星海图 500㎡展台亮相 WRC：从自主干活到生产力觉醒，具身智能进入实效比拼阶段

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2026-08-20 20:22

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星海图在2026世界机器人大会（WRC）展示具身智能从“能自主”向“真能用”的生产力实效转型，适合关注机器人商业化落地的从业者。核心事实 - 技术底座：G0.5 VLA模型采用统一自回归架构，实现视觉、推理与动作整合；Fast-WAM世界模型推理延迟压缩至190ms。 - 场景验证：京东前置仓方案实现上万种SKU零样本泛化抓取；工业装配场景精度控制在1mm以内，作业成功率99.9%。 - 数据闭环：全栈自研R1系列及Kengo双足机器人等本体，开源GOD数据集下载量全球第一，计划2026年数据规模达100万小时。价值点为具身智能企业提供了从单一演示到多场景、高精度、高效率量产落地的实战参考路径。

2026 世界机器人大会（WRC）呈现出清晰的行业拐点：去年展台上随处可见的遥控器、预编公式动作已大幅减少，机器人自主执行任务成为行业标配。当 “能自己干活” 不再是核心卖点，具身智能的下一道考题转向了真实生产力维度 —— 换场景能不能干、精度够不够、效率能不能打平人工。

本届展会最大的 500㎡星海图展台，用 10 组实景 Demo 集中给出了答案，也标志着行业正式从 “展示型自主” 进入 “生产力实效” 的比拼阶段。

星海图 500㎡展台亮相 WRC：从自主干活到生产力觉醒，具身智能进入实效比拼阶段

一、行业拐点：从 “能自主” 到 “真能用” 的三道门槛

回顾具身智能的落地进程，第一阶段的核心目标是摆脱人工遥控，让机器人具备自主执行任务的能力。本届 WRC 上，自主作业已成为头部厂商的标配，但距离真正走进工厂、仓库、商超成为生产力，仍有三道必须跨越的门槛：

一是泛化能力，更换 SKU、物体形态、环境布局后，无需重新训练即可稳定执行，而非只能完成单一固定动作；

二是操作精度，达到工业级的误差标准与良率要求，满足真实产线的品控标准；

三是执行效率，单位时间产出具备经济可行性，在成本模型上优于人工作业。星海图本次以 “生产力觉醒” 为主题的展台，正是围绕这三大核心指标搭建全场景验证，将具身智能的考核标准从 “能不能干” 拉向了 “干得好不好、划不划算”。

二、全场景实测：泛化、精度、效率的落地验证

展台上的多组 Demo，分别对应了真实生产场景中的不同能力要求，完整覆盖了从仓储到工业、从刚性到柔性的多元需求。

前置仓场景验证泛化能力：与京东合作的前置仓方案中，机器人可端到端完成下单、找货、抓取、打包、封口全流程，货架未做特殊适配。背后的 G0.5 模型已实现上万种 SKU 的零样本泛化，面对不同形态、材质的商品，无需单独调试即可稳定抓取，首次放置失败后还能自主调整动作重试，完整复刻了真实仓储的作业逻辑。

工业装配场景验证精度极限：“机器人组装机器人” 的产线场景中，通过基础模型叠加强化学习，将操作精度控制在 1mm 以内，作业成功率达 99.9%，整体效率提升 400%，直接达到了工业产线的良率与节拍要求。

柔性操作场景验证动态适配：折礼盒、叠衣服这类易回弹、状态多变的柔性任务，一直是预编动作机器人的短板。G0.5 模型可根据物体实时状态动态调整动作，纸盒折完回弹也能实时修正，全程无需人工干预。此外，双足机器人 Kengo 展示了步态泛化能力，遇到陌生地形无需重训，可边感知边调整行走姿态。

三、双路线技术底座：VLA + 世界模型并行

多场景能力的背后，是星海图实用主义的双路线技术布局，没有单一押注技术方向，而是以落地效果为核心同步推进。

核心大脑G0.5 VLA 模型采用统一自回归架构，将视觉理解、具身推理、动作生成全部整合在同一个 Transformer Decoder 中。区别于 “大模型想、专家模型动” 的拆分架构，统一架构让思考与动作连续衔接，既能复用大语言模型的任务拆解、逻辑推理能力，又能实现边执行边调整的动态响应。目前该模型已在 LIBERO、BEHAVIOR-1K 等 8 个权威具身基准测试中登顶，处于全球第一梯队。同时布局的Fast-WAM 世界模型，重点解决传统世界模型推理延迟高的痛点，将推理延迟压缩至约 190ms，相比传统方案提升 4 倍，发布时即达到全球最快水平，目前论文引用量已位居世界模型领域第一。

四、全栈飞轮：数据 - 模型 - 本体构建长期壁垒

在具身智能领域，纯软件路线很难跑通数据闭环。参考自动驾驶的发展逻辑，掌握本体才能掌握数据来源，进而形成 “数据训练模型、模型定义本体、本体产出新数据” 的正向飞轮。

星海图坚持全栈自研路线，已推出 R1 系列、双足 Kengo、轮式 Nexo 等多款本体产品，同时开源的 GOD 真实场景数据集下载量位居全球第一，通过投资扩充数据来源，计划 2026 年将真实数据规模拓展至 100 万小时。自研本体带来的高质量数据与软硬件协同优化，正是模型能力快速迭代的核心支撑。

整体而言，本届 WRC 是具身智能行业的重要转折点：当自主作业成为基础门槛，接下来的竞争将全面聚焦真实场景的泛化、精度与效率。谁能先跑通生产力成本模型，谁才能真正拿到进入物理世界的入场券。

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