8月20日，北京亦创国际会展中心的聚光灯下，一场特殊的人机对弈正在进行，一台人形机器人正与观众展开激烈的乒乓球对打。
这是来自超维动力的SMASH 2.0高动态人形机器人。面对观众的随机发球，可以在毫秒间完成预判、接球与回击。这并非提前写好脚本的表演，而是机器人在真实环境中的即时反应。
不远处的展区，数字华夏直接将金融、康养业务场景“搬”进了会场。在模拟的银行大堂中，机器人灵活切换柜员与理财顾问身份，从迎宾分流到开卡提额，走完了一整套真实业务闭环。
这些故事都真实发生在2026世界机器人大会（WRC）的现场。当赛道内仍有不少目光停留在机器人在展台能做多酷的动作时，广东军团已经将考题切换至真实的场景：机器人在流水线和商业空间里，如何工作一天？
广东省工业和信息化厅总经济师邹勇兵在接受南都湾财社记者采访时介绍，本届大会广东参展、参赛企业超50家，数量位居全国领先；在展现硬核创新成果与突出竞技实力的同时，集中展示了广东作为全国机器人产业集聚区的整体实力和“匠心”特质。
在这片产业沃土上，南粤“具匠”正成为广东机器人产业的统一标识——“具”代表具身智能，强调让机器在真实环境中能看、能摸、能干活；“匠”则代表不追求概念炫技、聚焦真实需求、将精益求精的工匠精神融入软硬件迭代的实干底色。
依靠大湾区雄厚的制造业底座，这批广东企业正用硬核的技术和清晰的战略，向日常生活真实场景发起突围。
核心突破：
不仅大脑要“转得快”，双手更要“摸得准”
机器要真正“上岗”，不能只靠光鲜的外表，核心在于底层大脑与感知硬件过硬。
在算法大脑层面，竞争已从单纯堆叠算力转向架构创新。来自深圳的智平方摒弃了单纯堆叠算力的老路，推出并开源了原创类脑架构具身模型NeuroVLA，将人脑“皮层-小脑-脊髓”的协同机制引入机器人控制体系：皮层负责语义理解和任务规划，小脑负责高频运动协调与动态修正，脊髓负责毫秒级动作执行与安全反射。
换句话说，机器人不再只有一个“大脑”处理所有事情，而是开始拥有不同层次、不同速度的智能协同。这让机器人从过去的“会思考”，进一步走向会反应、会修正、会适应。
今年4月，智平方还发布了开源平台AlphaBrain Platform，打通“数据-训练-模型-评测”的完整链路，并向行业开放，让机器人大脑的研发能力进一步走向开放协作。
真实世界的物理交互是接触式操作，长久以来，单纯依赖视觉的模型在精细抓取时常常面临“滑脱”困境。
广东企业给出的解法是极高精度的物理触觉。触觉感知企业帕西尼展出了搭载自研芯片的第六代传感器。在现场，灵巧手指尖夹持羽毛，仅凭观众轻吹羽毛带来的微弱气流，传感器便能精准捕捉低至0.005N的微力变化。这种亚毫米级的操作精度，为机器人补齐了干细活所必需的“手感”。
超维动力则在机器人本体设计上下功夫，此次展出具备117个自由度的高拟人本体。在乒乓球对抗训练中，他们引入大量专业球手的第一视角数据。超维动力联合创始人郑存远向南都湾财社记者透露，这种训练旨在赋予机器人微小姿态调度（如侧向移动、正手切换）的能力，使其动作无限贴近真人，而不仅是为了简单粗暴地打赢比赛。
场景落地：
能进工厂流水线，能干全套细碎家务
技术硬不硬，最终要看能不能在真实场景里干活。南都湾财社记者在现场观察到，广东企业的展品已全面覆盖工业、商业与家庭三大核心场景。
优必选展区外，超仿生机器人U1的展位前人头攒动。优必选具身智能与人形机器人研究院具身大模型负责人石海林向记者介绍，工业端，Cruzr Y1等工业机器人能在产线实现精密装配、物料分拣，完成7×24小时无人自主作业，精准适配高强度连续生产；商业端，Walker C1等机器人搭载自研具身大模型，主打商场和展厅的流畅交互对话。
超仿生人形机器人U1面部表情逼真，也吸引了不少观众驻足排队。“要机器人实现自然流畅的‘表情管理’并不容易。”石海林介绍，“在硬件层面，要实现面部表情精细的控制，对硬件的结构设计以及硬件结构之间的一致性要求非常高。在软件算法层面，怎么去让大模型，包括语音系统能够驱动面部去真实地反映情绪，对算法来说都是非常具有挑战”。
