從世界模型到現實生產力，無界動力深度參與WRC主論壇及多場同期活動

8月19日至23日，2026世界機器人大會（WRC）在北京舉行。無界動力不僅集中呈現了以隱空間世界模型為核心的具身通用大腦MWA™及一系列軟硬協同自研成果，也深度參與大會主論壇和多場同期活動，系統闡釋了世界模型突破模仿學習的侷限，在真實場景中持續進化，以及未來逐步走向規模化落地與全球價值創造，展現了公司在具身智能世界模型領域的深厚技術積累、產業認知與前瞻判斷。走向現實的世界模型：讓機器人理解世界，更能改變世界 8月21日，在以“生態建設”為主題的WRC主論壇上，“中國電子學會世界模型專家委員會”正式成立。

無界動力創始人兼CEO張玉峰受邀擔任委員會委員，參加委員會成立後的首次閉門會議，並深度參與該論壇“世界模型到服務人類的現實距離”主題對話環節，與來自產業界、學術界的專家共同探討世界模型的技術演進與現實價值，系統分享了無界動力對具身智能世界模型的理解及“隱空間世界模型+強化學習”的技術路線。人類並不需要掌握物理世界的全部細節，也能依靠一個大致正確的“世界模型”完成複雜任務。具身智能同樣不必追求事無鉅細的像素級復刻，而應學習真正影響決策與行動的高維表徵和因果關係。

基於這一判斷，無界動力選擇“隱空間世界模型+強化學習”的技術路線：通過隱空間中的高維表徵提煉物理世界的關鍵規律與因果關係，減少對像素層面計算以及固定任務、特定場景海量數據的依賴；再通過強化學習進行試錯、反饋與獎勵，讓機器人不僅擁有理解世界的“世界觀”，也逐步建立判斷行動價值的“價值觀”。自研具身通用大腦MWA™，正是這一路線的集中體現。“世界模型真正的價值，不在於把未來‘畫’出來，而在於推演行動將如何改變世界，並據此作出決策。”張玉峰表示。從理解世界到服務人類，模型還需要走出實驗室，在真實場景中接受檢驗。張玉峰認為，世界模型需要形成由場景牽引、數據迴流與模型迭代共同驅動的正向循環。

為此，無界動力提出“用工業練技能、用商業練泛化”：在工業場景中，聚焦柔性物體操作等傳統自動化難以解決、同時具備明確商業價值的任務，鍛鍊機器人的操作能力；在商業場景中，則通過不斷變化的光線、背景、空間佈局和人流環境，提升模型應對動態開放環境的泛化能力。真正面向人類服務，還意味著世界模型不能只追求能力上限。人機共生環境中的安全機制、自然交互與持續學習同樣不可缺少。機器人既要能夠“幹好活”，也需要在模型之外建立必要的安全冗餘與風險隔離。此次參與世界模型專家委員會工作及主論壇主題對話，體現了無界動力在具身智能世界模型領域持續提升的技術影響力。

以具身通用大腦MWA™為核心，無界動力正推動“隱空間世界模型+強化學習”從技術判斷走向真實實踐，將對物理規律、行動因果與任務價值的理解，轉化為機器人可執行、可遷移、可持續進化的現實智能。從技術創新走向全球協同，具身智能創造更廣泛價值 以具身通用大腦MWA™為核心，無界動力也在加速將世界模型能力帶向更廣闊的全球市場。8月20日上午，在“中韓機器人創新合作主題活動”上，張玉峰發表《中韓具身智能產業合作現狀與展望》主旨演講。

作為活動唯一受邀的中國企業代表，他提出，中韓具身智能產業應從“優勢互補”進一步走向“協同進化”與“共創標準”：將中國在具身模型、供應鏈、工程化與規模化方面的優勢，與韓國在半導體、汽車、高端製造、質量管理及全球產業體系方面的積累相結合，共同推進科技協同創新、實景實訓、產品研發與全球市場拓展。無界動力也將以隱空間世界模型路線和MWA™為技術底座，與全球生態夥伴共同推動具身智能進入真實場景、創造更高價值。落地不是技術的終點，而是模型進化的起點 同日下午，在“具身智能產融實踐研討會暨‘創投之星’路演活動”的《共識與思考：2026產業落地與投資趨勢》圓桌環節，張玉峰進一步分享了對產業落地的判斷。

