出品｜虎嗅科技组
作者｜宋思杭
编辑｜苗正卿
头图｜WRC 现场拍摄
"世界模型这个概念太抽象了，现在谁说世界模型，大概率是为了圈钱。"
"现在市面上 90% 做世界模型的团队，他们连自己都不相信‘世界模型’。"
有多位长期看具身智能的投资人这样对虎嗅说道。2026 年的世界机器人大会（以下简称" WRC "）如约而至，今年场内场外几乎都在聊世界模型。
所以，世界模型究竟是什么？
至少从 2025 年开始，在国内具身智能的语境里，我们听到的"世界模型"，大部分时候指的是具身智能的"大脑"。但为什么不直接叫"具身大脑"，而是一定要叫世界模型？
从技术角度理解，世界模型的确是实现具身智能终局的一条可能路径：让机器人理解物理世界，并对下一步将要发生什么作出预测。但问题是，并不是只有世界模型才能抵达这个终局。现在具身智能的技术路线远未收敛，VLA、VLM、世界模型都还在争夺定义权，没有哪条路线已经分出胜负。
而对于另一部分团队而言，世界模型主要是讲给国内投资人听的。它比"具身大脑"更前沿，也更难被证伪。也就是说，从某种程度上，世界模型甚至可以被理解为一个 to VC 的方向。
当然，这其中也不乏少数团队真的相信世界模型，也真的在试图解决具身智能的大问题。只是站在今天，外界很难从 demo、发布会，或者所谓上千万甚至上亿规模的数据里，判断谁在做技术，谁只是在讲故事。
8 月 19 日至 23 日，2026 世界机器人大会在北京亦庄举行。300 余家企业、超过 2000 件展品、150 余件首发新品，以及 60 余场同期活动，把亦庄变成了这几天全北京机器人密度最高的地方。
世界模型也毫无疑问成为这届大会的焦点。无论是在展馆，还是在各大具身智能论坛上，大家都在讨论世界模型。
如果只看展馆，机器人毫无疑问已经走出实验室了，开始大规模进入现实世界，但目前这个现实世界还局限于比赛、演示和发布会上。
所有人都在演示。有的说自己是全球第一，有的说已经实现端到端，还有的说自己的数据量已经达到上千万甚至上亿。放眼望去，全是"最先进、最领先、最通用"这样的营销词汇。
机器人也比去年更忙了。它们在现场跳舞、打拳、踢足球、分拣快递、装手机、叠衣服。但现场这种非常燃的气氛与大家对具身智能的焦虑似乎成反比——围观机器人表演的人很多，但焦虑也同样严重。
"一场十分钟的演示需要团队提前调试无数次，甚至表演前我们自己都觉得它会翻车，好在结果超出预期"，一位现场具身智能公司的工程师告诉虎嗅；
而真正的商业化，要求机器人一天工作八小时，在没有工程师围着的情况下连续运行，并且每一次都不能出错。从现在来看还做不到。
技术故事越来越抽象了。故事能编，订单也能造假。
现在，行业里已经不乏"上万台订单""亿元订单""规模化商业落地"这样的数字和口号。但当你具体问他们，机器人究竟卖给谁了？在哪些场景落地了？已经交付了多少台？连续运行了多久？有没有通过客户验收？
他们要么回答不上来，要么会告诉你，"我们目前落地的产品并不是机器人，机器人还在尝试。"
2026 年 1 月，国内人形机器人的意向订单已经突破 12 万台。但 IDC 统计显示，2025 年全球人形机器人实际出货量只有约 1.8 万台，其中超过 85% 流向文娱表演、教育科研、导览导购等以技术验证和展示交互为主的场景，工业制造和仓储物流仍主要停留在试点阶段。
一份没有约束力的合作意向可以叫订单，一份分几年执行的框架协议可以叫订单，客户采购几台机器人做数据采集也可以叫商业化落地。至于订单有没有定金、是否已经排产、最终交付了多少、客户是否验收、货款有没有真正到账，外界无从查证。
机器人"大脑"还没进化完全，一些公司只想模仿宇树
"和两年前一样，机器人还需要遥操。"这是今年 WRC 现场一些观众讨论后得出的结论。
