从世界模型到现实生产力，无界动力深度参与WRC主论坛及多场同期活动

8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京举行。无界动力不仅集中呈现了以隐空间世界模型为核心的具身通用大脑MWA™及一系列软硬协同自研成果，也深度参与大会主论坛和多场同期活动，系统阐释了世界模型突破模仿学习的局限，在真实场景中持续进化，以及未来逐步走向规模化落地与全球价值创造，展现了公司在具身智能世界模型领域的深厚技术积累、产业认知与前瞻判断。

8月21日，在以“生态建设”为主题的WRC主论坛上，“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会委员，参加委员会成立后的首次闭门会议，并深度参与该论坛“世界模型到服务人类的现实距离”主题对话环节，与来自产业界、学术界的专家共同探讨世界模型的技术演进与现实价值，系统分享了无界动力对具身智能世界模型的理解及“隐空间世界模型+强化学习”的技术路线。

人类并不需要掌握物理世界的全部细节，也能依靠一个大致正确的“世界模型”完成复杂任务。具身智能同样不必追求事无巨细的像素级复刻，而应学习真正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”的技术路线：通过隐空间中的高维表征提炼物理世界的关键规律与因果关系，减少对像素层面计算以及固定任务、特定场景海量数据的依赖；再通过强化学习进行试错、反馈与奖励，让机器人不仅拥有理解世界的“世界观”，也逐步建立判断行动价值的“价值观”。自研具身通用大脑MWA™，正是这一路线的集中体现。

“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。

从理解世界到服务人类，模型还需要走出实验室，在真实场景中接受检验。张玉峰认为，世界模型需要形成由场景牵引、数据回流与模型迭代共同驱动的正向循环。为此，无界动力提出“用工业练技能、用商业练泛化”：在工业场景中，聚焦柔性物体操作等传统自动化难以解决、同时具备明确商业价值的任务，锻炼机器人的操作能力；在商业场景中，则通过不断变化的光线、背景、空间布局和人流环境，提升模型应对动态开放环境的泛化能力。

真正面向人类服务，还意味着世界模型不能只追求能力上限。人机共生环境中的安全机制、自然交互与持续学习同样不可缺少。机器人既要能够“干好活”，也需要在模型之外建立必要的安全冗余与风险隔离。

此次参与世界模型专家委员会工作及主论坛主题对话，体现了无界动力在具身智能世界模型领域持续提升的技术影响力。以具身通用大脑MWA™为核心，无界动力正推动“隐空间世界模型+强化学习”从技术判断走向真实实践，将对物理规律、行动因果与任务价值的理解，转化为机器人可执行、可迁移、可持续进化的现实智能。

以具身通用大脑MWA™为核心，无界动力也在加速将世界模型能力带向更广阔的全球市场。

8月20日上午，在“中韩机器人创新合作主题活动”上，张玉峰发表《中韩具身智能产业合作现状与展望》主旨演讲。作为活动唯一受邀的中国企业代表，他提出，中韩具身智能产业应从“优势互补”进一步走向“协同进化”与“共创标准”：将中国在具身模型、供应链、工程化与规模化方面的优势，与韩国在半导体、汽车、高端制造、质量管理及全球产业体系方面的积累相结合，共同推进科技协同创新、实景实训、产品研发与全球市场拓展。无界动力也将以隐空间世界模型路线和MWA™为技术底座，与全球生态伙伴共同推动具身智能进入真实场景、创造更高价值。

同日下午，在“具身智能产融实践研讨会暨‘创投之星’路演活动”的《共识与思考：2026产业落地与投资趋势》圆桌环节，张玉峰进一步分享了对产业落地的判断。

他指出，行业对落地的认知正在发生明显变化：落地不再被视为基础模型研发之外的工程消耗，而是验证技术路线、获取真实数据、推动模型持续进化的关键环节。无论是工业中的柔性物体处理、精密上下料，还是商业环境中的人机共生服务，场景选择都需要在技术演进、价值创造与规模化潜力之间取得平衡。真正需要跨越的，也不仅是从Demo到单点交付的距离，更是进入新任务、新环境时的迁移成本。每一次落地形成的数据闭环、验证平台与工程经验，都会反过来推动模型能力与软硬件系统螺旋上升。

在“场景破局——机器人商业化落地的探索与实践主题活动”上，无界动力联合创始人兼CTO夏中谱参与《从技术奇点到产业奇点，具身智能的双重临界》圆桌对话，从技术认知出发分享了对世界模型的理解。

夏中谱认为，具身智能仍处于技术快速演进、行业认知不断升级的早期阶段。不同团队从各自的技术背景出发，形成不同的数据、模型与系统路线，恰如春秋时期“诸子百家”：这并非行业的混乱，而是物理AI形成新技术体系、最终走向收敛的必要过程。

但无论选择何种路线，都需要回到世界模型的本质。生成清晰的未来画面并不等同于理解物理世界，机器人需要的也不是一个“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”。世界模型对未来推演得越准确，机器人在真实环境中的适应性与泛化能力才越强。

“AI进入物理世界，正处在‘诸子百家’的阶段。这是好事——不同体系的探索与碰撞，最终将汇聚成推动物理AI发展的新范式。”夏中谱表示。

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《车规级大脑助力具身智能工业场景应用落地》主题演讲，进一步阐释工业场景如何成为锻炼具身通用大脑MWA™操作技能的重要“练兵场”。

沈明达将工业产线自动化概括为从G1到G5的五级进化：从依赖固定程序和传统视觉的固定操作，逐步走向自主学习、跨任务泛化，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。

沿着这一进化路径，工业场景不仅是技术应用的目的地之一，也是具身智能学习和锤炼操作技能的重要环境。通过车规级的可靠性与安全标准、软硬一体的系统能力，以及真实产线中的数据闭环，无界动力正在推动机器人从学习动作分布走向理解物理规律，从完成单一任务走向跨任务迁移，让具身通用大脑真正转化为稳定、可复制的工业生产力。

从主论坛对世界模型技术路线的深入阐释，到全球合作、产业落地、技术范式与工业实践等多维度讨论，无界动力在本届WRC形成了一条清晰的思想与实践主线：以隐空间世界模型理解物理规律，以强化学习建立行动价值，以真实场景牵引能力进化，并在全球产业协同与市场实践中持续验证和拓展技术边界，最终通过软硬协同的全栈体系将智能转化为现实生产力。

当展台上的机器人开始在工业与商业环境中理解任务、灵巧操作、协同服务，论坛中的技术判断也正在转化为可被验证的现实。无界动力将持续推进具身通用大脑MWA™与本体、部件、数据及场景的协同进化，让世界模型不仅能够预测世界，更能够走进世界、改变世界，并最终服务于人。

本文由无界动力提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

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