WRC 2026｜云蝶科技启动“1+N”联合研究计划，构建真实世界具身智能训练网络

具身智能研究正在走出实验室，但真实世界并不会自动成为一套可供模型训练、机器人验证和产业复制的基础设施。如何让研究问题来自真实任务，让算法获得持续反馈，并让成果回到现场接受检验，成为行业进入商业化阶段后必须回答的新问题。

2026世界机器人大会（WRC）期间，云蝶科技发布“1+N真实世界具身智能联合研究计划”，试图以一套共同机制连接联合实验室、数据训练场和持续扩展的真实场景节点。该计划将以真实任务为共同研究对象，推动场景问题进入协同研究、数据训练和真机验证环节，再将运行结果反馈至技术与产品迭代过程，构建“场景提问—协同研究—训练评测—真机验证—反馈迭代”的持续循环。

大会期间，云蝶科技还发布RoboForge系统级具身大脑、WING任务型本体家族及其面向真实场景的行业工作流，并入选“2026全球具身智能标杆企业TOP100 ”榜单，作为企业案例被《2026全球具身智能商业落地报告》收录。

“1”不是一个平台，而是一套共同机制

按照计划，“1”代表一套由参与方共同运行的研究与协作机制。它不以合作数量或高校Logo为目标，而是围绕真实世界问题建立可持续运行的协作方式，覆盖问题共创、数据规则、训练评测，以及成果与权责安排等环节。

在问题共创环节，参与方将首先从真实任务中识别关键技术与产品问题，并将其转化为可以研究、训练和验证的具体课题；在数据环节，各方将围绕场景数据的采集、治理、权限、安全和合规建立共同规则；在验证环节，仿真训练、数据训练、真机测试和真实运行将被纳入同一评价链条；在成果环节，论文、专利、模型、数据规范和原型系统等成果产出，将按照计划约定的明确署名、知识产权和成果转化机制进行持续沉淀、管理。

共同机制与真实场景之间，由联合实验室和数据训练场构成中间能力层。目前，云蝶科技已与北京大学、新加坡南洋理工大学、华南理工大学和大湾区大学分别建立具身智能联合实验室，围绕多模态智能、空间智能、多智能体协同和强化学习后训练等方向开展协同研究。

在数据训练场方面，云蝶科技正在推进北大×云蝶技术创新中心，以及位于广州海珠的真实世界实验场建设。前者侧重前沿技术、机器人技能和人才认证，后者连接中试制造、真实任务数据、产品验证和规模化项目。两类节点共同承担从研究方法、本体适配到真机评测和现场验证的转化工作。

“N”让失败、异常和接管成为研究资产

“N”是数量虚指，代表可以持续扩展的真实场景节点。根据计划，酒店服务、物业与楼宇运维、医疗与养老服务、工业园区巡检、电力能源等场景，都可以成为真实任务网络的一部分。

这些节点的作用并不只是为机器人提供展示或试用空间。机器人进入真实环境后，需要同时面对门禁、电梯、空间结构、人员流动、设备状态、业务系统和现场流程等多重约束。相比一次成功演示，实际运行中出现的任务失败、执行中断、异常恢复和人工接管，更能帮助研究与产品团队识别模型与系统尚未解决的问题。

在“1+N”计划中，这些运行反馈将被进一步转化为研究问题、训练任务和评测依据，再由联合实验室、研究节点和数据训练场协同处理，经过训练与验证后重新部署至真实场景。

由此，“1+N”将形成一条持续循环的路径：真实场景提出问题，联合实验室开展协同研究，数据训练场完成训练与评测，系统和本体进入场景验证，运行反馈再形成新的研究问题。真实场景由此不再只是技术应用的终点，也将逐步成为具身智能研究、训练、评测和产品迭代的长期能力来源。

从研究网络走向系统产品

研究机制能否产生行业价值，最终仍要由产品和真实任务进行验证。

在大会具身智能商业落地论坛上，云蝶科技联合创始人、联席总裁余澜博士发表《从Demo到上岗：具身智能商业化的三个系统解》主题演讲，并正式发布RoboForge系统级具身大脑，WING任务型本体家族及其面向真实场景的行业工作流。

RoboForge位于基础模型与机器人执行之间，统一组织感知、推理、规划、技能执行和多模态反馈。机器人执行任务后，系统能够记录任务轨迹、环境反馈和执行结果，并据此进行自诊断、重新规划和能力持续更新，使实际任务中的成功、失败和人工干预可以进入后续训练与产品迭代。

据云蝶科技介绍，RoboForge阶段性测试覆盖具身导航、操作、任务执行、长上下文、RAG与幻觉控制等方向，相关能力处于全球领先水平。现场演示还展示了系统在多种任务中的零样本迁移能力，以及同一套系统跨任务、跨本体运行的潜力。

WING任务型本体家族则以任务反推产品形态，采用“先定义岗位，再定义机器人”的产品思路，包括WING Air、WING One和WING Station三种产品形态。其中，WING Air面向轻量化规模部署，已实现交付，WING One面向复杂服务任务，强调移动、感知、交互和操作等能力的组合；WING Station则为真实场景提供能量补给、任务调度、现场交互和数据连接等支撑。

在这一体系中，RoboForge负责连接模型能力、任务规划和执行反馈，WING任务型本体负责进入具体场景、承接真实任务，“1+N”计划则为系统和本体持续提供研究问题、训练条件和验证反馈。三者共同构成从研究、训练到任务执行与产品迭代的闭环。

商业化榜单提供另一把尺子

大会期间，云蝶科技还入选“2026全球具身智能标杆企业TOP100 ”榜单，并作为企业案例被《2026全球具身智能商业落地报告》收录。

据榜单编制说明，该榜单基于EACI具身AI商业化能力指数（Embodied AI Commercialization Capability Index）体系编制，从商业化订单与收入、量产与交付能力、场景落地深度、资本与市场认可度四个维度综合评估企业表现。

其中，商业化订单与收入权重为35%，量产与交付能力权重为25%，场景落地深度权重为20%，资本与市场认可度权重为20%。

其数据来源包括企业官网、上市公司公告和第三方行业报告，并结合案头研究、企业实地访谈、行业专家评估和多源数据分析验证等方式，筛选全球范围内商业化表现突出的100家企业。

这一评价框架将产品交付、真实场景和持续运营纳入具身智能企业的商业化评价。此次入选也让“1+N”计划获得了更明确的产业坐标。联合研究的价值不仅体现在论文、专利和原型等成果上，更在于能否支撑产品迭代、工程交付和场景深入。真实场景的价值不只在节点数量，而在于能否持续产生任务、数据和商业反馈。对于具身智能行业而言，这或许也是校企合作从项目制走向长期研究与产业组织机制的一次探索。

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