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图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 当四足机器人还陷入极限步态、跳高参数、负载能力的同质化内卷，北京亦庄用一场赛事，给全行业划清了下一个技术竞争分水岭。把四足机器人从“实验室表演品”真正推向“商用生产力工具”之前，最残酷、也最本质的一道门槛，已经被彻底摊开在全行业面前。 4 月 18 日，2026 北京亦庄机器人勇士挑战赛落幕。赛事以“亦起·智援”为主题，赛道围绕自然灾害应急救援的真实任务逻辑展开，对机器人的全地形适应、智能导航与耐久能力进行集中检验。也正是在这个赛场上，出现了一个值得行业反复咂摸的细节：在最考验机器人真实能力、也最贴近真实场景诉求的自主导航项目里，几乎被拉成了一片“不敢参赛”的无人区。 遥控尚且艰难，自主更是稀缺。也正是在这里，智身科技的铜锤 M1 把“自主”这件事，做成了赛事里最硬的一次能力宣言。作为唯一一支参与全部三项赛事的队伍，智身科技在勇士挑战赛中拿下机器人勇士智行奖、通关奖、极速奖等六个奖项，斩获四足机器人自主导航大类总分第一、奖项数第一、速度第一。其中，智身此次最值得被反复讨论的正是在最难的自主导航项目中，把“第一、唯一”做成了一次足够鲜明的能力证明。 图片 这一幕，恰恰揭示了今天四足机器人最值得讨论的那个问题：它们真正的分水岭，可能已经不在“会不会动”，而在“脱手”之后还能不能自己把任务做完。遥控拼的是手法，自主拼的才是真正的技术智能。毕竟，在真实的化工园区、地下管廊、应急救援现场里，永远不会有一个完美的操作手，替机器人扫清所有意外。能自己走完路、做完事的机器人，才有资格谈真正的规模化商业落地。 图片 遥控拼的是手法，自主拼的才是真正的技术智能。尽管这不是一个新奇的断言，可现阶段的自主仍是稀缺能力。 回到这场勇士赛，自主导航组里，智身科技的铜锤 M1 拿下四足机器人自主导航总分第一、奖项数第一、速度第一。细看这场比赛，它测试的

作者：吕鑫燚 出品：具身研习社 在仍处黎明前夜的具身智能赛道，我们曾一度将行业玩家划分为泾渭分明的两大阵营，它们几乎构成了过去两年产业叙事的全部底色。 第一类是 「拐点等待派」。它们乘着行业热潮拿下大额融资，将账面上充沛的现金流视作穿越产业周期的核心底气。在他们的战略逻辑里，技术路线尚未完全收敛的当下，盲目铺开研发大概率会沦为无效试错。与其在迷雾中无差别狂奔，不如握紧弹药静待拐点来临。待技术路径明确后，再集中火力精准下注，能最大化资金效率，一步踩中产业跃迁的核心节奏。 另一类是 「技术深耕派」。他们选择将融资持续注入深不见底的研发投入，笃信哪怕当下技术路线仍有分歧，每一次试错沉淀的技术经验，都是企业护城河中最不可撼动的基石。在他们看来，产业拐点从来不是凭空降临的，只有始终保持研发前置、走在技术探索的最前沿，才能在拐点来临的瞬间无缝衔接，与产业变革同频前行。 这两条路径本无高下对错之分，所谓的差异，不过是根植于企业基因深处的战略偏好。前者信奉「剩者为王」，后者笃信「行者无疆」，共同构成了我们对具身智能产业的主流认知框架。 我们原本以为，这两类企业已经完整还原了具身智能产业的全貌，直到近期智元机器人密集的技术发布周、以及合作伙伴大会上的重磅亮相，以「产业落地派」的姿态，彻底打破了这套二元叙事，为行业揭开了第三条路径的完整轮廓。 它既不是静待拐点降临，也不是奋力追赶拐点，智元正在做的，是为整个具身智能产业，创造那个全行业期待已久的拐点。 智元与前两条路径的本质分野，在于对「产业拐点」底层认知完全不同：等待派与追赶派的底层共识，是拐点为外生变量，是行业级的范式突变，就像 GPT-3.5 的横空出世，会瞬间改写整个行业的游戏规则，企业能做的只有被动等待或全力追赶；而智元走出的这条路，从一开始就认定，具身智能的产业拐点，从来不是等来的，也不是追来的，而是靠全栈技术的

