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过去几年，具身智能行业充斥着机器人跳舞、翻跟头的演示级高光，资本市场热度高涨，但真正走进工厂、药房、门店实现常态化作业的案例寥寥无几。

今年，行业迎来关键转折：竞争逻辑从比拼硬件躯体、表演效果，转向比拼通用大脑能力、真实场景落地、数字‑物理世界打通、可信安全体系建设四大核心命题。

在2026外滩大会的科技展台上，超过40家具身智能厂商集中亮相，大量产品不再追求舞台表演，而是聚焦药房分拣、工业装配、高危巡检、生活服务等真实生产生活场景，具身智能开始从实验室演示，全面迈向AI新经济的产业实践阶段，“能干活、可落地、可复制”成为新的行业标尺。

告别表演式Demo产业落地成核心考题

大语言模型完成了AI在数字世界“能生成”的跨越，而具身智能的使命，是赋予人工智能进入物理世界“能行动”的手脚，打通数字智能与现实世界的鸿沟。

但赛道火热之下，行业依旧深陷多重现实困境。

首先，专用专机的模式制约规模化复制。

多数机器人模型为特定硬件本体定制开发，换一套机械臂、更换机器人构型，算法就要大规模改写甚至推倒重来，每一个场景都要高额定制开发成本，难以向千行百业扩散。

硬件本体迭代迅速，但适配多设备、多任务的通用大脑供给不足，出现“躯体跑得快，大脑跟不上”的结构性矛盾。

其次，真实物理世界的数据鸿沟难以逾越。

不同于互联网海量现成文本数据支撑大模型训练，具身智能需要视觉、力觉、触觉、环境动态变化的多维度物理交互数据。真机采集成本高昂，仿真数据又存在Sim‑to‑Real仿真到现实迁移的巨大鸿沟，仿真环境训练效果，落地现实环境就大幅衰减，高质量物理交互数据严重短缺，成为行业共同瓶颈。

其三，数字世界与物理世界割裂，缺少完整商业闭环。

很多机器人只能独立完成物理动作，无法和上层智能体、支付、业务系统打通。机器人完成作业之后，无法自动下单、上报业务数据、完成结算，物理行动和数字服务、交易环节脱节，难以真正嵌入企业经营流程与普通人日常生活。

其四，安全信任体系缺位，制约商业化放大。

当机器人、物理智能体可以自主移动、操作物体，甚至参与交易，风险从单纯数字信息泄露延伸到物理人身、财产安全。

权限如何划分、行为如何追溯、出事故责任如何界定，整套可信机制尚在构建当中，这是具身智能走向民用、商用不可回避的底线问题。

不过，整个行业已经形成明确的共识：具身智能不会复制大语言模型爆发路径，单纯模型参数提升不足以解决全部问题，需要模型、硬件、数据、场景、安全的系统性协同，才能跨越从Demo到商业化的“死亡谷”。

技术范式跃迁，让物理机器人接入AI经济网络

过去行业的焦点集中于机器人本体硬件性能：伺服电机、减速器、外形构型、运动能力。

而2026年产业的重心，转向具身通用大脑，目标实现“一脑多机”，一套模型驱动不同形态机器人，适配多元场景，降低场景迁移成本。

外滩大会期间，蚂蚁集团旗下具身智能企业——蚂蚁灵波给出的产业解法是具身原生通用大脑LingBot‑VLA2.0，模型并非从大语言模型简单嫁接改造，而是面向物理交互原生设计，预训练阶段适配17个主流机器人厂商，覆盖20余种机器人构型，涵盖单臂、双臂、轮式、双足人形等不同形态，实现跨硬件本体的泛化能力。

这套“大脑”已经走出实验室，落地真实商业场景。

上海国大药房的零售门店内，搭载灵波大脑的机器人，在仅80厘米的狭窄货架通道内自主运行，面对药盒密集摆放、透明包装反光、商品随机摆放等复杂干扰，自主接收订单、识别药品、抓取分拣、交付药品，门店无需改造原有货架布局，机器人即可上岗，夜间承担分拣工作，缓解药剂师压力。

同一套大脑，还可以驱动不同硬件的机器人切换任务：在物流仓库做包裹分拣，在工业产线完成零部件上下料。

外滩大会现场，同一基座下，既可以看到药房作业机器人，也可以看到制造业柔性作业方案，全面验证“一套大脑跑遍多场景”的可行性。

复旦大学眸深具身大模型驱动轮式双臂机器人完成洗衣机螺栓自主装配；擎朗人形机器人完成洗衣房取衣、折叠衣物长流程任务；开普勒机器人在咖啡店独立制饮；还有巡检机器狗、外骨骼、飞行智能体分别面向高危巡检、人体辅助作业。

