8 月 20 日，由聚合智能产业创新中心、湖北人形机器人创新中心联合主办的 " 具身机器人与汽车产业融合发展新趋势 " 活动，在 2026 年世界机器人大会（WRC）期间召开。
本次活动聚焦具身机器人与汽车产业融合发展新趋势，邀请到电子科技大学伦理委员会主任机械与电气工程学院院长程洪、清华大学智能产业研究院 ( AIR ) 助理教授、极智嘉首席科学家赵昊等行业专家，以及北汽集团、京东、兆威灵巧手、灵御智能、智澄 AI、极佳视界、他山科技等汽车和具身机器人领域企业代表参会，共同围绕前沿技术创新、产业化落地、制造场景规模化路径等议题展开深度研讨交流。
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专家建言，聚焦可信安全与 4D 世界模型
电子科技大学伦理委员会主任机械与电气工程学院院长程洪在演讲中表示，智能化的本质实际上是人和机的关系，无人驾驶车本质上就是具身机器人。当前，大模型为实现高级别自动驾驶提供了有潜力的技术路径，但也面临着模型对抗脆弱、AI 幻觉、环境鲁棒性不足、难以对齐人类价值偏好等可信性挑战。可探索模型和算法在鲁棒性、安全性、可控性和泛化性方面的理论保证或可验证方法，推动类脑智能与可信自主系统的发展。
清华大学智能产业研究院 ( AIR ) 助理教授、极智嘉首席科学家赵昊提出，4D 可控世界模型将成为物理 AI 的底层基模，带来生产力革命性变革。其技术路线是迭代第四、五代原生多模态大模型，引入 3D、4D Token，依托已有多模态技术积累落地。团队已在自动驾驶仿真、手术机器人、灵巧手、工业抓取、3D 虚拟试衣等多场景产出多项标杆开源成果与产业合作项目，计划后续推出面向 C 端的 3D AIGC 产品，目标是打造统一世界模型底座，赋能游戏、具身智能、智能驾驶等领域。
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企业实践，多元化探索产业落地路径
在企业主题演讲环节，三位企业代表结合自身产品与场景积累，分享各自落地路线，围绕数据闭环、本体硬件、生态平台建设输出产业实践经验。
灵御智能创始人兼 CEO 金戈认为，现阶段具身机器人存在 " 不可能三角 "，即通用性、性能、自主性难以同时达成。借鉴自动驾驶产业演进历程，灵御智能选择了 " 自动驾驶式路线 " —— 先让步自主性，保障通用性与性能，再依靠数据飞轮持续提升自主能力。在他看来，"L2 是道路，L4 是结果 "，要先创造价值，再积累智能；先进入真实世界，再不断扩大自主边界。
智澄 AI CEO 兼创始人胡鲁辉表示，物理智能是人工智能的下一波浪潮，其核心是世界模型。当前，行业发展呈现 "VLA 为核心载体，世界模型为关键突破技术 " 的融合趋势。智澄 AI 自研人形、工业两类机器人，聚焦智能制造、安防巡检、生化场景、泛科技四大应用方向，长期目标是实现海量规模的通用人形机器人市场体量。
京东零售智能机器人具身智能负责人郑小丹表示，京东将具身机器人作为集团重要战略方向，依托自身供应链、海量场景与政企客户资源，开启全板块、系统化产业布局。集团计划投入百亿级资源扶持机器人产业发展，开放京东零售超体、京东养车、物流仓等海量真实场景，搭建大规模真实场景数据采集体系；推出机器人 " 用、养、修、换 " 全链条服务体系 JoyRobocare；布局 RoboBase 产业基地，联动地方政府与产业链伙伴，加速机器人产业集群建设。
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圆桌对话，破解具身机器人规模化落地现实难题
圆桌讨论环节由太平洋网络集团高级副总裁、深海 Talk 主理人申立主持，五位嘉宾 " 具身机器人在制造场景规模化落地的路径 " 展开深度对话。
北京汽车研究总院有限公司专业总师徐志刚介绍了北汽 " 产业投资 + 复用智驾技术框架 + 工厂场景应用 " 三位一体布局模式。站在主机厂采购视角，他表示车企评估机器人供应商重点考察产品耐久性、场景任务成功率、全生命周期成本、故障诊断与数据回传、售后质保等指标，预判 2-3 年后 L2 级具身机器人有望在汽车产线实现规模化试点。同时呼吁完善数据安全、网络安全相关标准，鼓励更多产业专项向应用场景端延伸。
兆威灵巧手总经理陈毅东从硬件维度提供了更乐观的判断 , 他表示 ," 打螺丝这类精细化操作，两年之内肯定没问题 "。兆威连杆式灵巧手可实现百万次系统无故障运行，核心模组按 500 万次使用标准设计，最新发布的 B21 灵巧手在增加 4 个自由度的同时，尺寸减少 41%、重量减少 30%，成本大幅降低。随着可靠、能用的硬件手快速发展，灵巧手将不再是制约具身机器人性能的物理短板。针对具身机器人规模化落地难题，他建议依托区域特色产业，向头部机器人企业开放真实场景进行训练和模型迭代，通过试点示范带动全行业发展。
清华大学智能产业研究院 ( AIR ) 助理教授、极智嘉首席科学家赵昊认为，具身机器人落地汽车产线，需攻克大料双手操作、小料精细操作、工具使用端到端方案三大难题，夹爪工具使用、上下料任务均存在显著技术挑战。模型方面，对比 VLA 方案，拥有 3D/4D 表征的 World Action Model 泛化能力更强，但仍有待下一代多模态大模型突破。目前算力供给是国内 AI 产业重大卡点，他呼吁全行业拥抱国产算力，筑牢产业底层底座。
极佳视界合伙人 & 工程副总裁毛继明则认为，具身机器人在汽车制造场景目前尚处在 Demo 验证阶段，能够实现物流类（上下料、码垛）、操作类（拔插、涂胶、理线）和检测类（电池包、电路板检测）等任务，动作表现基本可用，但面临作业节拍不足、规模化成本偏高、多场景适配稳定性不足等现实落地挑战。此外，硬件迭代滞后、成本高企也是产业化主要瓶颈，建议加速机器人硬件供应链建设，并通过政策补贴改善投入产出，助推规模化落地。
他山科技研发部副总裁侯广东表示，触觉感知是机器人物理交互的关键，可以降低对视觉、控制精度的硬性要求。目前行业已经认可触觉的价值，但视觉 - 触觉多模态融合算法仍处于探索阶段。他山科技正在迭代新的传感器和新一代芯片，探索触觉的具体场景应用，并建立了 " 机器人幼儿园 " 项目，研究机器人部署之后在线持续进化技术。他呼吁行业尽快出台具身智能产线应用测试标准，明确产线交付应达到的指标，为企业方和应用方提供参考。
与会嘉宾一致认为，具身机器人已经走出实验室技术验证阶段，进入场景驱动、规模化落地关键期。汽车与具身机器人产业技术同源、产业链相通、应用场景融合，其融合发展不仅是大势所趋，更是重塑全球先进制造竞争力的战略必然。面向未来，亟须政产学研用各方协同创新，开放真实场景加速技术迭代打磨，推动具身机器人在汽车制造领域率先实现规模化应用，夯实我国智能制造产业发展新优势。