4月19日，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松暨机器人勇士挑战赛鸣枪开赛，作为全球规模最大、工况最复杂的具身智能极限赛事，本次赛事堪称行业技术天花板级试炼，300 余台机器人同台竞技，共同探索具身智能技术上限。 商业化领先企业智身科技（GENISOM AI）携人形机器人破风者 RX、四足机器人铜锤系列双阵容出征。其中，智身科技作为唯一一支参与勇士挑战赛全部三项赛事的队伍，旗下铜锤M1，一举狂揽机器人勇士智行奖、通关奖、极速奖等六个奖项，斩获四足机器人大类自主导航第一、奖项数第一、总分第一、速度第一。 image.png 面对行业公认的高难度赛道，智身科技交出三大碾压级答卷，核心实力清晰凸显。 一是刷新行业纪录的研发效率。人形半马赛道覆盖21公里真实市政道路，坡道、急弯、井盖、软硬交替路面交替是对人形机器人平衡控制、关节耐久、长时续航的地狱级考验；针对人形半马的严苛完赛要求和极限压力测试，行业打造可适配赛道的人形机器人普遍需要半年至一年周期，而智身科技仅耗时2多月就完成了“刀锋战士 破风者RX从立项、研发到赛道适配的全流程，并成功零故障、零摔倒、零换机完赛！ 这份“智身速度”的背后，是全栈自研的深厚积淀：整机12个高功率密度关节电机全部来自已量产近万台的四足平台，创新性刀锋式轻量化足部设计和四足技术迁移的强化学习运控算法，源自智身科技对产业痛点的精准捕捉和实力沉淀，不仅完美攻克人形奔跑重心不稳、长时高负荷动力降频等核心行业痛点。 image.png 二是奖项、总分、速度三个第一的技术硬实力。四足赛道上，智身科技双线突破赛事极限，展现技术和服务双价值。铜锤 M1 Pro 担任人类半马“关门兔”，攻克21公里稳定配速、全自主跟随和长续航能力的高门槛要求。为赛事提供全链路智能保障，实现赛道实时巡查、辅助裁判执裁，全程陪护完成收容保障，联动医疗团队极速响应突发状况。 image.p

“谁是第一个机器人保姆？它拥有智能‘大脑’进入家庭，服务人类生活。” 近日，这一对机器人未来发展的“灵魂拷问”登上纽约时报广场大屏，并迅速在国内外社交媒体引发热议。 image.png 机器人领域知名媒体平台@Robohub关注到之后，立刻在X平台上发帖称：“神秘机器人用一个大胆的问题‘占领’了纽约时报广场：‘谁会是第一个机器人保姆？它拥有智能‘大脑’，能在家庭中服务人类日常生活’，所以……它背后是谁？是Figure、1X、Tesla？还是一家中国公司？” image.png 有不少网友跟帖称，很期待机器人有朝一日真正进入家庭。“非常期待看到一个有‘真正大脑’的机器人！”“有意思的是，可能有很多家公司都在做这件事。每个人都想讲好‘机器人进入家庭’的故事，但到目前为止，还没有人真正交出一个完整版本。如果真的有人做到了，那将改变一切。” image.png 还有不少网友在评论区纷纷猜测，到底是哪家公司能真正解决机器人进入家庭的难题。 image.png 令很多人感到意外的是，提出这一“灵魂拷问”的，是一家来自深圳的科技公司——自变量机器人。 在不少业内人士看来，这句提问不单单是一句宣传口号，更是对当前机器人行业的一次直击要害的发问：机器人，究竟何时才能真正“像人一样思考”？正如@Robohub在X上提到的那样，“现在比拼的不再是谁的演示最酷炫，而是谁能真正造出第一款在现实中能用的机器人”。 事实上，人们对机器人真正走入家庭仍存在不少担忧，例如安全性是否足够可靠、能否应对真实生活中高度复杂且不可预测的环境等。在评论区，也有网友提出质疑，认为家庭场景远比工业环境复杂得多，机器人不可能在短时间内实现真正的家庭应用。 有网友还引用了波士顿动力（Boston Dynamics）前CEO罗伯特·普莱特（Robert Playter）在去年底接受采访时的观点，称“家用机器人仍然需要5到10年