各家技术路线各有侧重，但共同指向同一个方向：具身智能的核心价值不是表演，而是替代人完成重复、繁重、高危的真实劳动。

如果说具身大脑解决“机器人如何动手干活”，上层智能体生态，则解决“机器人知道干什么，干完之后如何接入商业服务”。

真正的AI新经济，需要数字智能体和物理机器人协同，实现从理解用户意图、调度物理执行，到完成服务闭环的完整链路。

但长期以来，数字智能体和物理机器人两套系统相互孤立，物理机器人只能执行预设指令，无法理解用户自然语言需求；数字智能体只能线上调用接口，无法操控现实世界实体。

在2026外滩大会，蚂蚁展示了数字智能体与具身终端打通的实践。

以蚂蚁阿宝智能体为枢纽，一方面对接手机、车机、AI眼镜各类数字终端，完成点餐、打车、政务民生等线上服务；另一方面探索和具身硬件打通，把智能体的意图指令传递给物理机器人，把机器人执行结果反馈回数字服务系统，实现“意图‑规划‑物理执行‑结果反馈‑支付结算”全链路贯通。

当数字智能体与具身硬件打通，商业范式随之发生变化。

蚂蚁集团CEO韩歆毅认为：“智能体时代商业流量会从争夺用户停留时长，转向理解用户真实意图。用户只需要说出诉求，智能体去匹配服务、调度物理设备、完成交易，商业竞争的重心从曝光投流，转向服务供给本身。”

蚂蚁集团CEO 韩歆毅

在外滩大会展区，可以看到多层次的下沉实践。

面向线下实体小店，AI店小二机器人“小碰”承担迎宾、导购、看店、自助收银；配套商家经营Agent“晓雨”，老板用大白话即可查询门店经营数据、分析滞销商品、下达补货改价指令，不需要复杂IT系统；网商银行百灵2.0 AI CFO智能体，面向小微企业老板，把信贷、票据、财税能力整合，用口语化交互提供金融服务，降低中小商家数字化门槛。

具身与AI能力同时向民生、乡村医疗场景延伸。

“阿福”健康智能体系，串联家庭健康硬件：毫米波雷达无感监测老人体征、温控床罩适配双人睡眠、健康检测机器人采集生理指标；在医疗机构，AI贯穿挂号、导诊、报告解读、医保结算全流程，云陪诊覆盖全国400多家医疗机构。

更进一步，技术下沉到乡村村医工作站，AI完成病历转写、辅助诊疗、智能转诊，让偏远地区普通人也能享受到高质量健康辅助服务。

过去很长时间，行业更多聚焦人形机器人高端消费场景，而外滩大会的实践给出了另一条路径：具身智能的规模化，不一定先从家用消费爆发，而是先在药房、工厂、巡检、基层服务等B端与民生普惠场景跑通价值，再逐步渗透大众消费市场。

企业不必从零开发整套机器人软硬件，而是可以复用通用大脑、智能体平台、交易支付底座，大幅降低应用新技术的门槛。

具身智能的未来是开放协同的产业生态

今年，具身智能正站在临界点，但距离大规模普及还有很长的路。

不会是某一家企业造出一台“万能通用机器人”就颠覆所有行业，更现实的路径是分层协同。

一部分厂商深耕硬件本体；一部分企业打磨具身通用大脑基座；一部分构建上层智能体、交易、安全基础设施；行业伙伴基于基座，针对垂直行业打磨场景化解决方案，形成分工协作的生态网络。

诺贝尔经济学奖得主、法国经济学家菲利普·阿吉翁在外滩大会上表示，仅考虑AI自动化商品和服务生产中的任务，未来十年就可能令生产率增速每年额外提高约0.68个百分点；如果进一步考虑AI对“想法生产”、也就是创新过程本身的促进作用，还可能再提高约0.4个百分点。

而具身智能正是释放这份生产力的关键一环，它带来的改变，不只是一台台会干活的机器人，而是重构生产方式：企业可以将一部分重复的物理劳动、流程性工作交给“数字员工+物理机器人”的组合，释放人的精力投入创造、决策、人际协作等机器难以替代的领域。

通过外滩大会这一窗口，我们清晰地看到，未来评判具身智能的标准，已经不在于舞台上有多炫酷，而在于能不能真正走进药房、工厂、小店、乡村，实实在在解决真实世界的问题。

当AI从“能生成”走向“能行动”，从屏幕走向物理大地，AI新经济才算真正照进现实。

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