【中国银河】2026WAIC具身智能行业观察：数采方案供应增加；商业化应用竞逐升级-260721（2页）.pdf

核心结论速览： 我国整机产品数量已达400家，较2025年底增长70家：具身智能本体厂商数量快速扩张，样机生产门槛降低，但硬件端规模量产一致性、重复使用寿命及软件端具身大模型仍是核心瓶颈。 模型主流趋势从VLA演变为“世界模型+VLA”：去年展示多为VLA模型，今年大部分厂商采用世界模型+VLA双架构。但各厂商对世界模型的定位差异显著——有的内置在模型中用于物理规律学习和决策预演，有的与VLA作为独立模型共同开发。 数采设备种类多元化，价格呈压降趋势：从去年以动捕服为主，扩展至触觉手套、UMI夹爪、Ego设备等。部分厂商真实设备订单已达数千台，价格呈现压降趋势。难点在于提升数据有效率和数据模态维度。 五层数据结构成主流训练范式，真机数据在后训练中不可或缺：互联网数据+人类行为数据+仿真数据+真机遥操数据+真实世界机器人自主运行数据。虽各层比例存在差异，但真机数据在后训练中的重要性仍不可替代。 物流分拣场景有望率先实现真实落地应用：工业端应用从搬运上下料扩展到打螺丝、线束插头柔性抓取、精密装配、光模块插拔检测封装等精细操作。商服端展示货架取物（泛化性）、酒店洗衣（长程任务）等场景，家庭端展示烘烤面包、人机交互等能力。 具身机器人行业仍处从0到1阶段，但产业进展积极：T链去伪存真后核心标的仍具投资价值；国产链优先关注拟上市优质资产及核心零部件供应商。本体厂商宇树科技、乐聚智能、智元、银河通用等上市节奏值得持续跟踪。展会背景——WAIC 2026具身智能全景。2026年7月17-20日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举办。本届大会具身智能展区呈现显著变化：让市场相信商业化落地能力成为企业核心课题，现场demo趋向更精细化、更高泛化性、长程化场景。至2026年上半年，我国具身智能整机产品数量达400家，较2025年底多出70家，行业参与者快速扩容。但同时，技术路径尚未收敛、标准尚未统一，模型厂与本体厂相互渗透——模型厂推出本体作为效果呈现载体，本体厂也自研具身大模型。本体侧——数量扩张与核心瓶颈。样机制造门槛降低，量产与软件是真正难点：当前样机生产已不难，真正挑战在于：①硬件端——如何保障规模量产一致性、提升重复使用寿命；②软件端——具身大模型的研发与泛化能力提升。产业生态重构：由于技术路径尚未收敛、标准尚未统一，模型厂与本体厂互相渗透。模型厂推出自己的本体产品作为模型效果呈现载体，本体厂也自研具身大模型。这一趋势反映行业仍在探索最优技术路线和商业模式。模型侧——从VLA到“世界模型+VLA”。架构演进：去年展示的多是VLA（视觉-语言-动作）模型，今年大部分厂商展示的是“世界模型+VLA”的组合架构。世界模型的引入旨在让机器人理解物理规律并具备决策预演能力。定位差异：各厂商对世界模型的定位存在显著差异——有些将世界模型内置在模型中，用于学习物理规律和决策前预演；有些将世界模型和VLA作为独立模型共同开发。这种差异反映行业对世界模型的技术路径尚未形成共识。数据侧——数采设备多样化与五层训练范式。数采设备多元化：去年展出以动捕服偏多，今年扩展至触觉手套、UMI夹爪、Ego设备（如两个夹爪+1个头戴式设备+3台手机）。部分厂商的ego和UMI方案真实设备订单已达数千台，价格呈现压降趋势。核心难点：做出一套UMI/ego数采设备并不难，难点在于：①如何提升数据有效率；②如何提升数据模态维度。高质量数据的获取仍是行业瓶颈。五层数据结构：目前大多训练采用五层数据架构：互联网数据+人类行为数据（动捕和ego数据）+仿真数据+真机遥操数据+真实世界机器人自主运行数据。