的确，现在大部分机器人仍未摆脱对遥操的依赖。这不完全意味着机器人没有自主能力，但至少说明，机器人的"大脑"还没有成熟到足以支撑它稳定地认知世界、自主决策并完成运动。
所以，我们看到了很多机器人都在跳舞、打拳、踢足球、翻跟头，而一旁的观众则是在看热闹。整个展馆甚至会给人一种错觉：这些公司都在模仿宇树。
可要知道，宇树在 2026 年上市后，盘中市值一度达到 4449 亿元，但上市次日收盘便回落至 2779 亿元。当然，某种程度上，股价的剧烈波动只能代表一种情绪，但它也暴露了资本市场对于宇树下一阶段增长空间的分歧。
宇树成立于 2016 年，那还是一个机器人的大脑远未成熟的时代。彼时，机器人能站起来就已经足够惊艳了。但今天已经是所有人都在研究世界模型，甚至有人声称具身智能已经"看到了 Scaling Law "的时代，仅靠本体和运动控制的优势已经不够了。
宇树用了十年时间造出了能跑能跳的机器人，但接下来，它的瓶颈也很清楚，没有"大脑"，机器人怎么进入工厂，怎么继续卖下去？
而不少公司也当然看得清宇树的瓶颈，他们真正想学的似乎也只有宇树的流量密码。
按照具身智能公司的叙事，机器人未来应该能够听懂一句自然语言指令，观察周围环境，拆解任务，再决定下一步应该做什么。如果中途出现意外，它还要知道自己做错了，并尝试重新规划。
但这些能力在展馆里几乎无从验证。
展会上的场景通常是固定的，物体摆放位置是提前设定的，机器人执行的也是已经训练过无数次的任务。即便任务失败，工作人员也可以迅速上前调整，再重新开始。观众最终看到的是一次成功的演示，却不知道在这次成功之前，机器人已经失败了多少次。
而一个更成熟的大脑，至少不能只在提前设定好的场景里工作。
突然换一个没见过的物体，把杯子从左边移到右边，临时改变任务顺序，或者在人为干扰后继续完成任务；面对这些变化，它不仅要看懂发生了什么，还要预测自己的动作会带来什么结果，并根据结果不断修正下一步行动。
现在展馆里另一类常见演示是抓取物体。相比跳舞、打拳，抓取看起来更接近具身智能，因为它至少涉及视觉感知、空间定位和动作规划。
但走近看会发现，很多抓取仍只能在固定位置、固定物体和固定动作下完成。甚至有一些展示抓取能力的机器人，手部并没有安装独立的力传感器或触觉传感器。
这意味着机器人可以通过视觉判断物体在哪里，却很难直接感知自己究竟用了多大的力，物体有没有滑动，材质是软是硬，以及自己是否已经抓稳。它或许可以通过电机电流或关节扭矩间接估算受力，但这与人类手指直接感受到接触、压力和滑动仍然不同。
人拿起一个纸杯时，会在手指接触杯壁的瞬间调整力度；发现杯子里装满了水，也会立刻改变握持方式。机器人如果没有足够的力觉和触觉反馈，就只能主要依靠视觉和预设动作完成抓取。换一个形状、材质或者重量不同的物体，原本成功的动作就可能失败。
这不只是硬件问题，它指向的是机器人的"大脑"能够感知和理解世界的边界。
所谓具身智能，本质上不是让一个大模型装进机器人里，而是让模型通过身体感知世界，并根据每一次物理交互的结果继续作出判断。
但今天，"大脑"还不太成熟的机器人，就已经产生了数以万台计的商业化订单。所以，这种错位是怎么产生的？
真订单与假商业化
机器人的"大脑"尚未成熟，似乎并没有妨碍具身智能公司拿订单。
22025 年以来，每隔一段时间，就会有具身智能公司宣布拿下亿元订单、千台订单。但大部分时候，这些公司甚至都懒得把机器人带到发布会上，但在新闻稿里，机器人都已经成群结队地走进工厂。甚至一些公司声称商业化规模已经过万。
但判断一笔订单是不是真的，首先要看一家公司有没有能力量产。
虎嗅从多位行业人士处了解到，在国内众多具身智能公司中，目前真正能够实现整机量产和批量交付的不到 5 家。这里所谓的量产，是指拥有完整的供应链能力，既有能力拿到订单，也有能力把它们交到客户手中。
但即便能够量产，也不意味着机器人已经走进生产线，更不意味着它已经成为生产力。
