在6月初維也納舉行的ICRA 2026（國際機器人與自動化會議）上，中國企業成為技術論壇的焦點。速騰聚創、帕西尼感知、光輪智能、智元機器人、天機智能以及非夕科技六家公司登臺，系統闡述了各自在感知、操作、數據及基礎模型領域的最新探索，其技術路線清晰地指向了三個核心交匯點。

第一個交匯點是感知的底層融合。如何讓機器人對物理世界建立更細緻、可靠的認知是共同挑戰。速騰聚創的解決方案是在硬件層面實現突破，其推出的孔雀芯片及新一代空間雷達E2系列，旨在將RGB圖像、深度和運動信息在傳感器端直接融合，避免後處理帶來的誤差。該公司將此技術路線定義為原生RGB-D感知，並構建了Space Camera，能在像素級完成三類信息的對齊。

與此同時，帕西尼感知和天機智能則從觸覺切入，補充視覺盲區。帕西尼展示了其基於霍爾效應的多維觸覺傳感器，可感知紋理、溫度、滑動等九種信息，並能在極端環境下工作。其DexH13靈巧手擁有16個自由度，負載達5公斤。天機智能則依託其全球首創的MEMS關節扭矩傳感器，實現了力控絕對精度≤0.3N·m的超低時延響應，讓機器人能用力反饋主動消解位置誤差。

第二個交匯點是對操作中“最後一毫米”問題的重視。機器人的高定位精度在面對真實環境的細微變化時往往失效。非夕科技聯合創始人鍾書耘指出，人類操作的精髓在於對位置不確定性的高容忍度和對力控制的融入。為此，非夕推出了支持全身多點接觸感知的新一代機器人，結合力控與柔順控制，能輕鬆完成抓取易碎品、精細加工等任務。天機智能則設計了仿人十字交叉手腕的人形臂，單臂僅重8公斤卻能支撐5公斤載荷，兼顧了輕量與動態性能。

第三個交匯點是數據與模型的閉環。光輪智能與智元機器人從不同層面回答瞭如何積累有效經驗並快速轉化為策略改進的問題。光輪智能全球銷售副總裁Martin Elbs表示，公司正聯合英偉達，基於Newton物理引擎搭建大規模仿真訓練框架，通過將測量的真實物理數據生成為仿真資產，來彌合Sim-to-Real Gap（仿真與現實差距），其技術已用於工業、手術機器人等多個場景。

智元機器人則更偏向基礎模型視角。其負責人羅劍嵐介紹了全球最大開源預訓練具身世界模型τ0-WM，該模型參數量達5B，預訓練數據長達27000小時，其中真機遙操作數據佔17800小時，首次成為預訓練主力。更關鍵的是，智元提出了“部署即訓練”範式，採用離線與在線強化學習結合的方法，在16臺雙臂機器人上針對長程任務的測試中，將策略執行準確率從60%-70%顯著提升至95%。

這六家企業的佈局覆蓋了從硬件感知、力控操作到仿真數據與基礎模型的完整鏈條，顯示出具身智能正從實驗室走向更注重工程落地和系統能力建設的新階段。速騰聚創和帕西尼代表硬件感知層的競爭，非夕和天機深耕力控驅動的靈巧操作，光輪智能搭建仿真基礎設施，智元機器人則探索大規模預訓練模型的持續學習機制。這些差異化路徑共同勾勒出機器人能力形成的關鍵環節，也為產業的下一步發展提供了清晰的註腳。