他指出，行業對落地的認知正在發生明顯變化：落地不再被視為基礎模型研發之外的工程消耗，而是驗證技術路線、獲取真實數據、推動模型持續進化的關鍵環節。無論是工業中的柔性物體處理、精密上下料，還是商業環境中的人機共生服務，場景選擇都需要在技術演進、價值創造與規模化潛力之間取得平衡。真正需要跨越的，也不僅是從Demo到單點交付的距離，更是進入新任務、新環境時的遷移成本。每一次落地形成的數據閉環、驗證平臺與工程經驗，都會反過來推動模型能力與軟硬件系統螺旋上升。

“諸子百家”，正是物理AI走向收斂的必經階段 在“場景破局——機器人商業化落地的探索與實踐主題活動”上，無界動力聯合創始人兼CTO夏中譜參與《從技術奇點到產業奇點，具身智能的雙重臨界》圓桌對話，從技術認知出發分享了對世界模型的理解。夏中譜認為，具身智能仍處於技術快速演進、行業認知不斷升級的早期階段。不同團隊從各自的技術背景出發，形成不同的數據、模型與系統路線，恰如春秋時期“諸子百家”：這並非行業的混亂，而是物理AI形成新技術體系、最終走向收斂的必要過程。但無論選擇何種路線，都需要回到世界模型的本質。

生成清晰的未來畫面並不等同於理解物理世界，機器人需要的也不是一個“畫家”，而是一個能夠理解物理規律、推演行動後果的“物理學家”。世界模型對未來推演得越準確，機器人在真實環境中的適應性與泛化能力才越強。“AI進入物理世界，正處在‘諸子百家’的階段。這是好事——不同體系的探索與碰撞，最終將匯聚成推動物理AI發展的新範式。”夏中譜表示。以工業試煉，推動通用大腦轉為現實生產力 在“智造現場·具身智能的工業試煉主題論壇”上，無界動力產品解決方案總經理沈明達發表《車規級大腦助力具身智能工業場景應用落地》主題演講，進一步闡釋工業場景如何成為鍛鍊具身通用大腦MWA™操作技能的重要“練兵場”。

沈明達將工業產線自動化概括為從G1到G5的五級進化：從依賴固定程序和傳統視覺的固定操作，逐步走向自主學習、跨任務泛化，最終成為能夠在人機協作環境中解決未知問題的智能夥伴。沿著這一進化路徑，工業場景不僅是技術應用的目的地之一，也是具身智能學習和錘鍊操作技能的重要環境。通過車規級的可靠性與安全標準、軟硬一體的系統能力，以及真實產線中的數據閉環，無界動力正在推動機器人從學習動作分佈走向理解物理規律，從完成單一任務走向跨任務遷移，讓具身通用大腦真正轉化為穩定、可複製的工業生產力。

從主論壇對世界模型技術路線的深入闡釋，到全球合作、產業落地、技術範式與工業實踐等多維度討論，無界動力在本屆WRC形成了一條清晰的思想與實踐主線：以隱空間世界模型理解物理規律，以強化學習建立行動價值，以真實場景牽引能力進化，並在全球產業協同與市場實踐中持續驗證和拓展技術邊界，最終通過軟硬協同的全棧體系將智能轉化為現實生產力。當展臺上的機器人開始在工業與商業環境中理解任務、靈巧操作、協同服務，論壇中的技術判斷也正在轉化為可被驗證的現實。無界動力將持續推進具身通用大腦MWA™與本體、部件、數據及場景的協同進化，讓世界模型不僅能夠預測世界，更能夠走進世界、改變世界，並最終服務於人。