8月19日，2026世界機器人大會在北京開幕。與往年集中展示跑步、跳舞等運動能力不同，今年更多企業將倉儲、製造等作業流程搬進展館，具身智慧行業的競爭重點正從運動能力展示轉向真實作業能力驗證。星海圖在展台上演示了機器人完成商品抓取、揀選、裝袋、封口以及螺絲鎖付等任務，並披露了與京東合作的前置倉現場系統在展會前一天完成了100多單“真實履約”，全程沒有人工流程干預。
星海圖CEO高繼揚表示，公司今年已在陸續交付千台級、模型驅動的真實生產力單元。他特意將這一口徑與普通整機銷售區分，稱統計範圍僅限於“模型驅動的生產力產業單元”。高繼揚強調，現階段主要考核兩項指標：一是模型能力，二是模型能力驅動下的商業化落地進展。他說：“客戶購買的不是機器人整機，而是機器人能夠完成的生產工作，客戶付費買的是勞動產出。”
本屆大會上，星海圖釋出了輪臂機器人Nexo，引數顯示其擁有30個自由度，單臂最大負載10公斤、雙臂合計20公斤，續航時間8小時，主要面向電商零售、工業製造和快遞物流等結構化場景。公司同時佈局了雙足機器人Kengo和開發者產品Lemo。按照高繼揚提出的“1+3+N”框架，輪臂產品聚焦生產力作業，Kengo面向非結構化複雜環境，Lemo用於降低開發者使用模型和硬體的門檻。
高繼揚指出，從去年的世界機器人大會等行業活動開始，行業重心已轉向智慧能力和模型能力，關注“機器人能不能真正作業、幹活”，這一趨勢在今年進一步強化。跑、跳和翻越障礙主要考驗運動控制，而機器人進入倉庫和工廠後，還要理解任務、操作物體、處理異常，並接入現有生產系統。評價標準也隨之轉向任務成功率、連續作業時間和單位作業成本。
在技術路線上，星海圖在基礎模型預訓練後，引入監督微調、模仿學習和強化學習，提高操作精度和任務成功率。當機器人作業出現異常時，工作人員可以接管，相關資料隨後迴流至模型迭代鏈路。公司同時推進視覺—語言—動作模型和世界模型。高繼揚稱，兩類模型都需要把輸入轉化為Token，通過Transformer多層神經網路完成編碼，再以自監督方式進行預訓練；差異主要在訓練方式，世界模型主要依靠影片預測。他判斷，兩條路線未來會走向融合。
高繼揚將具身智慧商業化劃分為幾個階段：2026年以前，模型能力相對有限，市場交易主要以整機銷售為主；從今年下半年至2028年，行業將逐步出現方案訂閱模式，客戶為特定生產場景的產業方案付費，整機只是方案的物理載體。隨著智慧能力從單一場景走向多場景跨域，星海圖判斷，具身智慧商業模式可能進一步演進為以“物理世界Token銷售”為主體，產業價值重心也將逐步從整機硬體向智慧能力遷移。
客戶計算機器人是否經濟，不能只比較整機售價和人工工資。裝置折舊、能耗、維護、後訓練、系統整合和現場支援都需要計入成本。高繼揚稱，當前機器人作業效率約為人類的70%至80%，適配一項新任務約需10小時後訓練。不過，70%至80%的作業效率只能作為比較起點，不能直接換算為投資回報率。不同任務的動作複雜度和異常率差異較大。
學習新任務的成本同樣影響部署速度。星海圖目前適配一項新任務約需10小時後訓練，目標是壓縮至1小時，甚至只需少量樣本。訓練門檻能否下降，決定了一套模型能否以較低成本複製到更多客戶和工位。在資料路線方面，星海圖堅持優先使用真實資料，高繼揚稱公司幾乎全部採用真實資料，很少使用模擬資料，因此較少面臨模擬資料向真實環境遷移的問題。對於成本，他表示需要合併計算資料、算力和研發工程師人力三部分，“最貴的是算力，最稀缺的是人才”。
今年6月，星海圖啟動“百萬小時真實資料計劃”。高繼揚沒有披露目前的資料規模，只表示百萬小時是公司判斷的、支撐具有產業價值基礎模型的規模門檻，現有量級仍然不足。他認為，具身智慧的技術拐點會到來，但公眾認知不會在一瞬間完成。機器人首先進入工廠和倉庫，行業變化更可能表現為持續滲透和一個個工位逐步開放。
對星海圖而言，下一步需要驗證的也不只是機器人能否完成任務，而是這些能力能否在不同客戶現場穩定複用，並最終把單位作業成本降到客戶能夠接受的水平。具身智慧商業化的評價標準，正從“能不能幹活”轉向“能否比現有方式更經濟”。整機價格、作業效率、訓練和運維成本共同決定單位作業成本，也將影響機器人規模化上崗的速度。