今年具身智能赛道参展企业从去年 80 余家，暴涨至 200 余家，300 余台机器人真机全程动态上岗。 时间有限，我没有逛完整座展馆，只看了机器人展区三分之二展台，前后交流 20 多家机器人展商，跟大家分享一下我的视角。

网上关于 WAIC 的信息呈现已经很多了，我一直在想应该输出什么样的内容，不只是信息呈现，而是可以通过一线实地的不同视角，结合商业化、GTM 视角观察产业，分享现场沉淀下来的真实洞察，同时，也可以给没有到展会的人更多侧写和参考。

一、WAIC 机器人展区，我观察到三个行业共性

共性 1：机器人从卷「表演」，Next level：进入卷「场景」

去年直至今年上半年的展会，春节的时候大家还应该有印象，机器人展
会还在卷花拳绣腿.... （跳舞、走位、互动、炫技....）看着高级、厉害，也都为了展示而展示，大家也觉得新鲜.....但是高频的曝光亮相其实已经把观众的新鲜感阈值提高了，机器人逐渐发展从“看得见”向“用得上”进化。

今年 WAIC，这个转变已经肉眼可见......甚至表演型机器人都受到了冷落，展台上都在不停的让机器人干活......展示的是能干活的机器人

不管是人、机器人还是展台，都在极力呈现： 我能落地什么场景、我能帮企业解决什么问题、我具备真实商用价值。.....

所有演示都希望走向企业、行业的价值，全部是 To B 结构化、半结构化真实作业： 分拣、拆箱、物流搬运、药房拣选、仓储作业.....场景同质化客观存在，但赛道前进方向高度统一。

确实能明确看到机器人不再比好看，不再比参数，不再比炫酷，从 “展示科技”，转变成 “展示场景”的价值证明。

共性 2：竞争不止机器人本体，带动全产业链走向细分、成熟化

大众目光大多聚焦机器人本体品牌，也就是最终面向客户、整合整机方案的厂商。随着整机品牌商越来越多地加入和机器人全产业链的发展，机器人赛道也走向了分工协同与成熟化，生态也愈发成熟，越来越多上下游细分头部走到台前，机会也不再仅仅属于整机制造商。

本体、机芯、芯片、触觉、面部感知、皮肤、精密零部件、执行器、控制系统，全部在卷....因为本体市场的扩容和发展，每个机器人的细分赛道都有可能性和机会，也就是大家常说的 “卖铲子” 供应商。

而且我发现，现在的“铲子”提供商，基本可以分为两类，而且基本都是在 2022 年左右快速发展或者进行转型布局，且这个生态格局还在不断涌现新的机会和可能性：

第一类：学院派技术团队派：顶尖技术流

很多源自 MIT、国内外顶尖实验室、顶级科研 Lab。 以前只做底层研究实验，现在下场成为提供商，依托实验技术积累帮助产品开展商业化服务。 优势是底层算法、触觉、精密控制、灵巧手技术极强，掌握赛道最核心的技术底座。

第二类：传统工厂制造派转型：产业落地流

不少拥有十年以上新能源制造、精密加工经验的工厂， 2022–2023 年看到机器人确定性，直接因为需求倒逼下场提前转型，做机器人上下游零部件、量产供应链。他们不靠算法，优势是规模化量产、成本管控、成熟供应链、工程落地能力。

这两者都各具优势，学院派撑起行业技术上限，制造派守住产业量产下限。除此之外，还有大量创业团队切入整机集成、垂直场景解决方案。整条产业链高度细分、垂直发展。尤其是灵巧手、核心精密零部件，也是除了本体之外，看到机器人展馆最卷、迭代最快最集中的领域。

共性 3：行业温差，门外还在看「新兴风口」门内已经在想「生存焦虑」

即使是新兴科技，即使是风口企业也在摸索如何赚钱和体现商业化的价值....这是我现场看展和交流后，发现行业内外部最大的体感温差。

行业外的人： 觉得机器人是新赛道、高科技、未来大风口、一片繁荣机会。

行业内的人： 机器人参展、深耕落地的从业者，反而最清楚行业的真实水位和发展状态。

新兴科技赛道一边是发展机遇，一边是商业化生存压力，焦虑主要来自三点：

1. 大量新玩家涌入：学院派、工厂派、资源派.... 风口不是一个人看到，当所有顶尖优秀的人才都往一个方向聚集的时候，确定性发展的首先是这个行业而不是单个企业和单个人.....趋势都已成共识，市场的残酷和公平的点在于不管什么背景和量级，风口初期的时候，没有谁是拥有绝对确定性的玩家。

