得关注的变化有两个:模型侧,争论变了,不是有了终极答案,而是大家发现瓶颈不在架构,在数据;数据侧,采集的“无感化”和多模态化同时加速。今年,机器人行业关于技术的一大讨论就是“VLA已死,世界模型当立”。
t | 但光锥智能在各个展台走访之后,可以确定的是,支撑机器人干活的主力架构,依然是VLA:把视觉感知、语言指令和动作输出映射进同一个网络。VLA能成为主力的原因,并不是因为最先进,而是最工程友好。机器人经过相对简单的训练和调试,就能在新环境里快速获得“干活能力”,不需要工程师为每个场景写死规则。
u | 同时,现在VLA在跨本体能力上越来越普遍了。过去“一种本体配一套模型”,每换一个硬件就重烧一笔训练成本,现在模型积累开始摆脱硬件绑定。银河通用展台上,轮式、重载、双足三种形态完全不同的机器人跑的是同一套具身基础大模型;星海图的G0.5通过统一动作编码适配不同本体;深诣机器人也强调其基座模型支持“一脑多形”。这种方案,既降低了训练成本,不同本体的经验又可以打通和复用。虽然各家都在谈泛化,但本体的泛化,不等于场景和任务的泛化。世界模型被更多的引入系统当中,就是为了补齐模型真正理解物理世界的能力。维他动力的Vbot-WorldModel展示了更务实的用法,世界模型不负责生成动作,只在行动前推演不同候选动作的结果,为策略选择提供评估信号。先把预判当辅助工具用起来,而不是等它成为全能大脑。
v | 银河通用的WAM架构,是把世界模型的预测和VLA的动作决策合进统一模型。在这里,世界模型不只是提供了一个预测层,也直接参与到动作生成当中。无论是VLA还是世界模型,两条路线的优劣,行业自己会算这笔账:VLA短暂学习就能投入使用,弱点是需要大量对齐数据、泛化有限;世界模型在同等数据量下泛化更好,因为它学的是可迁移的物理规律,而非具体动作轨迹。光锥智能也就这个问题采访了蚂蚁灵波。在现场工作人员看来,这场争论本质是学术与工程实现的角度不同。VLA能通过短暂学习立刻投入使用,这是它被广泛采用的原因;世界模型能理解世界,但这是长期愿景,温度、材质等大量物理数据目前极度缺乏,且难以被正确表达,导致世界模型当下的使用效果并不理想。对于机器人什么时候能迎来ChatGPT时刻?赵同阳告诉光锥智能,三年之内。“人形机器人需要体能,还需要智能,因此一个行业的发展肯定是每一个领域都在同时发展。AGI时刻的到来,据我观察,从硬件到软件,从小脑、大脑到算法,应该在3年之内。”整体结论就是,VLA是当下的饭碗,世界模型是未来的期权。纯路线之争今年明显升温,但所有没有数据支撑的算法之争,最后都是梦幻泡影。而数据采集方式的演进史,就是一部“减重史”。
w | 今年技术侧最深的共识是,数据不够,所以算法才不行。一个很有趣的案例是机器人的触觉。在没有触觉维度之前,靠算法只能把纯视觉的成功率拉到七八成。但加入了触觉之后,成功率立马能上升到95%,算法立刻“支棱”起来了。算法的瓶颈,有时候得靠数据采集层面解决。回看采集方式的演进,从遥操作、ego到数采手套,每一步都在给采集者“减重”。遥操太重且拿不回实时反馈;ego估不准手部关键点;手套隔着厚厚材料,终究不是人的真实触感,数据的终极问题,是像不像人真实干活的状态。
x | 采集层面“减重”,数据维度在不断增重。
y | 外骨骼和肌电今年的爆发,正是这条线索的延续。强脑、优龙、程天等出身各异的公司都在这个窗口期推出外骨骼数采产品,解决全身运动数据的规模化。章鱼动力的肌电手环号称做到跨个体零样本泛化,新人佩戴即用;ORIGINFLOW甚至试图捕捉比动作早约50毫秒的发力意图。