一个机器人，可以完成任务。但如果一个“大脑”，能够理解不同场景，让不同机器人协同工作，会发生什么？

在2026世界机器人大会（WRC）现场，越疆以“一脑多体”为核心展示了具身智能从“单机能力”走向“系统生产力”的完整路径。

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一个大脑，带一支机器人团队

LAOCAI

过去应对产线多样化需求，往往是为每台设备单独配置系统，导致“各自为政”。越疆以空弈DobotWAM具身大模型为核心，推出“一脑多体”具身智能平台解决方案，实现基于统一智能体系的分工协作。

WRC现场，越疆用一条微型柔性产线的全流程完整演示了该平台的价值，全程没有人工干预、没有单机各自规划，人形机器人、四足机器狗和协作机器人以协同方式完成连续任务。

人形机器人率先完成异构零件的智能分拣，将其精准投放至运送线；随后，四足机器狗搭载零件完成柔性转运；最终，工业视觉识别引导协作机器人实现精准抓取与装配。

从分拣、转运、抓取到装配，空弈DobotWAM具身大模型作为“大脑”负责全局任务理解与动态角色分配，使各形态机器人共享同一套环境语义；配合自研全身力控系统，确保每个执行环节兼具精度与鲁棒性。这意味着未来的机器人，不再是一台机器完成一个动作，而是一支机器人团队共同解决问题。

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会干活还不够，还要干得准

LAOCAI

具身智能真正进入产业，需要的不只是“会动”，还需要“能稳定工作”。越疆将十余年协作机器人积累的运动控制、力控、轨迹规划和工业安全能力，迁移到具身智能机器人体系中。

在WRC现场，越疆人形机器人完成高速动态操作演示，连续摆臂触碰千分表，重复定位偏差小于0.05mm，这是业内首次以实测数据量化人形机器人操作精度的一次真实验证，将精度从模糊表述变为可验证的工业标准。

过去，人形机器人更多展示灵活性；未来，人形机器人需要证明自己能够进入生产现场。0.05mm不是终点，而是一个起点，它意味着人形机器人的操作精度开始从“演示级”走向“工业级”，从实验室的可观赏性走向生产线的可验证性。当一台机器人能够在高速动态中保持亚毫米级重复定位，它才真正具备在真实工况中持续作业的资格。

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身体变了，任务变了，智能依然成立

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WRC现场，越疆新一代具身全栖机器人鹿萌首次线下亮相。

身高近1.3米的越疆鹿萌，在密集人流中自主规划路径、动态避让行人，以自然肢体语言引导观众，并快速回应多轮对话、挥手、比心等互动需求，音乐响起，全身关节在节奏中高同步运动，动态平衡稳定，舞蹈动作流畅自然，全程无需外部指令干预。

在乒乓球高速人机对抗中，越疆鹿萌基于“动捕高精度状态感知＋球状态估计＋物理轨迹预测＋击球规划＋全身策略控制”的技术架构，在无人工遥控的前提下完成来球预判、击球点规划和正反手挥拍。

这些能力看似和工业无关，但底层逻辑一致：感知环境、理解任务、规划动作、精准执行。越疆鹿萌展示的不是一台“更可爱的机器人”，而是同一个具身智能大脑在开放环境中的通用性，它既能理解人的需求，也能理解真实环境中的复杂任务，验证的是整套工业级具身能力跨形态、跨场景的可迁移、可复现。

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真正重要是背后的“大脑”

从“执行预设”到“理解任务”

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过去，机器人依赖预设程序完成重复抓取、固定搬运与标准装配，但真实世界中物品、环境与任务始终动态变化。真正有价值的具身智能，需要让机器人理解任务并自主决策。越疆空弈DobotWAM具身大模型在视觉-语言-动作建模基础上，引入三维空间理解、运动几何约束与真实数据闭环机制，使模型从“模仿动作”进阶为“理解动作背后的逻辑”。

这一能力已获权威验证：空弈DobotWAM具身大模型在LIBERO基准实测成功率达99.25%，超越π0.5、GR00T-N1.5等主流模型以及行业内已有数据公布的其他模型结果，斩获实测与排名双第一。

同时空弈DobotWAM具身大模型也在UNOBench Challenge的Set of Marks与Natural Language两大赛道同步登顶。

这些成绩覆盖了空弈DobotWAM具身大模型精细操作、长程任务、语义理解及动作前置推理等多维能力，印证了从“理解”到“执行”的系统性领先。

WRC现场，越疆将空弈DobotWAM具身大模型从感知、理解到执行的完整闭环能力进行了一次集中展示，随机零食抓取、柔性衣物整理看似是日常场景中的简单动作，但对于机器人而言，都是典型的高难度长程任务。

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下一代机器人

不只是一个更像人的机器人

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过去十年，越疆致力于让单台机器人变得更强、更快、更准、更灵活、更智能。但当具身智能真正迈入复杂生产环境，一个更本质的命题浮出水面：为什么所有工作都必须由同一种形态的机器人完成？

人有人的灵巧，四足有四足的机动，机械臂有机械臂的高速、精准。真正的突破，或许不在于打造一个无所不能的“超级个体”，而在于让最适合的身体承担最匹配的任务，让不同形态的机器人理解同一个世界、奔赴同一个目标。

一个大脑，多种身体；从单机智能到系统协同，从一台机器人到一支机器人团队。这不仅是越疆对“一脑多体”的实践注解，更是具身智能跨越实验室边界、真正融入千行百业的起点。当机器人不再以孤立个体的身份被审