[https://image.xyzcdn.net/FjzudYkK1I0jlR8zgroIJavM5oyi.jpg] 刚刚过去的这届世界人形机器人大会（WRC），对整个行业来说是一场极具分水岭意义的展会。 如果说去年，大家还在拼命展示后空翻、跳舞和概念 Demo，那么今年最大的变化在于 —— 所有浮躁的泡沫开始被挤压，行业正式进入了算 ROI、看真实出货、拼落地能力的实战阶段。 在纷繁复杂的信息流中，我希望穿透 PR 话术、看到真正的行业水位，所以我邀请了上市公司仙工智能（HKG: 6106）的联合创始人叶杨笙。叶老师深耕机器人行业已经有十四年时间，既懂底层算法与软硬件工程，又对商业化极致务实。 这期内容中，叶老师不仅给出了极高信息密度的行业 “深喉观察”，还点出了一些行业不敢讨论的话题，比如： * 破除出货量与预训练神话 * 展台 Demo 的行家鉴别指南 * 数据与底层的核心痛点 欢迎在评论区留下你对 WRC 和行业的观察，好内容需要你的更多互动。哦对了，有关仙工智能这家公司的具身战略，也欢迎前往漫谈第 79 期 [https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a4a6d363fb7233cbf441dfc]，在仙工上市之际，我与创始人赵越的独家访谈，非常推荐～ [https://image.xyzcdn.net/FiQMsGLIUxjvRZwFSV_YIJwrkraE.png] 本期嘉宾：叶杨笙（仙工智能联合创始人 社交平台账号：叶老师玩机器人） 本期 SHOWNOTES： 03:11 很多展台都要设定时展示，为什么？哪些企业展现了真正的实力？ 07:44 机器人跑太快着火了：运控能力普遍大幅提升 09:31 来 WRC 不寒暄，我们只问一些关键问题： > 机器人是遥操，还是真实自主？ > > 失败之后，能自己恢复吗，还是要人工重启？ > > 换个光线，换个物体，还认得出吗？ > > 这个任务，非得用人形吗？ > > 剪了几条，加速几倍，网络断了还能动吗？ > > 你们的成功率是挑了多少次场景算出来的？ 14:31 真正的头条不是任何一台机器人，是「采购日」这三个字 > 一组关键市场数据：2026 上半年全球人形机器人出货量突破 2.2 万台，中国厂商占全球约 97% 20:00 大胆开麦：行业落地的真实需求，可能要在订单量上除以 10 > 「去表演化」：静展比例大幅减少，跳舞翻跟头不被业内埋单 > > 「去差异化」不足：300 + 公司涌进三个赛道、五个场景 > > 什么赛道是百万级的需求？ 25:55 具身大脑的风向：世界模型最火，但展示很少 > 为了攻克卡点，全栈自研是头部标配，这很正常 > > 关节模组和嵌入式软件自研，会是趋势 > > 内幕爆料：目前可能真正的在做预训练的具身创业公司，可能不超过 5 家 > > 具身行业的永续公司：融了几十个亿在账上，仅靠利息就能养活研发 > > 大脑能力目前非常同质化 > > 探索什么样的数据真的有用 vs 范式清晰的那一天，有没有那么多机器人布好，目前是矛盾的抉择 37:57 本届 WRC 最大的场外热点：宇树上市 > 宇树上市，给具身行业做了很好的定价 > > 什么是真实订单量？上市之后的界定严格得多… > > 王兴兴在开幕演讲中谈，目前的具身大脑为什么难以突破？——「他的定义很本质」 40:11 机器人的大脑、小脑和神经：技术发展到哪了？ > 神经，是传感器信号的总线 > > 灵巧手和数据，从机器人配件，走向舞台中心 > > 为什么行业总说，具身数据采集标准不统一？详解数据采集的秘密… > > 关于采集口径、标注规范、数据格式、时序组织… > > 仙工打算成立一家专做数据的子公司，正在开启独立融资 55:30 整个行业的技术进展的结果是由什么带来的？ > 强化学习、Coding、数据… 都在飞跃 > > Agent 自进化会加速技术进展 > > 明年，Scaling Law 会有初步显现 > > 大部分自定义的限制场景，VLA 完全够用 > > 「大家的起点都还非常低」 > > 整个展会期间，最意味深长的细节… 加入听友群⬇️ [https://image.xyzcdn.net/Fqs3ss79lL7VUp3GgEJqKNR00fWW.jpg] 在小宇宙查看该单集文稿 [https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6a8d09c5ef65145dfcc4e8f5?openTranscript = true & utm_source = rss & as = cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04 & autoOpen = false]