穹徹智慧在2026年世界人工智慧大會（WAIC）上展示了從真實世界資料採集、模型訓練到機器人應用的完整技術體系，其中核心亮點是一款基於新一代具身智慧預訓練模型的機器人。該機器人能根據現場觀眾選擇的球隊，快速完成理解、目標匹配和姿態調整，利用自適應力控將籌碼投入對應箱子，整個過程無需任何遙操作干預。

這一模型採用世界模型架構，由通用具身世界模型基座、專用動作預測模型及後訓練套件組成。與主流依賴遙操作資料的技術路線不同，該模型在預訓練和後訓練階段均未使用任何遙操作資料，完全依靠野外無本體採集資料完成訓練，驗證了低成本、大規模獲取真實世界資料用於具身模型預訓練的可行性。模型依託2026年在全國47個城市進行的十萬小時級家庭場景資料完成預訓練，目前正推進系統測評與釋出準備，相關技術報告計劃於7月至8月釋出。

在應用落地方面，穹徹展示了具身大模型在零售藥房與酒店洗烘兩大場景的實踐。零售藥房場景中，搭載穹徹具身大模型的機器人能識別、抓取並操作超過3000個SKU商品，部署僅需約2.5平方米，無需大規模改造門店結構。觀眾可現場下單讓機器人為自己取藥。目前該方案已在瀋陽等地連鎖藥房完成部署與執行驗證。酒店洗烘場景則展示了多機器人協同：單臂升降移動機器人負責衣物取放及裝置操作，移動底盤承擔自主導航與物品搬運，基於統一任務規劃完成洗烘整理全流程。

為支撐資料體系，穹徹推出自主研發的RoboPocket無本體資料採集系統，通過可穿戴末端執行器與移動端App結合，讓普通使用者無需接觸機器人即可參與操作資料採集，完整記錄包含錯誤糾偏、人機互動等真實過程。配套的DM3資料管理平台支援視覺化檢索、質量管控及資料資產管理，單日可管理9000至10000條資料，每月沉澱13500至15000小時真實資料資產。依託這套體系，穹徹正推進百萬小時級真實世界操作資料體系建設。

從RoboPocket規模化採集資料，到DM3完成百萬級資料管理、治理與訓練交付，再到世界模型的預訓練和後訓練，穹徹已初步打通“資料採集—資料治理—訓練交付—模型訓練”完整技術鏈路。今年公司完成數億元A輪融資，進一步夯實了在真實世界資料體系、具身大模型及機器人應用方向的投入能力。穹徹計劃持續完善技術體系，加速具身智慧從技術驗證邁向規模化應用。