2. 技术迭代太快： AI的发展大家有目共睹的，年初还在聊天，现在已经是 Agent 自主干活了。“AI一天人间一年”，“只要你学的不够快就不用学” 的各种玩梗....而这也体现路线快速发展和不确定性，今年所有的机器人都在讲自己是全栈自研+原生大模型，技术开发人员普遍占据团队 60%-80% 的比例,持续投入巨大......

3. 商业化落地很难：当每家都在拼技术、都在卷场景，不仅要面对的是技术创新的问题，新公司的发展治理问题，还有实际产生收益的问题。发展的速度和内卷程度的承压是很强的....商业化的最后一公里也没有想的那么简单，很多的场景真实的分享都还在探索阶段，以及应用嵌入，ROI的回报，后期维护....都是一系列的待解决问题，商业化的最后一公里布满细节和问题 ...

机器人行业的从卷表演到卷场景卷价值，行业的发展带动生态的发展，以及行业的普遍共识的温差和卡点，这三个点，是我在WAIC展会看到如今走向2026 年中期阶段的一些比较鲜明的市场共性。

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二、透过现象：共性背后的【行业洞察】

接下来我们可以一起思考，顺着现场看到的现象，通过这些共性和现象继续往前推演，思考这些变化意味着什么，以及如何和赛道选择、商业决策产生关联。个人观点，一直都觉得很多“成功学”叙述在市场过度简化，风口也意味着风险，风口没有那么好追，选择也没有那么好做，....... 除去极度少数幸运个体，能在市场获得长期性结果也是认知与执行力的体现。

洞察 1：机器人落地速度，远没有大众想象的快

外界普遍存在的一个误区： 觉得机器人马上普及、马上替代人工、马上走进千万家。

真实的行业现状与大众想象完全相反 ：目前机器人能够稳定交付的场景，高度集中在标准化 SOP、结构简单的重复作业 —— 分拣、搬运、拆箱、货品拣选。场景高度雷同，应用边界局限性清晰。

大多只能完成流程里重复性最高的环节，完整业务链路依旧需要人机协同 co-work。比如人员负责补货、异常处理，机器人承接固定分拣、装卸工作，且这些也有环境的标准参数要求。

行业一旦做到深处，从实现到落地结果，每进一分都是极难的。既要有技术模型的支撑+又要有行业深度理解+ 还要有长时间深度垂直的数据训练，客观的现状是：

第一：结构化和半结构化是核心场景选择，人机协同也是长期主流方案；

第二：真实场景变数极多，机器适配性有限，数据+理解是除技术外要攻克的关键问题

第三：企业最关心的不是科技，是真实效率替代、真实成本核算、真实可算的ROI

企业视角 be like : 管你吹的花里胡哨的，最终还是落实到算账上，当然泡沫的存在，也意味着行业的发展。市场的确定性兑现，远比舆论宣传慢得多，泡沫也意味着发展和繁荣，更多的人才、更多热钱、资源，更多敢于创新和冒险的企业和个人。

洞察 2：机器人整机门槛降低，像历史轮回中的早期新能源车

往年的机器人，大家看到的可能像大熊猫一样，只有零星几家，今年展会上整整一层全是机器人的相关企业......这种体感和早期新能源整车泡沫和发展阶段高度相似...

上下游配套发展逐渐完备，只要具备资金、资源、整合能力，甚至你也很快就能组装出一台整机、拉起一家机器人公司 ..... 大公司也都是从小企业一步步发展的，大部分头部机器人公司目前也控制在几百人的团队，上下游协同方企业可能就几十人团队，企业发展都有这么一个过程.... 风险机遇并存.........