虽各层比例存在差异，但真机数据在后训练中的重要性仍不可或缺。应用侧——精细化、泛化性、长程化。工业端应用升级：去年基本是搬运、上下料，少数物流分拣。今年呈现更多精细化操作场景： 银河通用机器人——打螺丝。 梅卡曼德——线束插头柔性抓取与精密装配。 灵初智能+长飞光纤——光模块插拔、检测、真空封装和装盒。 物流分拣场景有望率先实现真实落地应用。商服端场景拓展： 货架取物（泛化性）：银河通用、梅卡曼德、蚂蚁网福等企业展示。 酒店洗衣（长程任务）：大晓机器人、擎朗智能、弯彻智能等企业展示。 制作饮品等场景。家庭端能力展示： 银河通用机器人——烘烤面包等做早餐能力。 傅利叶——外接大语言模型进行家庭场景人机交互。投资建议与核心标的。投资逻辑框架： 具身机器人行业仍处从0到1阶段，未来星辰大海，产业层面进展积极。 T链去伪存真，“真”供应链调整后仍具备投资价值。 国产链优先关注拟上市优质资产，其次关注格局好、价值量高的核心零部件供应商。本体厂商上市节奏跟踪：宇树科技、乐聚智能、智元、银河通用、云深处、自变量等。灵巧手与传感器标的：灵心巧手（灵巧手龙头，正筹备上市）、蓝点触控（六维力传感器国产领先供应商）。零部件环节：绿的谐波（谐波减速器）、奥比中光（机器视觉）。建议关注格局较好的零部件环节。风险提示： 关键技术突破不及预期的风险。 下游场景开发进度不及预期的风险。 需求空间不及预期的风险。延伸阅读。以上为报告核心趋势与投资逻辑分析，如需获取完整报告详细展会观察数据及全部投资标的梳理，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。问：WAIC 2026具身智能展区相比去年最大的变化是什么？答：三大变化：①模型架构从VLA演变为“世界模型+VLA”双架构；②数采设备从动捕服为主扩展至触觉手套、UMI夹爪、Ego设备等多元方案；③应用demo从搬运上下料升级至打螺丝、精密装配、光模块封装等精细化、长程化场景。核心趋势是让市场相信商业化落地能力。问：为什么说样机制造不难，量产一致性才是难点？答：样机生产可通过手工组装、少量定制实现，技术门槛已降低。但规模量产要求：①零部件一致性和供应链稳定性；②整机装配良率控制；③重复使用寿命和可靠性保障。软件端还需解决具身大模型的泛化能力——让机器人在不同场景中都能稳定完成任务。问：五层数据训练架构中，哪层数据最重要？答：各层功能不同，互联网数据和人类行为数据提供基础认知，仿真数据提供大规模训练样本，真机遥操数据和自主运行数据提供真实环境反馈。目前看真机数据在后训练中的重要性仍不可或缺——仿真与真实之间存在“仿真到现实的差距”（Sim2Real gap），需要真机数据进行校准。问：物流分拣为什么能率先落地？答：三大原因：①场景需求明确——物流行业人力短缺、重复劳动强度大；②任务结构化——分拣动作相对标准化，泛化要求适中；③验证闭环清晰——效率提升可直接量化（分拣速度、准确率）。相比家庭场景的开放性和不确定性，物流分拣的环境更可控，是具身智能商业化的理想切入点。问：当前具身智能投资应重点关注哪些方向？答：三条主线：①T链去伪存真——经历过调整的核心供应链标的（如恒立液压）仍具投资价值；②拟上市优质本体厂商——宇树科技、乐聚智能、智元、银河通用等的上市节奏是重要观测节点；③核心零部件——格局好的谐波减速器（绿的谐波）、机器视觉（奥比中光）及灵巧手（灵心巧手）、六维力传感器（蓝点触控）等高价值量环节。数据来源说明。本报告数据来源于中国银河证券研究院《WAIC 2026具身智能观察》研究报告，基于WAIC 2026展会现场调研、企业公开信息及银河证券研究团队分析综合得出。