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8月21日，2026世界机器人大会（WRC）进入第三天，大会主论坛将焦点从具体的硬件比拼转向了更底层的产业命题：生态建设。
当前，具身智能产业仍面临诸多挑战，如标准缺失、资源重复消耗等。在8月21日的主论坛上，通过开源开放打破数据孤岛、共建统一技术底座，成为全球产学研专家的核心共识。
而在展馆内，超50家企业组成的广东“具匠”，正以实干姿态，对这些挑战给出具象解法：依托大湾区完整的制造供应链，叠加超50个国企真实场景的“揭榜挂帅”，广东不仅在造机器人本体，更率先蹚出一条“软硬协同、产需共融”的生态范式。
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行业共识：拒绝“重复造轮子”，以开源共建打破产业孤岛
“我们尚未迎来机器人领域的大模型时刻，很大程度上是因为我们的力量分散在无数个重复的底层轮子上。”在主论坛上，开放原子开源基金会理事长谢少锋直击当前具身智能产业的三大痛点：技术路线发散、产品标准缺失、产业可持续发展面临困境。
他指出，技术路线发散与标准缺失，使初创企业承担较高的试错成本。接口不一、协议各异，导致上下游难以高效协同，行业容易陷入“高成本、低销量”的循环。
解决问题的方式之一是开源共建。谢少锋提出，必须构建涵盖操作系统、控制系统、通信协议和数据底座的统一技术架构。目前，相关开源社区已初具规模：AGIROS开源社区汇聚了超1200名开发者，推动基础软硬件向下解耦屏蔽差异；OpenLET数据集开源社区下载量超300万次，为具身智能进化提供标准化的“数据燃料”。
北京人形机器人创新中心有限公司总经理熊友军同样强调了“不筑墙、不踩坑”的开源原则。该中心推出的“慧思开物”通用具身智能开发平台，通过“一脑多机”模式，向行业开放机器人的大小脑底座，以降低二次开发的验证成本。
底层架构的统一，最终指向算力与数据的规模化爆发。摩尔线程创始人兼CEO张建中判断，具身智能的“GPT时刻”或将在万卡级别的算力集群上诞生。
与纯语言模型不同，物理世界缺乏现成的高质量训练数据。张建中表示，具身智能的训练必须依赖“合成杠杆”。这要求底层的通用GPU架构将3D渲染、物理仿真与AI计算深度融合，在虚拟环境中生成海量真实工况数据。只有打通从云端万卡集群仿真训练，到端侧芯片毫秒级推理部署的全流程，智能体工厂才能真正运转。
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广东生态答卷：“南粤具匠”打通“链式协同”与“场景反哺”
行业呼唤生态共建，在WRC的各大展馆内，超50家广东企业组成的“南粤具匠”，也在将生态共建转化为真实的场景应用。它们按产业链顺序将AI算法、3D视觉、动力电池、精密丝杠与整机应用完整地带到了WRC现场。
这种“上游零部件—中游本体—下游场景”的闭环样本，折射出大湾区城市群深度协同的制造底座：深圳输出AI算法与电子信息，东莞承接高精度结构件制造，惠州提供动力电池，广佛则开放庞大的装备制造与商业应用主场。
机器人的“眼睛”决定了生态数据的输入质量。以奥比中光为代表的视觉传感器企业，通过提供高分辨率、低延迟的3D深度数据，为机器人赋予了应对复杂环境的空间感知能力。
奥比中光科技集团股份有限公司创始人、董事长黄源浩在大会现场接受记者采访时特别强调数据标准化的重要性，“不然的话，数据的视场角不一样，帧率不一样，精度也不一样，A机型采集的数据B机型就用不到。所以数据基础设施对具身智能的发展非常重要，需要形成一个可复用的标准，不然每家的数据成本都很高。”黄源浩表示。
当前行业内机械臂、触觉手套、灵巧手制造商数量众多，但在传感器领域，奥比中光拥有较高的市场份额。基于这一优势，奥比中光正积极探索主动参与数据标准生态建设，并致力于向具身智能数据基础设施平台提供者的角色转型。具体而言，公司计划定义开放的标准接口，使第三方厂商能够更便捷地接入，从而推动行业标准的统一。
奥比中光创始人、董事长黄源浩
智平方等企业则依托具身大模型与底层架构创新，快速完成任务规划与毫秒级决策。“量产并不是简单地把产品生产出来，而是交付给客户的产品能够稳定、持续地产生价值，并形成持续运转的闭环。”智平方联合创始人张鹏在接受记者采访时直言。在他看来，2026年是场景化落地、形成商业闭环的关键一年。随着“人机共生”的发展，机器人必须具备处理复杂多样物理环境的能力——不仅是硬性物体，更要应对布料、塑料袋等柔性交互。
智平方联合创始人张鹏
“如果成本无法进一步降低，就难以支撑大规模量产。这不仅需要机器人企业自身努力，也需要与上下游合作伙伴共同推动供应链体系的完善。”张鹏表示。
当底层供应链的精密制造能力与前沿大模型算法在珠三角实现对接，广东机器人产业正从“产业链完整”加速迈向“产业链领先”。以完整的链式生态迎接量产大考，这批南粤“具匠”正将工匠精神敲打进每一个微小关节与代码行中，向千亿级产业高地稳步挺进。
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