图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 似乎一夜之间，具身智能赛道里冒出了数十家数据采集设备商。热闹是真的热闹，甚至让人想起当年智能手机产业刚刚起势时，一群嗅觉灵敏、玩家蜂拥而入掀起的山寨潮。 但数采这件事，不是一个“赶风口”的轻松生意。表面上看，大家都在卖设备；更深一层看，行业真正争夺的并不是一副夹爪、一套手套，甚至不是某一种采集形态本身，而是面向模型、本体落地的数据生产能力：谁能把数据采得更全，谁能让采集更经济，谁能真正进入真实场景，沉淀那些过去难以被量化、也最难被替代的操作经验，才是数采潮清洗出来的主线。 这些能力，不是单一硬件能解决的，既需要硬件能力，也需要行业 know-how，更需要对“模型如何走向真实落地”这件事的系统判断。 也正因此，数采不是做减法，而是做加法。这也是里工正在做的事情。 近日，拥有 40 年精密加工制造经验的、全栈式的具身智能本体解决方案商里工（LiGong）发布了 ChiroSync 如意数采套件，一种 Egocentric 多模态数据采集与机器人遥操示教一体化平台。 图片 图源：里工 如果只把它理解成一款新上市的采集 Ego 数据的设备，显然是低估了这家公司真正想表达的东西。在与具身研习社的对话中，里工 CEO 李卫铳反复强调，里工做的不是一门“卖设备”的生意，而是在尝试回答一个更底层的问题：当具身智能走到今天，行业究竟还缺什么样的数据，又该用什么方式，把这些数据更高质量、更低门槛地生产出来。 里工在思考的加法是，能不能把数采这件事做得更高维，但也更无感；能不能不只服务实验室里的演示，而是走进精密制造、生命科学等真实作业现场，去采那些岗位上的真正稀缺、也真正决定具身智能落地上限的“真人”的数据。这些也正是李卫铳坚信的“以人为本”的数采套件一定要做的。 图片 这两年，具身智能行业在数据采集上形成了一种相当鲜明的倾向：大家都在追求

作者：吕鑫燚    出品：具身研习社 近半个月，堪称具身智能“高考季” 一件是模型能力的“高考”，即星动纪元在全球顶级具身灵巧操作智能真机赛事 Benjie’s Olympics（全称:Benjie’s Humanoid Olympics)，一举拿下三项赛道第一；另一件是小脑能力的“高考”，第二届中国人形机器人马拉松即将鸣枪开跑。赛事设置自主、遥控双组别，为行业提供了又一次集中的小脑技术验证场景。 这两件事，看似毫无关系，实则指向同一个行业核心趋势：具身智能产业正通过公开技术验证加速兑现产业价值。 先从这场行业关注度拉满的人形机器人马拉松说起。和去年的首届赛事相比，今年有两个非常核心的变化。首先是参赛主体的大幅扩容，从去年十余家厂商的试水探索，到今年数十家企业同台竞技，这背后，是国内具身智能产业生态的快速完善，从少数企业的单点探索，进入到更多玩家规模化入局的新阶段。其次，是自主模式正式成为核心竞赛组别，机器人不再依赖人工遥控的辅助，全程依靠自身的环境感知、自主导航、实时运动规划能力完成赛程。 这也意味着，行业的竞争焦点，已经从 “实现双足稳定行走” 的基础能力，转向 “脱离人工干预” 的进阶能力，而这正是人形机器人走向商业化落地的核心前提。 如果说人形机器人马拉松，是国内具身智能行业集中展示生态活力、完成集体技术校验的平台，那么星动纪元在全球最难具身灵巧操作顶尖真机赛事 Benjie’s Olympics 上的成绩，则是在国际赛事上，展现中国具身模型能力。 这里值得一提的是，Benjie’s Olympics 是全球具身智能领域公认的高含金量竞技平台，常被评价为是全球具身灵巧操作最难顶尖真机赛事，也是 Physical Intelligence（简称PI）PI 迄今为止唯一主动报名参赛的国际顶级赛事，其派出的闭源模型PI*0.6，代表了 PI 当前的最高