很多本体企业都说自己是「全栈自研机器人」，当几乎所有人都使用同一套话术，就意味着行业整体差异化不足，组装门槛已经被成熟细分化的供应链持续压低。

现阶段决定机器人企业分水岭可能不是能不能搓出机器人的全栈产品闭环， 而是能不能做——技术实现收益的商业化价值闭环。

洞察 3：如何更有价值的卷？卷广度不如卷深度有效果、有产出

不少厂商依旧执着通用方案、追求覆盖全场景，想说通过展现技术来吸引客户。但今年现场我看到真正建立壁垒、早一步跑通商业闭环的企业，全部扎根垂直细分场景。

分享两家让我印象非常深刻的企业，也非常感谢这两家机器人企业的一线老师，带来真实、真诚的实战分享：

穹彻智能 —— 药房垂直场景落地

大量同行还在内卷物流、通用分拣赛道。穹彻走出反向路径：不是拥有技术再寻找场景，而是锁定客户真实需求，反向迭代技术、定制产品。

搭建从数据采集、模型训练、设备部署完整工具链，打通技术到商业化信任链路，依托药房场景形成完整的「数据 - 模型 - 技能 - 本体 - 场景价值」闭环。依靠高度垂直的落地能力，据现场交流，已经拿到批量企业订单，也是目前为数不多实现盈利的机器人本体企业哦。

不是技术多酷而是技术有用。客户采购的不是拟人程度，而是任务的匹配度。本质售卖的不是机器硬件，是对行业场景的深度理解、成套解决方案。 不是我有好技术，我在找场景。是先锁定客户需求，反向迭代技术和解决方案，做的是技术和场景的缝合。

他们把药房场景的人机配合、轻量化改造、定制化作业、客户需求的每个环节都拆得很细。一个技术流容易聪明反被聪明误的点在于，牛逼技术不等于有用，有用的技术不等于要特别复杂，重点是技术和价值的匹配性。在大家同质化内卷的时候，他们已经逐步打通基于深度场景、客户需求和技术价值， 这才是最后一公里落地的核心。

擎朗机器人 —— 海外本地化适配能力

机器人出海绝不等于国内产品直接外销，来自一线的海外从业者也分享，国内机器人厂商在他们看来，市场已经很卷了，擎朗反而大部分订单来自海外，核心竞争力在于成熟的海外本地化运营体系。

针对海外企业市场需求，提供商用服务机器人整机与全球解决方案，例如针对日本市场的本地化：深度吃透当地法规、合规标准、生活习惯、环境约束，基于本土需求反向迭代基础产品，做轻量化定制改造，实现本地化部署、本地化运营、场景模型持续复用，这种适配海外市场的综合能力，是大量通用机器人厂商缺失的核心能力。

这两个已经分别面向国内和海外市场取得一定商业化成功经验的案例，给我们分享的不是技术参数，是场景深度 + 本地化深耕，是基于用户真实需求完成落地验证的最后一公里。

洞察 4：本体的商业化是不确定的，「卖铲子」的商业化是确定性的

机器人本体品牌商： 叠加多个发展变量，一方面技术快速发展、技术路线不确定；一方面场景应用不确定、商业化不确定，另一方面企业发展不确定，融资后期不确定，整条链路都处在高度不确定的探索阶段，会面临很长一段时间高度承压。

但是！做上下游零部件、触觉、机芯、执行器、核心供应链的企业的需求，特别是具备一定技术优势，带来的确定性的订单和收益是实打实的。需求的溢出、订单稳定、健康的现金流和明确的商业模式是非常明确的。

做上游配套产能，当下就能收获稳定收益。整机是入口，供应链决定交付上限，学院派和实验室团队把触觉、感知、控制和模型能力产品化；传统制造企业则带着材料、加工、成本和量产经验进入赛道。前者提供技术上限，后者保证工程下限。

直白来说：本体赌未来赚钱，卖铲子现在就赚钱。他们的卡点听起来反而有点凡尔赛，反而是订单太多了，且都是主动合作的，反而是后端的产能和组织管理跟不上扩张速度。他们的现金流、利润、经营健康度，比整机品牌明确很多，有句话怎么说来着闷声发财，默默赚钱...

