2026世界机器人大会（WRC）上，仙工智能将机器人大脑、世界模型、真机数据与多形态机器人带到现场，并正式公布三大具身智能战略方向，推动“让具身智能没有门槛。
在推进机器人大脑通用化战略层面，通过机器人大脑载体、模块化生态与模型能力的持续投入，构建面向不同机器人形态的通用机器人大脑体系。
在硬件层面，机器人大脑需要面对越来越丰富的机器人构型和算力需求，并逐步实现从局部控制到全身协同控制；
在生态层面，仙工智能希望连接机械臂、关节、灵巧手、传感器、执行器等模块，使不同组件能够更快组合成新的机器人形态；
在模型层面，则围绕空间理解、任务推理、动作生成、世界建模和长序列任务等不同需求持续布局，让不同模型能力可以根据场景和任务被调用，并最终通过同一套机器人大脑进入机器人。
在建设真实世界数据基础设施战略层面，成立具身智能数据公司，打通真机数据采集、治理、训练、评测与模型回灌，建设机器人大脑持续进化的数据基础设施。
仙工智能正式成立具身智能数据子公司——杭州开物创新具身智能科技有限公司，打通真机数据采集、多源接入、数据治理、模型训练、仿真评测与能力回灌的完整链路，建设机器人大脑持续进化的数据基础设施。
仙工智能将搭建面向下一代的具身智能数据与Agent平台，并计划于今年第四季度开源完备具身数据集和自研评测基准。
在共建百万台机器人进化网络战略层面，通过“阶梯计划”，到2030年，与生态伙伴一起实现100万台智能机器人落地，覆盖多种本体形态，可在各类真实场景中持续执行多样化操作任务。
目前，仙工智能已积累近3000个泛工业商业场景客户、20+细分行业经验以及400+核心零部件适配体系。
现场，汉诺塔非常考验机器人面对变化时的理解与执行能力：机器人需要理解汉诺塔规则，记住连续步骤，并完成多次高精度抓取与放置。现场不仅可以更换圆环颜色，圆盘和底座的位置、颜色及形状也可以发生变化，所有情况机器人均无需重新编程，可顺利识别目标并继续完成堆叠。
看似简单的变化，背后考验的却是机器人对规则、空间关系和物体属性的综合理解，以及从理解到连续执行的能力，意味着机器人执行的不再是一套预先写好的动作，而是在理解任务本身。
此外，机器人可完成抓取、导航、绕障、3D避障以及电梯交互，将过去需要多个设备甚至人工参与的环节连接为一个完整配送任务。
南方+记者 郜小平
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