作者：阿茹娜 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 如果把人类社会看作一台巨大的运转系统，那么过去一百年的技术演进，本质上是在不断重写这个系统的分工逻辑。 蒸汽机和电力让机器接管了体力，计算机与互联网开始处理信息，而今天，机器人正在接过人们在物理世界中自主行动的能力。AI赋予机器人“大脑”，逐渐将其从工具演变为自动化执行的模块，具备了感知、判断乃至改造现实的能力。 很多人把2026年称为机器人的落地之年，虽然是否真的能平稳落地还未可知，但这种说法确实捕捉到了一种变化的拐点。机器人正在走出实验室和资本叙事，跳脱精心设计的演示样板间，走入真实而复杂的生产与生活场景。 这些场景深入到各行各业的细枝末节，在那些我们看得到和看不到的角落，交织成一个巨大而严密的网络。 今天，我们试图来描绘这张网络的轮廓，列举出机器人应用的各种场景，虽不能全然穷尽，但也可一览这些场景中存在哪些机会和未完成的空白，以及又将如何重写人类社会的分工与协作。 工厂是机器人最早也最深度渗透的场所，尽管传统的工业机器人和协作机器人完成了一定工业自动化的任务，但依然存在泛化性有限的问题。因此，一些空间受限、复杂操作、危险环境、需要移动和感知的情况下仍需要其他形态的机器人来完成。 当货物进入工厂时，机器人便可以完成货物的分类、搬运与堆垛，协助机床上下料，使物料在空间中有序流转。进入生产环节，机器人的价值更多体现在“柔性”上。比如，它能够在精细操作工艺中完成复杂零部件的打磨、抛光与激光切割，也能针对汽车车身、船舶结构、储罐管道等不规则表面，完成喷涂、喷砂、焊接、清洗等处理。 在装配环节，机器人可以处理非标准零部件的安装，例如汽车制造中仪表盘、座椅、车门面板及线束装配；同时，在半导体与电子制造等高精度行业中，机器人也承担起芯片装配与精密对位等任务。 在质检环节，机器人的效率优势尤为明显。基于视觉识别系统，机器人可以检测划痕、气泡

作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 具身智能一个颇耐人寻味的现象正在出现。 一方面，中国具身智能企业正在加速走向海外：头部人形机器人公司进入美国、欧洲与中东市场开辟营收新曲线，四足机器人加速在新加坡、日韩等地部署，灵巧手厂商也在全球科研和工业领域获得大量订单。在部分企业的披露中，海外收入占比迅速攀升。 另一方面，海外机器人企业也在明显向中国靠近：德国精密制造巨头舍弗勒在太仓成立具身智能机器人公司，德国机器人公司 Neura Robotics 在杭州成立中国总部并大规模招聘工程团队，而远在美国的 Sunday 也计划年内在中国组建团队... 这并非简单的“出海潮”或“入华潮”，这是一次罕见的双向流动。 二者的底层逻辑殊途同归，本质都是 “用空间换时间”：国内企业在全球市场打开新增量、验证通用技术能力，抢跑下一代智能硬件的商业化落地；海外企业则借力中国完备的供应链体系、海量的落地场景与工程师红利，实现量产提速与成本优化，拉开与原地域同行的竞争身位。 这一产业逻辑，在过往的制造业升级中曾反复上演，但在具身智能这条下一代科技主赛道上，正演变为一场影响深远的全球产业格局重塑。 如果说消费电子时代，全球产业形成了 “设计 - 制造 - 渠道” 的固定分工链条；那么具身智能时代，正在彻底打破这套固化的地域边界，开启一场基于技术、供应链、场景、资本全维度的产业能力重排。 这场双向流动，只是这场全球产业大重构的序章。最终，没有所谓的 “中国企业” 与 “海外企业” 之分，只有能整合全球最优资源、构建核心竞争力的全球玩家。而这场始于当下的双向奔赴，早已为未来的产业终局，埋下了最关键的伏笔。 业内有一种偏见：出海的企业，是国内商战中的逃兵。 他们用单纯的零和博弈框架简化一种复杂的商业行为，这种归因过于粗暴、片面。 有一个隐喻或许更贴切：具身智能正经历一次大航海，这些出海企业就是这个时代