以及这条逻辑，同样适用于投资、求职、合作做一个参考。早的、大的、响的，最先被看到的有可能也不一定是最好的，长期走得最远的，一定要穿透噪音看本质，审视真实业务价值，做好关键的选择。

三、WAIC 本质是强 2B 属性的产业生态展会

此次 WAIC 带有明确的产业生态意志，其实是一个2B生态展会，国家意志下的实力展示，带动整个企业上下游的发展，能够持续吸纳更多人才和资金。

这次逛展我留意到一个有意思的细节：展台讲解的不是一些外包活动专员，而是一线的业务实战和职能负责人，甚至是VP以及核心创始人，亲临一线参与生态互动，从展现产品到讲解技术实力，目的也是吸纳更多的资源合作甚至是现场订单。

实用思路：如何从一个展会评估企业和团队底色？

在会展的一线沟通中，对于合作方和个体来讲，就像田野调查，面对面沟通，也可以收集到很多以现场的人作为窗口，展示出的企业文化的真实面貌，

优质团队沟通后发现普遍具备几个特征：

1. 产品理解：对自家技术功能、产品路线、发展阶段和大体规划是清晰的；

2. 能讲清楚：可以通俗讲清产品价值，能够结合对方需求展开沟通；

3. 精神面貌：发自内心认可自身方向，眼里是真的有光，相信自己的团队和选择

这个方法，不管是投资、商务合作、求职择业、赛道选择，也可以作为除了营收规模、财务数据这类硬指标，能够感知企业发展和团队文化上值得参考的细节方法。

分享一些看展不止看热闹实用技巧：

1. 设立清晰目标：除了兴趣之外，为什么参展，今年看到很多主动拿着 CV 去找企业展商求职的，做自媒体内容的，找项目投资合作的，最好是有个明确目的，哪怕社交话题交朋友也可以，而不只做围观吃瓜群众，最大化的兑现时间与门票价值；

2. 收集一手信息：我自己的理论，关注Builder 一线信息 > 论坛专家公开信息 ，论坛最大的价值是聚集同等能量层的人，核心要么是为平台背书，要么是为自身背书，真正的信息含量其实相对有限，现场屏幕和环境也看不到什么内容，用来社交倒是很好的。

信息的获取听论坛不如听一线的从业者，很多公开信息，第二天活动后推送，如果深度关注的企业行业可以看创始人访谈、企业公开深度报道反而会更有信息量。

1. 感受现场能量：优质的线下活动是可以参与的，线上资讯经过多层转述容易失真，只有身处现场才能捕捉参与者情绪、细微行业信号，一些真实的体验和细节，形成自己的判断能力，AI能让信息简单获得的时候，真实在场体验反而更珍贵。

四、最后思考：我们应该提供什么样的内容？

其实这两天关于 WAIC 的科技内容已经非常多了，当下 AI 科技相关创作者数量也越来越多，不少都是AI 批量化生成内容，用AI写作并不可怕，可怕的是很多文章内容AI写完，自己都没看过也不知道写的什么，大量信息同质化内容堆叠不断重复。

更何况，信息贩卖现在已经没有壁垒了.....信息获取最快的方式是AI检索，我也不想重复所有人都能查到，看到很多遍的资讯整合，所以我也在想：我们到底应该输出什么样的内容？我可以输出内容差异化在哪？让别人花费的阅读时间能更有收获。

结论是，是否可以通过我基于对行业理解和商业化市场品牌的经验，给到大家更多客观信息以外的深度洞察，尽量避免一些正确的废话和空洞、没有支撑的道理。

我最近也取消关注了一批账号，也特别关注了一批账号，都是我觉得愿意相信、甚至愿意付费的一些信息源，我也在想，这个差别是什么？人和 AI 创作的边界，或许是人在场的独特体验、经历和个人价值观下形成的视角，是一手的经历和一手的思考，是能够通过你的眼睛和解读，让读者收获不同维度的切面和启发。不管对于来到现场还是没来到现场的人，是否可以基于这个人的视角，建立一种信任和获得感？也希望通过一线观察，能提供真实、有效的价值参考。

思考互动：你最近听说过或者去过 WAIC 展会吗？看到了什么？有什么收获和启发？