据雷峰网报道，在2026世界机器人大会和IJCAI大会期间，多家具身智能创业公司和学者就技术路线、商业模式和落地难题密集发声。中科大机器人方向博士段逸凡在上海创立灵犀智涌，推出“模型+Harness”架构；星动纪元创始人陈建宇判断世界模型将成为下一代具身智能核心范式；星海图联合创始人高继扬提出行业最终将走向“物理世界Token”销售；亚利桑那州立大学助理教授魏华则警示大模型智能体正重蹈强化学习“仿真到现实”的覆辙。
段逸凡创立的灵犀智涌定位于工业级自进化具身智能机器人企业。段逸凡1998年出生，师从中科大机器人专家吉建民教授，吉建民以联合创始人、首席科学家身份加入，与段逸凡共同搭建ROSS Harness与CONWAY工业原生模型协同演进的技术体系。公司推出的第一代工业具身Harness系统ROSS以控制论奠基人W. Ross Ashby命名，不是简单在模型外加装工程补丁，而是围绕具身模型构建的工业级执行系统。该系统设置了模型抽象、技能抽象、Agentic AI规划、分层安全监控、数据飞轮五项核心能力。模型抽象层统一VLA、World Action Model等模型的输入输出规范，使上层规划、安全策略和控制模块在模型升级时尽量复用；技能抽象把现场工程师的经验沉淀为标准技能单元，使相似任务迁移时无需从零调试；系统还在毫秒级硬件安全、中层轨迹监控和任务级判断等不同时间尺度上分层处理决策与容错。段逸凡强调，工业具身智能的关键不是模型能否完成一次任务，而是在光照、物料等条件变化时能否持续生产并在异常后自愈。他同时表示灵犀智涌“做模型但不押注单一模型路线”，避免将产品体系绑定在某一种未收敛的架构上。ROSS Harness已亮相第二届世界人形机器人运动会。
星动纪元创始人陈建宇在WRC 2026演讲中将具身大模型迭代归纳为三个范式：语言模型加机器人控制、多模态底座上的VLA、世界模型。他认为VLA几乎全靠模仿人类行为数据泛化，面对新任务时能力有限；世界模型则构建对物理世界的常识性理解，能预测未来状态，天然具有更好的泛化性。星动纪元曾在2024年发表全球首个融合视频预测与动作预测的世界动作模型，比英伟达类似方案早约一年。陈建宇提出，大脑、本体和场景应构成协同进化的飞轮，星动纪元从整机、关节模组到灵巧手全栈自研，物流工业场景的B端项目已覆盖十余个城市。
星海图联合创始人高继扬在WRC 2026上预测，具身智能商业模式将从销售整机逐步演变为方案订阅，最终以“物理世界Token”销售为主体。他表示当前整机销售毛利率约40%至60%，第二阶段可能降至20%，第三阶段整机甚至可能变成负毛利载体，目的是让更多终端进入物理世界消耗模型Token，产业价值将全部迁移到“具身大脑”。星海图用统一自回归架构打通零样本泛化、通用抓取和长程任务能力。高继扬将泛化性直白地解释为“培训成本”，目前完成一个新长程任务的后训练约需10小时，明年目标压缩至1小时。公司已在京东全自主机器人前仓实现拣选、抓取、柔性打包的全流程无人化，并在洛杉矶3PL仓储场景落地。
亚利桑那州立大学助理教授魏华在IJCAI 2026演讲中指出，大模型智能体在跨语言环境中的错误率断崖式上升，本质上与强化学习在物理世界中遇到的“仿真到现实”差距相同，都包含动态差距、观察差距和奖励差距。他提出借用机器人领域的“域随机化”思路，在训练时对提示词、动作和奖励空间进行随机化扰动。实验显示，经过域随机化处理的30亿参数模型，应对跨环境差距时表现几乎完美，甚至击败320亿参数模型。魏华还主张建立四层级不确定性量化，让智能体在不确定时主动求助人类，避免人类监督负担随智能体规模扩大而指数级加重。