2026WRC，长江EMBA的“机器人大军”来了

北京亦庄，北人亦创国际会展中心。

8月19日至23日，373家海内外企业带来超3000件前沿展品，311件新品全球首发，吸引55.7万人次观展。这是世界机器人大会（WRC）举办以来规模最大的一届，但它最值得记的不是展台有多热闹，而是机器人如何从展台走向产线。

今年大会的主题是“人机共生，产需共融”，具身智能正处于从小批量试用转向大规模落地的关键拐点。全行业正在告别“炫技”叙事，转向“能不能干活”的硬核标尺。

在这场转变里，一批长江商学院EMBA校友企业成了绕不开的力量。从会动的“身体”，到能感知世界的“感官”，再到指挥它们的“大脑”，最后是让它们真正上岗的场景，EMBA校友的身影贯穿了从“大脑”到“神经末梢”、再到“真实世界”的整条国产产业链。

会动的身体

过去，人形机器人是展台上的“舞者”；今年，它们开始走进车间、走上岗。

这一步，小米走得最接地气。新一代人形机器人“铁大”在WRC首次公开亮相：身高1米70、体重66公斤、全身66个自由度，其中一半集中在手部。现场最打动人的一幕，是工作人员下单“帮我拿束花”，机器人迈开步子穿过花园，精准取出一捧花递到观众手中，全凭大模型“大脑”自主理解、判断、执行，而不是遥操。

但小米更想强调的其实是落地。这台机器人已经悄悄在小米汽车工厂“实习”4个月，攻克自攻螺母上件、料箱折叠等工业作业，螺母上件成功率达到98%，适配76秒产线节拍，满负荷能连续运行3小时。小米集团总裁卢伟冰（长江EMBA10期）把这一步的定位讲得很清楚：小米不会独立做机器人，而是和人车家全生态协同，现阶段首要落地场景就是智能制造产线。

几乎每届机器人大会都有一台“顶流”，今年是加速进化的Booster T2。这台新一代人形机器人搭载NVIDIA Thor旗舰芯片，端侧算力冲到2070 TFLOPS，是上一代的10倍，系统延迟从10毫秒压到4毫秒。现场一套与音乐卡点严丝合缝的“柔性街舞”，宣告它不只是被指令固化的机器，而是一个能持续进化的开发平台。与之一同发布的，还有专为具身智能打造的集成开发环境Booster Studio，打通仿真到真机的一键部署，让开发者跳过繁琐的底层适配，直接聚焦算法创新。

不过机器人圈更早认识加速进化，是靠“踢球”。2025年巴西、2026年仁川，搭载加速进化平台的清华火神队连续两届卫冕RoboCup世界冠军；本届机器人世界杯，共有38支队伍选用加速进化的机器人，占全部参赛队伍的一半以上，这支平台的“球员”也包揽了双足人形足球大型、中型、小型三个组别的全部金牌。用创始人程昊（长江EMBA44期）的话说，机器人体育的这层意义正在于此：“过去二十年，行业在解决怎么把机器人的身体做好；今天，身体不再是唯一的问题，未来一台机器人的价值，取决于有多少人基于它创造新的能力。”

机器人的感官

会动的身体背后，是一场国产核心零部件的突围。机器人能不能接单、能不能扛活，取决于它有没有灵敏的“触觉神经”、一个能嗅到异常信号的“鼻子”，以及一颗能感受姿态与力度的心脏。

看得见、摸得着、闻得到，汉威科技在B408展位把“触觉——嗅觉——平衡——力控——视觉”五大产品矩阵摆开，诠释了“具身感知”的完整拼图。它与卓益得机器人联合发布全球首款电容式全身电子皮肤，以电容式柔性敏感织物为基底，双层织物结构把大面积压力阵列传感器与服装集成，实现0.1N级灵敏度、毫秒级响应，能适配协作机器人防护、家庭服务等场景。

汉威还首发国内首颗面向具身智能的九轴惯性传感器芯片HAU925。它把MEMS、ASIC、智能处理单元集成进单颗芯片，输出加速度、角速度、磁场及姿态信息，直指人形机器人的姿态平衡、运动调控难题。一旁的“嗅探大师”AI-NOSE电子鼻，补上了机器人嗅觉感知的短板。作为创业板首批上市公司，校友企业汉威正把传感器的“感觉”还给机器人。在汉威科技集团总裁李志刚（长江EMBA37期）看来，能不能把“感觉”做透、做稳、做成可批量交付的产品，恰恰是具身智能从表演走向干活的一道分水岭。

机器人抓鸡蛋，只靠视觉成功率约80%，加上触觉能到99.99%，这个“触觉”来自六维力传感器。吴浩（长江EMBA46期）创办的鑫精诚，把六维力做进了“指尖级”。

在B316展位，鑫精诚首发全球尺寸最小的电阻应变式六维力传感器XJC-D5.5-12.6，直径仅5.5毫米、高度12.6毫米，同时感知三方向力和三方向力矩；一并展出的微型关节扭矩传感器，直径覆盖10/12/13/14毫米，其中10毫米型号刷新了全球最小纪录，能嵌入灵巧手旋转关节内部。从指尖、手腕到足底，这条“力觉神经”贯穿了人形机器人的关键部位。

据企业介绍，这家从产线打螺丝起步的企业，已为全球6000余家企业提供力控方案，并进入近200家机器人客户供应链，客户名单上写着苹果、华为、富士康、比亚迪、优必选、宁德时代、ABB、发那科。2026年一季度力传感器出货量突破10万只。在吴浩看来，六维力之于机器人，就如同触觉之于人，它不只感知力的大小，还感知物体的姿态和重心。

