深圳商报·读创客户端首席记者 袁静娴

7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）正式开幕。Physical AI（物理AI）成为机器人领域最受关注的话题之一。

过去两年，大模型不断提升机器人的理解和决策能力，但如何真正进入工厂、完成连续稳定的生产任务，仍被视为具身智能产业化的关键挑战。

记者了解到，大会期间，深圳机器人企业越疆与腾讯Robotics X公布了一项最新合作成果：双方已在一家全球头部化妆品制造企业的真实产线上完成VLA（Vision-Language-Action）模型训练与部署验证，由越疆X-Trainer平台作为工业级真机基准平台，机器人完成抓取、装配等连续作业，任务成功率超过95%，实现了VLA模型从训练、验证到真机部署的完整闭环。

这一案例也成为WAIC期间Physical AI从实验室走向真实制造场景的代表性实践之一。

Physical AI真正的考场，在真实产线

相比实验室或仿真环境，真实工厂意味着更多的不确定性。

业内普遍认为，这也是当前具身智能商业化面临的主要挑战——模型不仅要“会思考”，更要能够稳定执行。

据介绍，此次合作中，机器人需要完成精密滴管与化妆瓶装配等工序，这类任务虽然属于基础制造流程，却对视觉感知、空间理解、力控精度以及长序列任务规划提出了较高要求。

双方表示，在真实产线验证过程中，整个任务以“一镜到底”的方式完成记录，机器人能够持续完成抓取、定位、装配等操作，为Physical AI在工业制造中的应用提供了新的实践案例。

从实验室走向产业，拼的是系统能力

随着具身智能进入产业落地阶段，行业竞争正在发生变化。

过去，机器人更多比拼模型能力或单项动作展示；如今，更重要的是能否将算法、机器人本体、运动控制以及真实场景结合起来，实现长期稳定运行。

越疆近年来持续布局具身智能。2025年，公司发布空弈DobotWAM具身大模型，并推出X-Trainer具身智能平台，希望建立从模型训练到真机验证的完整体系。

另一方面，腾讯Robotics X持续推进机器人基础模型研发，此次双方合作，则尝试将腾讯VLA模型与越疆机器人平台结合，在真实制造环境中完成验证。

业内认为，相比展示机器人完成复杂动作，制造业更关注机器人能否长期稳定工作，这也是Physical AI进入产业化阶段必须回答的问题。

深圳产业生态正在形成落地优势

此次合作也折射出深圳在具身智能产业上的协同优势。

一方面，腾讯持续推进机器人基础模型、多模态AI等能力建设；另一方面，越疆长期深耕协作机器人市场，在工业制造场景积累了大量部署经验。截至目前，越疆机器人累计部署已超过10万台，覆盖汽车、3C电子、医疗等多个行业。

这种“AI模型+机器人本体+制造场景”的协同，也成为深圳机器人产业发展的一个缩影。

从2025年双方达成战略合作，到如今完成真实产线验证，仅用一年多时间，Physical AI已从概念验证迈向实际应用。

随着越来越多机器人开始进入真实工厂，Physical AI的竞争焦点也正在发生变化。相比实验室里的演示效果，真实产线的稳定性、可靠性和持续运行能力，正在成为检验技术成熟度的重要标准。

（图片由受访企业提供）