在2026世界人工智能大会（WAIC）上，Physical AI（物理AI）成为机器人领域备受瞩目的焦点。这一技术正从实验室走向真实生产场景，而深圳企业越疆与腾讯Robotics X的合作成果，成为大会期间最具代表性的实践案例之一。
在一家全球知名化妆品制造企业的真实产线上，越疆与腾讯联合验证的VLA（Vision-Language-Action）模型已实现完整闭环应用。基于越疆X-Trainer工业级真机基准平台，机器人能够自主完成抓取、装配等复杂工序，任务成功率突破95%。这一突破性进展标志着Physical AI在工业制造领域迈出关键一步，解决了具身智能产业化过程中模型训练与真实场景部署的衔接难题。
真实工厂环境带来的挑战远超实验室条件。在精密滴管与化妆瓶的装配任务中，机器人需同时满足视觉感知精度、空间定位准确性、力控稳定性以及长序列任务规划能力等多重要求。合作团队通过"一镜到底"的全程记录方式，验证了机器人系统在连续作业中的稳定性，为行业提供了可复制的技术落地范式。
当前具身智能领域的竞争已从单一技术比拼转向系统能力较量。越疆科技自2025年发布空弈DobotWAM具身大模型以来，持续构建覆盖模型训练、仿真验证到真机部署的全链条体系。其X-Trainer平台通过模块化设计，可快速适配不同工业场景需求，目前已在全球部署超过10万台协作机器人，覆盖汽车、3C电子、医疗等多个行业。
腾讯Robotics X则聚焦机器人基础模型研发，其VLA模型通过融合视觉、语言与动作信息，使机器人具备更强的环境理解能力。此次合作中，双方将腾讯的算法优势与越疆的硬件部署经验深度结合，仅用一年多时间就完成从战略合作到真实产线验证的全过程，展现出深圳产业生态的高效协同能力。
制造业对机器人系统的核心需求已从"完成动作"转向"稳定运行"。在连续生产场景中，设备故障率、任务衔接流畅度、环境适应性等指标成为衡量技术成熟度的关键标准。越疆与腾讯的合作案例显示，通过软硬件深度协同优化，Physical AI系统能够在真实产线中保持数周无故障运行，满足工业化大规模部署要求。
深圳作为中国机器人产业重镇，正形成独特的竞争优势。腾讯提供的基础模型研发能力与越疆的场景落地经验形成互补，这种"AI模型+机器人本体+制造场景"的三角架构，正在催生更多创新应用。随着越来越多企业加入Physical AI赛道，真实产线的验证数据将成为技术迭代的重要依据，推动整个行业向产业化方向加速迈进。
