在2026世界机器人大会上，具身智能领域的竞争焦点正经历显著转变。过去企业热衷展示的机器人跑跳、翻越障碍等运动能力，如今已被仓储、制造等真实作业场景所取代。星海图等企业将拆垛、码垛、零售拣选等工业流程直接搬进展馆，展示机器人完成商品抓取、分拣、包装乃至螺丝锁付等复杂任务的能力，标志着行业进入以实际生产力验证为核心的新阶段。
星海图CEO高继扬透露，展会前夕其与京东合作的前置仓系统已实现全流程无人化作业，单日完成超百单真实订单履约。这一突破性进展背后，是公司对"模型驱动生产力单元"的精准定位——区别于传统整机销售，星海图今年已交付千台级具备自主决策能力的工业机器人，这些设备通过视觉-语言-动作模型与世界模型的协同运作，在仓储场景中支持数千种商品的高效处理。
技术突破体现在多维度能力整合。面对不同尺寸、材质的商品，星海图机器人通过双臂协同完成撑袋、装货、封口等连续动作；在装配环节，机械臂能精准拾取螺丝、对准孔位并操作电动工具完成锁付。这些能力源于基础模型预训练后，结合监督微调、模仿学习和强化学习的优化策略。当作业出现异常时，系统会记录人工干预数据并自动回流至模型迭代链路，形成"实践-优化-再实践"的闭环。
产品矩阵呈现差异化布局。此次发布的轮臂机器人Nexo拥有30个自由度，单臂负载达10公斤，续航8小时，专为电商零售、工业制造等结构化场景设计；双足机器人Kengo则瞄准非结构化环境，开发者平台Lemo通过降低模型使用门槛，构建起"1+3+N"的产品生态。这种多元化布局源于对场景需求的深刻认知——仓库更看重连续作业能力，而复杂地形需要更强的移动灵活性，客户核心诉求始终是稳定完成生产任务。
商业化进程面临成本与效率的双重考验。高继扬坦言，当前机器人作业效率达到人类水平的70%-80%，但投资回报率不能简单折算。设备折旧、能耗、维护、后训练等隐性成本，以及人工监控带来的额外投入，都需纳入综合评估。星海图正通过优化训练流程降低部署成本——将新任务适配时间从10小时压缩至1小时，并坚持使用真实数据训练以避免仿真环境迁移问题，尽管这需要承担更高的算力成本。
数据积累成为关键竞争要素。公司启动的"百万小时真实数据计划"已取得阶段性进展，但距离支撑产业级基础模型仍有差距。高继扬指出，具身智能的价值迁移将经历三个阶段：2026年前以整机销售为主，2028年前转向方案订阅模式，最终形成以"物理世界Token"为核心的智能服务市场。这种演进取决于模型能否实现跨场景迁移，以及客户对智能服务价值的认可程度。
在真实作业场景中，机器人已展现出替代重复性劳动的潜力。某汽车零部件工厂的测试数据显示，星海图设备在螺丝锁付工序中实现99.2%的任务成功率，连续作业时间突破12小时。但要将千台级交付转化为稳定产能，仍需解决客户现场的环境适应性、任务切换效率等工程化难题。当单位作业成本降至与人工成本持平的临界点时，具身智能的规模化应用或将迎来转折点。
