AI热榜 前不久，2026 年世界机器人大会在北京亦庄举行。
373 家企业带着 3000 余件展品集中亮相，五天会期累计吸引观众 55.7 万人次。
大会展馆内，机器人分拣快递、烹煮面食、搬运货物、封装打包。
一个个精心设计的应用场景，把具身智能再次推至聚光灯下。
摩根士丹利研报勾勒出的全球图景显示，2026 年上半年，全球机器人出货量中约有 65%流向娱乐展示、前台接待、教育研发及数据采集等领域。
在世界机器人大会的展馆中稍加留意便会发现，多数机器人依然依附于简单、封闭且高度垂直的场景，部分演示过程中还需要人工介入。
整体泛化能力不足、距离真正意义上的“通用”仍然遥远，是展馆内外已经形成的共识。
科沃斯董事长钱东奇在会上说得更为直接：“泛化没有解决之前，眼下所有的 Demo 都只是特定场景的炫技。
” 一、场景泛化太难，开发成本太高 市场所期待的机器人叙事，实际上正卡在两个基础问题上：一个是场景泛化能力差，另一个是开发制造成本高。
当下多数机器人采用的是“一场景一机型”的开发模式：针对具体场景采集数据、定向训练，形成一套固定的能力。
演示视频里的流畅动作，大多是这种模式的产物。
问题在于，机器人一旦走出预设环境，能力便迅速失效。
行业人士对此的描述是，目前最大的瓶颈仍是场景泛化能力——机器人在固定场景里可以把成功率训练得很高，但换一个物品、换一个环境，表现就会明显下降。
更具体的比方是：机器人真正难在“最后几厘米、最后几毫米”，大方向能执行，但末端的成功率和偏差，与真实世界的要求还无法匹配。
银河通用创始人王鹤在会上给出了产业侧的视角：给定任务几乎都能做好，但背后需要专业人员做后训练，这样的投入难以复制到成千上万个行业。
他把 2026 年的规模化应用问题归结为一句话——能不能少采数据、少派工程师，把能力复制到 100 家工厂、1000 家门店。
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