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（来源：网易智能）

8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举行。无界动力集中展示以隐空间世界模型为核心的具身通用大脑MWA™及软硬协同成果，并参与大会主论坛及多场同期活动，围绕世界模型技术路线、产业落地和全球协同等议题分享观点。

8月21日，在WRC主论坛“生态建设”主题活动上，中国电子学会世界模型专家委员会正式成立。无界动力创始人兼CEO张玉峰受邀担任委员，并参与“世界模型到服务人类的现实距离”主题对话。

张玉峰表示，人类并不需要掌握物理世界的全部细节，也能依靠大致正确的“世界模型”完成复杂任务。具身智能同样不必追求像素级复刻，而应学习影响决策与行动的高维表征和因果关系。

基于这一判断，无界动力选择“隐空间世界模型+强化学习”路线，通过隐空间提炼物理世界关键规律和因果关系，再利用强化学习进行试错与反馈，使机器人从理解世界进一步走向判断行动价值。

“世界模型真正的价值，不在于把未来‘画’出来，而在于推演行动将如何改变世界，并据此作出决策。”张玉峰表示。

在真实场景落地方面，无界动力提出“用工业练技能、用商业练泛化”。通过工业场景锻炼柔性物体操作等能力，再通过商业环境中的动态变化提升模型泛化能力，形成场景牵引、数据回流和模型迭代的正向循环。

8月20日，在“中韩机器人创新合作主题活动”上，张玉峰还发表了《中韩具身智能产业合作现状与展望》主题演讲。他提出，中韩具身智能产业应进一步从“优势互补”走向“协同进化”与“共创标准”，推动技术协同、实景实训、产品研发及全球市场拓展。

在同日举行的具身智能产融实践研讨会上，张玉峰表示，行业对“落地”的认知正在发生变化。落地不只是基础模型研发之外的工程工作，更是验证技术路线、获取真实数据、推动模型持续进化的重要环节。真正需要跨越的，不只是从Demo到单点交付，更是进入新任务、新环境后的迁移成本。

在“场景破局——机器人商业化落地的探索与实践”主题活动中，无界动力联合创始人兼CTO夏中谱表示，当前具身智能仍处于技术快速演进阶段，不同团队形成不同的数据、模型和系统路线，是物理AI走向成熟的必要探索。

他认为，世界模型的核心并不是生成清晰的未来画面，而是理解物理规律、推演行动后果。“机器人需要的不是一个‘画家’，而是一个能够理解物理规律、推演行动后果的‘物理学家’。”

与此同时，在“智造现场·具身智能的工业试炼”主题论坛上，无界动力产品解决方案总经理沈明达发表主题演讲，介绍工业场景对具身通用大脑MWA™能力进化的作用。

沈明达将工业产线自动化概括为从G1到G5的五级进化，即从固定程序和传统视觉操作，逐步走向自主学习、跨任务泛化，并最终成为能够在人机协作环境中解决未知问题的智能伙伴。

无界动力方面认为，工业场景不仅是具身智能的应用场景，也是训练机器人操作能力的重要环境。依托车规级可靠性与安全标准、软硬一体系统及真实产线数据闭环，公司希望推动机器人从学习动作分布走向理解物理规律，从单一任务执行走向跨任务迁移。（定西）