4月10日上午，“慧聚生态·灵启未来”中科慧灵 2026生态伙伴大会在北京举行。来自产业、科研、教育、投资及生态合作等多个领域的嘉宾齐聚现场，围绕具身智能机器人走向真实应用的新阶段，共同探讨技术创新、产品落地与生态协同的发展方向。这场大会既是北京中科慧灵机器人技术有限公司阶段性成果的一次集中呈现，也是其面向下一阶段生态建设与合作共建的重要发布窗口。 image.png image.png 大会开场，灵宝CASBOT机器人乐队率先登台表演，为整场大会拉开序幕。随着乐声响起，现场氛围逐渐升温，也让大会在更具互动感的节奏中正式开启。 image.png 随后，中国科学院自动化研究所知识产权与成果转化处处长孙守胜首先致辞，围绕具身智能机器人产业的发展方向、科技成果转化与生态协同的重要意义作分享，并对中科慧灵在生态建设与未来发展上的持续探索给予肯定。 image.png 北京中科慧灵机器人技术有限公司董事长张正涛随后作主题致辞。他表示，中科慧灵自成立以来，始终坚持“让具身智能赋能千行百业”的使命，以技术为根基、以产品为核心、以场景为抓手，持续深耕具身智能领域；面向未来，公司也将继续秉持“以伙伴为核心、以共赢为宗旨”的生态战略，汇聚各方智慧，深化协同合作，与生态伙伴共同推动具身智能走向更广阔的产业现场。围绕具身智能机器人走向真实应用的新阶段，中科慧灵在大会上集中发布新品矩阵、生态合作新战略，以及面向2026至2027年的合作政策体系。 image.png 随着具身智能不断从技术验证走向场景落地，行业关注的重点也在发生变化。机器人是否具备更强的感知、控制与执行能力，仍然是基础问题；但当产品开始进入工业制造、公共互动、教育科研与开发者等更丰富的应用现场时，另一个问题也变得愈发重要：机器人如何真正进入产业，如何与合作伙伴形成分工，如何在具体场景中持续交付价值。围绕这一点，这场生态伙伴大会也试

近日，在计算机视觉顶会CVPR 2026 NTIRE 图像检测挑战赛中，蚂蚁集团同时获得“复杂真实场景鲁棒性样本测试”赛道和“人脸增强异常检测”赛道冠军，为进一步提升AI时代支付、内容安全审核、金融身份认证等场景的风险识别能力提供重要支撑。 当前，深度伪造（Deepfake）与AIGC滥用风险加剧，不仅肉眼难辨真假，现有检测模型在面对真实场景与多模态大模型快速迭代时，准确率也出现断崖式下跌。本次CVPR挑战赛直击这一痛点，要求模型在“未知生成架构”与“复杂退化干扰”的双重极限考验下，保持高准确率与强鲁棒性。 蚂蚁集团以支付场景起家，在过去 20 年里积累的安全技术代表了国际领先水平，这一优势正延续至 AI 安全领域。蚂蚁集团提出了一个基于 DINOv3 视觉基础模型的检测框架，实现了 AIGC 检测从实验室向真实场景的能力跃迁。 在“复杂真实场景鲁棒性样本测试”赛事，蚂蚁AI安全实验室参赛团队搭建了一个包含数百万高质量样本的复杂训练语料库，覆盖WildFake、Z-Image、Seedream、Nano-banana-pro 等开源数据集和前沿模型；底层采用双流并行集成架构，如同为检测模型配备两双互补的眼睛，分别捕捉图像的局部细节与整体特征。团队模拟图像从单一噪点到多重失真的全链路退化效果，深度还原社交平台传播、二次翻拍等真实场景的图像失真特征，大大提升了模型在真实场景下的检测能力。 此外，团队还提出了“先定位可疑区域，再进行细节审查”（Locate-Then-Examine）的两阶段检测范式，并构建了提供局部区域文本解释的数据集 FakeXplained。在面对可疑图像时，该方法不仅能准确判断其是否由 AI 生成，还能在图像上定位出存在伪造瑕疵或违背物理常识的区域，并同步生成详尽的解释。该方法突破了传统“黑盒”检测的局限，让模型决策“有据可查”。为方便技术从业者共同应对