新闻中心-深圳机器人

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2026.08

机器人技术进化清晰可感

身处2026世界机器人大会展厅内，技术进化的脉动清晰可感：灵巧手学着分辨羽毛轻抚与瓶盖旋拧的力道差异；轮式机器人在十几分钟里完成从收纳到叠衣的全过程；2.3公斤的外骨骼机器人，连银发族也能轻松佩戴。众多观众流连于展厅，在一件件产品中感受机器人产业加速“向新”。灵巧手学着去“感知” 自由度是衡量灵巧手灵活度的关键指标，但要让机器人的手真正趋近人手，除了具备足够的自由度，还必须赋予其灵敏的触
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2026.08

一机多能，这届机器人正变“多面手”

2026世界机器人大会正火热进行。当一个个形态各异的机器人活跃在展台间，能否用一个通用的大脑驱动它们各显神通，正成为具身智能行业备受瞩目的新命题。一台机器人有序地从药房货架上取出观众刚刚“下单”的物品，动作连贯流畅，几乎没有停顿——这是已经“跑”在线下药房的真实作业场景。在国大药房的门店里，灵波机器人已经“上岗”，承担夜班分拣任务。值得注意的是，这套系统没有对门店做任何硬件改造，机器人
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2026.08

2026世界机器人大会观察：技术研发从“秀场”到“考场”

本文转自：人民网人民网记者杜燕飞“以前大家炫灵活度，现在注重执行任务的能力。”“走向产品化、规模化，是机器人产业的共识。”在近日举办的2026世界机器人大会上，炫技的表演明显减少了，适配真实工况的实操演示正成为展会的主流。业界人士表示，机器人产业正以应用为牵引驱动产品迭代，竞争不再是“研发别人达不到的技术”，而是比拼落地速度、适配场景、成本可控。中国电子学会理事长徐晓兰在大会开幕式上表示：“要围
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2026.08

在世界机器人大会读懂 “深圳周期”

2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄火热举行，373家企业齐聚参展，3000余件创新展品集中亮相，展现全球机器人产业最新技术成果与发展趋势。而深圳企业成为这一轮产业浪潮中极为突出的力量。大会同期，新华社刊发报道，首次提出“深圳周期”全新概念，解读深圳持续压缩创新周期、厚植产业沃土、跑出科技自立自强先行示范加速度的发展密码。置身机器人产业“浓度”最高的WRC现场，我们直观、真切地读懂何
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2026.08

现场展示“打工力” 广东机器人为什么“牛”？

8月21日，2026世界机器人大会（WRC）自变量机器人的展台前，人流几乎没有断过。两条机械臂配合夹爪，在全自主模式下持续分拣大小、形状、材质完全随机的真实物流包裹。机器人自主识别不同尺寸和形态的包裹，并对应抓取、分类、码放。旁边屏幕上跳动的数字显示，分拣效率最高达到每小时1816件，准确率98%，较美国同类产品高出45%。乐聚机器人展台，按1∶1比例复刻的工业生产线正在运转，人形机器
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2026.08

商业、家庭场景才是具身机器人更大的舞台

本报记者袁传玺 8月19日，2026世界机器人大会（WRC）在北京开幕，具身智能、人形机器人成为全场焦点。赛道热度高涨的背后，行业也在冷静思考：如何跳出Demo（演示样机）演示，实现真实场景的规模化落地。作为港股上市公司，上海仙工智能科技股份有限公司（以下简称“仙工智能”）携多款实操型机器人Demo亮相本届WRC。展会间隙，仙工智能联合创始人叶杨笙接受了《证券日报》记者专访，结合展出的
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2026.08

机器人“跑步”进厂进店进家门

近日，2026世界机器人大会在北京开幕，3000余件前沿机器人展品集中亮相。在本届大会上，大批新品告别舞台式炫技、实验室模拟演示，复刻工厂、家庭、社区等真实工况，变身可落地、可商用、可入户的实用设备。通用大脑赋能多元场景药房无人智能作业是本届大会极具吸引力的亮点。在蚂蚁灵波展台，记者现场体验模拟购药流程——线上提交订单后，机器人自主启动作业，穿梭于药房货架之间，取出记者刚刚下单的药品。据现场
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2026.08

北京机器人产业发展持续“向新”

在2026世界机器人大会上，北京人形机器人创新中心的一台新款天工Omni机器人在进行多任务演示。新华社记者鞠焕宗摄身处2026世界机器人大会展厅内，技术进化的脉动清晰可感：灵巧手学着分辨羽毛轻抚与瓶盖旋拧的力道差异；轮式机器人在十几分钟里完成从收纳到叠衣的全过程；2.3公斤的外骨骼机器人，连银发族也能轻松佩戴。众多观众流连于展厅，在一件件产品中感受机器人产业加速“向新”。灵巧手学着去“感
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2026.08

数据瓶颈的真相：机器人视觉系统的隐性成本与突破路径

数据瓶颈的真相：机器人视觉系统的隐性成本与突破路径很多人以为，机器人视觉系统的性能瓶颈仅源于算法复杂度或硬件算力，其实不然。在工业场景中，数据采集的完整性与标注质量才是制约系统鲁棒性的底层逻辑。当传感器采集的数据量无法覆盖目标场景的极端工况时，即使模型参数量突破千亿级，仍会因训练集分布偏差导致部署失败——这一现象在自动驾驶的夜间雨雾场景验证中尤为显著。数据饥渴的代价：一个真实案例的逻辑推演2023
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2026.08

数据边界：当视觉系统遭遇「没有更多数据了」的硬约束

数据断层下的系统韧性：一场被忽视的工程挑战很多人以为，机器人视觉系统的性能提升仅取决于算力投入与算法迭代，其实不然。当系统在复杂场景中遭遇数据获取瓶颈时——比如工业检测中罕见缺陷样本的缺失、自动驾驶中极端天气数据的空白，或是医疗影像中超小病灶的标注匮乏——单纯堆砌计算资源或调整模型结构，反而会触发过拟合风险。这种状态下，系统的泛化能力会呈现非线性衰减，底层逻辑是：视觉模型的决策边界本质上是数据分布

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