家庭场景真正的“硬骨头”，是长程、多步骤的复杂家务。成立仅半年的墨奇智能，在现场用一段长达15分钟的实景演示给出了答案。
搭载具身智能模型架构MoRA的MORPHI KINO轮式机器人，自主串联起了客厅清洁、冰箱补货、衣物洗烘与折叠全流程。在清洁环节，它能准确识别成团纸巾投入垃圾桶，并将杂物收纳至托盘。“看似简单的桌面清理，背后涉及视觉识别、姿态规划、力控抓取等多重技术的综合考验”，墨奇智能工作人员表示。
更具突破性的是洗烘环节。机器人自主打开烘干机、取出衣物、投放湿衣、精准按下电源与启动按钮，最后回到折叠台码放衣物。这种识别家电按键并控制按压力度的能力，正是机器人走入千家万户必须跨越的门槛。
算清经济账：
打破高昂试错成本，跨越量产鸿沟
应用场景的全面铺开，也带来了一个现实拷问：如果每进一个新工厂、适配一种新家电，都要重新投入等量的人力与真机采集费用，机器人的商业化就无从谈起。
面对这一行业痛点，广东企业率先开始算一笔“经济账”。跨维智能创始人兼CEO、香港中文大学（深圳）终身教授贾奎在WRC“物理AI引领者”论坛上，详解Physical Token经济学，探索物理AI规模化路径。
与大语言模型的Token类似，贾奎指出，衡量具身智能商业化的关键指标，是“获取新能力的边际成本”——系统从第一项技能扩展到第一百项技能时，新增成本能否从100份逐步降至10份甚至更低。
“如果只是重复支付高昂的数据采集和真机试错成本，Physical AI就无法规模化。”贾奎的判断直击痛点。
为此，跨维智能依托国产自研仿真引擎DexVerse与生成式仿真技术，系统可在10余分钟内生成复杂的仿真任务环境，将业内通常需要两三天的工期压缩。用少量真实数据撬动海量、低成本的合成训练数据，跨维智能已在智能制造、商业零售等领域落地50多个应用场景，沉淀了1500余个成熟具身模型。在特定垂域任务中，其专家模型成功率可达99.99%。
算清经济账，不仅体现在数据上，更体现在企业的商业战略定力中。
郑存远在接受采访时，对商业化路径的体会展现出了广东企业家的务实与清醒。他将场景分为两类：一类是短期商业需求存在但长期不可持续的“卖铲子”生意；另一类是短期技术挑战极大，但长期需求可持续的赛道，如康养产业。“我们会在这两者中间寻找平衡。”
产业底座：
超50个国企场景“揭榜挂帅”
机器人的规模化落地，离不开丰厚的产业土壤。广东作为制造业大省，为机器人提供了得天独厚的“练兵场”。
“广东最大的优势，来源于过去3C行业对整个硬件产业链的深厚积累。”郑存远分析，珠三角庞大的消费电子产业形成了极高的响应速度。这种“快”，对于早期试错阶段的机器人行业至关重要。
“东莞有丰富的制造上游和工厂，深圳聚集了海量产品集成与技术创新公司，佛山则有大量的商业化场景。不同城市的角色互补，无形中已经构筑起一条完整的产业链协同生态。”郑存远补充道。
在这个底座上，广东也在用真金白银撬动技术落地。邹勇兵介绍，广东在全国首创“具身智能应用场景揭榜巡回大赛”，以国企带头开放应用场景，支持具身智能机器人企业组建产业联合体开展“揭榜挂帅”应用攻关，并配套安排攻关资金超亿元。据悉，目前已开放涵盖智能制造、医疗康养等领域的超50个场景。
对广东具身智能军团而言，城市正在变成展厅，日常就是主场。这批南粤“具匠”正把工匠精神敲打进每一行代码中。当真实的场景不断产生高价值数据并回流进模型，让下一台机器人比上一台更聪明、更便宜时，广东机器人产业迈向规模化的飞轮，已经势不可当。
策划：王莹
统筹：李颖
执行统筹：严兆鑫
采写：研究员 袁泽睿 南都湾财社记者 赵元 严兆鑫
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