穹彻智能在2026年世界人工智能大会（WAIC）上展示了从真实世界数据采集、模型训练到机器人应用的完整技术体系，其中核心亮点是一款基于新一代具身智能预训练模型的机器人。该机器人能根据现场观众选择的球队，快速完成理解、目标匹配和姿态调整，利用自适应力控将筹码投入对应箱子，整个过程无需任何遥操作干预。

这一模型采用世界模型架构，由通用具身世界模型基座、专用动作预测模型及后训练套件组成。与主流依赖遥操作数据的技术路线不同，该模型在预训练和后训练阶段均未使用任何遥操作数据，完全依靠野外无本体采集数据完成训练，验证了低成本、大规模获取真实世界数据用于具身模型预训练的可行性。模型依托2026年在全国47个城市进行的十万小时级家庭场景数据完成预训练，目前正推进系统测评与发布准备，相关技术报告计划于7月至8月发布。

在应用落地方面，穹彻展示了具身大模型在零售药房与酒店洗烘两大场景的实践。零售药房场景中，搭载穹彻具身大模型的机器人能识别、抓取并操作超过3000个SKU商品，部署仅需约2.5平方米，无需大规模改造门店结构。观众可现场下单让机器人为自己取药。目前该方案已在沈阳等地连锁药房完成部署与运行验证。酒店洗烘场景则展示了多机器人协同：单臂升降移动机器人负责衣物取放及设备操作，移动底盘承担自主导航与物品搬运，基于统一任务规划完成洗烘整理全流程。

为支撑数据体系，穹彻推出自主研发的RoboPocket无本体数据采集系统，通过可穿戴末端执行器与移动端App结合，让普通用户无需接触机器人即可参与操作数据采集，完整记录包含错误纠偏、人机交互等真实过程。配套的DM3数据管理平台支持可视化检索、质量管控及数据资产管理，单日可管理9000至10000条数据，每月沉淀13500至15000小时真实数据资产。依托这套体系，穹彻正推进百万小时级真实世界操作数据体系建设。

从RoboPocket规模化采集数据，到DM3完成百万级数据管理、治理与训练交付，再到世界模型的预训练和后训练，穹彻已初步打通“数据采集—数据治理—训练交付—模型训练”完整技术链路。今年公司完成数亿元A轮融资，进一步夯实了在真实世界数据体系、具身大模型及机器人应用方向的投入能力。穹彻计划持续完善技术体系，加速具身智能从技术验证迈向规模化应用。