一家公司可以生产上千台机器人，但这些机器人可能被送去展厅、高校、科研机构和数据采集中心；也可能停留在工厂的测试区域，由多位工程师围着反复调试。它们确实被生产出来了，却没有真正进入需要连续作业的生产环节。
在这种现实下，那些动辄宣称商业化规模已经过万的机器人公司，很多说法也就不攻而破了。而这些公司口中的"过万"，究竟指的是规划产能、意向订单、框架协议，还是已经完成交付并通过验收的机器人，没有人说得清楚。如果指的是实际交付量，甚至是在生产线上稳定运行的数量，那么它与整个行业现阶段的量产能力很难相互印证。
IDC 数据显示，2025 年全球人形机器人实际出货量约 1.8 万台，其中超过 85% 流向文娱表演、教育科研、导览导购等以技术验证和展示交互为主的场景。剩下不足 15% 的机器人虽然进入了工业制造和仓储物流，但也主要停留在试点阶段。
如果把真正的商业化订单定义为，客户基于实际生产需求购买机器人，机器人已经完成交付和验收，并能够在没有工程师持续干预的情况下稳定工作，那么，仅从已经实际出货的机器人去向来看，至少 85% 都还不能被视为真正意义上的商业化落地。
即便是在剩下不到 15% 的工业场景中，也还有相当一部分只是 POC 测试。
从这个标准来看，至少 80% 的所谓商业化订单都是假的，甚至已经是一个偏保守的判断。
2025 年，国内公开披露的人形机器人中标项目超过 292 个，金额超过 18.1 亿元。但其中，教育机构采购占到 63.82%，500 万元以下的项目占到 80.48%，亿元以上的项目只有 4 个。
也就是说，今天具身智能的大部分真实采购，仍然来自科研、教育、展示和验证场景，而不是工厂经过 ROI 测算后作出的常态化采购。
除此之外，一份没有强制采购义务的战略合作协议可以被称为订单，一笔约定未来三年采购上限的框架协议可以被称为订单，客户购买几台机器人进行 POC 测试，也可以被写成"进入头部工厂"。
虎嗅了解到，即便是在国内头部制造企业的工厂里，人形机器人也远没有实现大规模部署。能够开放给机器人测试的，通常只有一两条生产线；每条生产线上，往往也只有一两台机器人。
这些机器人进入工厂，不是因为已经通过严格的 ROI 测算，而是为了验证它能否完成一项任务，能够连续运行多久，故障率有多高，需要多少人工介入，以及相比直接雇用一名工人究竟有没有成本优势。
它们更接近被客户付费测试的样机，却同样可以被包装成"工业落地"。客户是真的，合同可能也是真的，但订单所代表的商业化是假的。
虎嗅了解到，因为怀疑部分机器人公司存在订单造假，目前已经有投资机构开始对相关订单的真实性展开调查。他们需要绕过公司对外披露的订单数字，重新核查客户是否真实存在，合同究竟是正式采购还是合作意向，有没有支付定金，机器人是否已经排产和交付，以及货款最终有没有到账。
但这些调查很难获得完整的公开结果。订单合同、付款流水、验收文件和客户名单通常都不会对外披露。
结语
"现在有哪些团队上来就跟我说商业化，我就直接不看了。"一位具身智能领域的投资人对我说道。
有时候，你很难辨别，谁是真的在做事情，谁只是想圈钱。毕竟，具身智能、世界模型这个风口太热了，团队也鱼龙混杂。
在 WRC 的展馆里，你很少听到这些具身厂商自己承认"有问题没有被解决"或"我们仍在尝试"这样的话。甚至，他们都会大胆地说自家机器人商业化规模过万，并急于自己的商业化的能力。
但如今在这个阶段，承认做不到或许才是最诚实的答案；甚至一些更务实的厂商选择不来参加 WRC。
这当然不是说，具身智能公司不应该考虑商业化。任何技术最终都要进入市场，也只有真实的客户和场景，才能发现实验室里无法暴露的问题。
问题是，在如今技术才成熟到 20% 的阶段，就急于商业化，会显得过于急功近利。
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