在即将拉开帷幕的2026世界人工智能大会（WAIC）上，具身智能依然是备受瞩目的焦点领域。与去年企业竞相展示机器人本体和大模型不同，今年行业风向转变，越来越多的企业将竞争焦点转向机器人背后的数据、算力、开发平台以及部署体系，一场围绕产业基础设施的激烈竞争正逐渐浮出水面。在这场竞争中，华为却未选择加入“造机器人”的行列。
华为云具身智能Lab主任吴小东在WAIC前夕接受采访时表示：“2026年对于具身智能产业而言是极为关键的时期。当前行业面临的问题，已不局限于高质量数据的匮乏和模型能力的缺失，更在于开发平台、工程体系以及商业化落地能力等方面存在整体差距。相比再打造一家机器人企业，解决这些差距才是当务之急。”
本月初，华为云与亿嘉和签署了CloudRobo具身智能机器人合作备忘录，双方将在产品联合开发、协同销售等方面展开合作。这种合作模式类似于华为汽车业务上的“赛力斯”模式，将成为华为云在具身智能赛道实现技术规模化落地的重要支撑。
过去一年，具身智能成为全球人工智能领域的新热点，吸引了众多参与者，包括大模型企业、互联网平台、机器人创业公司以及制造企业。然而，随着行业快速发展，如何让机器人真正走进工业制造、电力巡检、物流运输、康养服务等真实场景，并形成可持续的商业闭环，成为比实验室里完成复杂动作更为现实的问题。
吴小东指出，尽管新的数据采集范式不断涌现，VLA、世界模型等技术路线持续进步，模型、数据和算力等基础能力日益成熟，但新的瓶颈也随之出现。高质量、多模态数据依旧不足，仿真环境与真实世界之间存在差距。大模型训练完成后如何快速部署到机器人并持续优化，数据治理、模型训练、运动控制等开发流程高度分散，这些问题严重阻碍了机器人实现规模商用。
产业链分工也在悄然改变。本体厂商在机械设计、运动控制和行业场景理解方面具有优势，但算法、模型和算力能力相对薄弱；模型企业拥有人工智能技术，却缺乏机器人制造经验和行业积累。这意味着，无论是机器人企业还是模型企业，都难以单独具备具身智能商业化所需的全部能力。
在华为云看来，未来具身智能产业不会仅由几家具备全部能力的头部企业主导，而是会形成更加开放、多元的产业生态。其中既会有优秀的模型企业和本体企业，也会涌现出大量专注于细分行业的创新公司。
吴小东透露，团队曾尝试围绕机器人的“大脑”“小脑”切入多个行业场景，但随着实践深入，逐渐认识到机器人产业与智能汽车的发展路径存在差异。“没有任何一个团体或个人能够推出一个‘大脑’‘小脑’，解决所有场景的问题且效果出色。”他解释道，自动驾驶面对的是相对统一的出行场景，而具身智能需要应对工业、电力、物流、康养、家庭服务等大量碎片化场景，不同行业对机器人能力、模型能力和部署方式的要求各不相同，难以依靠单一模型满足全部需求。
因此，当前更为紧迫的任务是将具身智能开发过程中的数据治理、模型训练、云边端协同、模型部署和运行管理等分散的作业能力和经验整合为一个统一的平台，从而降低开发者门槛、缩短开发周期，加速机器人走向商业化。
平台能力的构建只是第一步，如何通过真实行业场景验证平台价值，并探索一套可复制到更多行业的产业协同模式，才是华为云接下来关注的重点。在与亿嘉和的合作中，亿嘉和提供电力、康养等行业积累的产品和场景能力，华为云则提供CloudRobo具身智能开发平台、算力、模型能力以及数据治理、模型优化、机器人运行管理等底层能力。双方将这种合作模式称为具身智能赛道的“赛力斯”模式。
吴小东表示，这一模式借鉴了智能汽车产业开放合作的理念，通过联合研发、联合验证不断完善平台能力，而非简单复制汽车业务模式。与传统供应商关系不同，这种合作涵盖研发攻关、样机验证、产品量产以及后续商业推广等全流程，希望先在一个行业跑通商业模式，再将经验复制到更多行业。
对于为何首先选择电力行业，吴小东认为，具身智能应优先进入能够创造价值的场景，而非盲目替代人工。“人干不了的，比如高危、带电作业；人不想干的，比如高强度、长期招工困难的工作，我们希望优先解决这些行业难题。”
目前，无论国内还是海外，机器人商业化普遍优先落地于工业制造、能源巡检、仓储物流等标准化程度较高、经济价值明确的行业，而非直接进入更复杂的开放环境。对于仍处于产业早期的具身智能而言，先在重点行业完成商业验证，再逐步向更多场景拓展，已成为越来越多企业的共同选择。
“华为云希望CloudRobo平台保持开放。”吴小东说，如果合作伙伴拥有更优秀的数据生产能力、模型能力或开发工具，都可以接入该平台，共同完善整个生态。
随着WAIC的临近，具身智能正从概念竞争迈向产业竞速。对于这个仍处于早期阶段的新产业而言，比率先造出机器人更重要的，或许是建立一套支撑整个行业发展的基础设施。吴小东强调：“不要指望合作一个月后就发布一个改变世界的产品，这一定是一个长期投入、长期合作的过程。”