大脑与连接

身体会动、感官清醒，还得有人指挥它们。一台机器人能不能真正“听懂人话、干人事”，关键在“大脑”与“连接”。

感官之外，还有一关，怎么让机器人听懂人的“意图”。校友企业强脑科技在WRC把脑机接口和具身智能连在了一起。体验者头戴脑电帽静坐，不远处的人形机器人没碰手柄、没接语音，仅凭一个“想抬手”的念头，机械臂便同步抬起。这套新发布的脑控机器人训练平台，通过脑电设备实时采集与任务相关的脑电信号，经算法识别意图相关模式，再转化为机器人可执行的指令，支持人形机器人、机械臂、机器狗等多种第三方设备接入，没有脑机背景的研究者也几乎能“10分钟解锁脑控机器人”。对行业同样关键的，是强脑同期带来的灵巧操作数采矩阵。它整合真机执行、真人示教与仿真生成等数据来源，其中的双臂轮式数采平台搭载21自由度全掌触觉灵巧手Revo 3，为具身智能模型训练补齐此前稀缺的“动作、触觉、视觉、语义”全模态数据。

强脑科技高级副总裁肖硕（长江EMBA38期）所说的，恰恰是“技术要变成基础设施”这层意思：关键要以产品为载体，把前沿技术应用在真正解决痛点的场景里，让技术从“黑科技”变成融入普通人日常生活的基础设施。

如果说加速进化做的是“能踢球的整机”，那仙工智能做的是让不同形态的机器人都能用上同一个“大脑”。在WRC现场，仙工智能把无人零售店作业的人形机器人、做咖啡的双臂机械臂、高频摇签识别的机械臂、能上下楼的AI配送机器人、语音交互汉诺塔、具身叉车等展项，统合在同一套“机器人大脑”架构下驱动。双臂机械臂自主完成取杯、粉碗对接、按压、萃取十余步；人形机器人根据订单在展馆里自主导航、避障、取餐交付。这套以机器人控制器为核心的架构，上接自研模型的任务理解与决策，下连不同本体的实时运动控制。如今它的机器人大脑累计装机超5万台，业务覆盖全球43个国家、适配2000多款机器人、20多个行业，并在真实场景里沉淀了超50万小时的多形态真机数据。

面向具身智能，仙工还发布了推进机器人大脑通用化、建设真实世界数据基础设施、共建百万台机器人进化网络三大战略，计划到2030年与生态伙伴实现100万台具身机器人落地。仙工智能副总裁张绥（长江EMBA43期）给公司定下的基调，是把解决客户的实际问题放在首位：“仙工不是以低价去卖产品的，我们还是要看产品能否实际解决客户的问题。”

上岗去干活

身体、感官、大脑都齐了，最后还要把它们放进真实场景。这一环，决定机器人能不能真正从“小众试用”走向“规模化上岗”。

把机器人在真实场景里“用起来”，校友企业视源股份的做法是“全栈自研、为应用而生”。WRC现场，视源用一台工业级四足机器人MAXHUB X7展示了电力巡检的升级。这台自重60公斤、却能扛150公斤负载的平台，空载续航11小时、IP66防护，可行走于-20℃至55℃环境，攀爬25厘米台阶与40°斜坡，把电力巡检从“只看不动”升级为“巡操一体”。它还带来MAXHUB D3七轴仿人形双臂、A3智能柔性机械臂与C3/C3 Plus商用清洁机器人，以教育实训、电力巡检、商业零售、空地协同四大场景、七大落地方案作答。

视源股份创始人黄正聪（长江EMBA26期）当年从全球液晶电视主控板卡龙头出发，把“值得做50年甚至100年的事业”押在机器人上，如今这份耐心正变成“为应用而生”的稳定输出。

把机器人送进“别人不敢去的现场”，是申昊科技这类巡检机器人企业一直在做的事。申昊科技的防爆轮式巡检机器人拿到了行业最高防爆等级认证，能在石油、煤矿等高风险环境里自如穿梭，自主导航加上全域多感知，专盯可燃气体泄漏这类“看不见”的隐患。它还联合宇树科技发布四足巡检机器人，把巡检延伸到台阶、坡道等更复杂的地形；又与丽蟾科技推出具身智训平台，让机器人在虚实结合的训练中学会越来越多现场技能。申昊科技董事长曹光客（长江EMBA36期）带领的，正是这样把“巡检机器人”做成“现场正式员工”的一支队伍。

结尾

从展台到产线，这条路上有太多企业的名字值得被记住。但比具体产品更值得关注的，是它们背后站着同一所学院的校友。

这里坐着的，就是一群想把技术做成产业的企业家。他们把课堂上学到的商业认知，带进机器人、传感器、脑机接口这些硬科技赛道，从身体到感官、从大脑到场景，把实验室里的技术做成了能规模化落地的产业，踏实在真实场景里，让机器人“会干活、能上岗”。

这正是2026世界机器人大会最值得记住的信号：中国的具身智能正在从展台走向产线，而让这条链条真正咬合起来的，正是长江商学院EMBA这样源源不断的“活水”与它背后那群把技术做成产业的长江人。

参考资料：世界机器人大会官网、光明网、人民网、中国工业新闻网、中国经营报、中国电子学会理事长徐晓兰开幕式报告

封面图片由AI生成，本文配图来自网络。