2026年：具身认知机器人迈入“记忆与移动”新时代——技术突破、产业布局与未来展望（更新版）

2026年，全球机器人技术迎来了前所未有的突破与变革。以具身认知模型（Embodied Cognitive Models）为核心的创新引擎，正推动“会记忆、会移动”的智能机器人快速迈向成熟。这一轮技术浪潮，不仅源于去年由达摩院推出的RynnBrain模型的深度突破，还在产业布局、硬件自主创新、国际合作和新兴企业的崛起方面取得了令人瞩目的成就。与此同时，行业对安全、伦理、多智能体协作、供应链透明度等问题的关注不断升温，成为推动行业健康、可持续发展的重要动力。当前，全球正迎来由技术革新引领的智能机器人新时代，充满潜力与挑战并存。

---

具身认知机器人：迈入“记忆与移动”新纪元

1. 技术核心：RynnBrain的持续革新与深度应用

去年推出的RynnBrain模型，以其“少参数、高性能”的设计成为行业关注焦点。2026年，RynnBrain系列实现了多项质的飞跃，成为具身认知技术的重要代表：

• 时空记忆能力：新一代模型不仅能存储过去的感知信息，还能理解空间关系，支持复杂推理。例如，家庭机器人可以记忆家庭布局、识别物体位置，甚至在动态环境中自主调整行动策略。这极大增强了机器人在家庭和公共场所的自主性和适应性。
• 多模态感知融合：结合视觉、空间感知、触觉甚至听觉信息，使机器人在复杂、多变环境中表现出色。自主导航、避障、转身等功能已在多场景中成功验证。
• 高效的小参数架构：模型参数仅用3亿，相较传统的72亿参数大模型大幅度降低硬件需求，增强部署的灵活性和实用性。这意味着更广泛的硬件平台可以实现高性能认知。
• 自主移动与多机器人协作：机器人已实现自主探索、任务执行，甚至多机器人协作能力，极大拓展在家庭、医疗、工业、应急等多场景中的应用潜力。

2. 产业应用的深化与拓展

技术的不断突破推动RynnBrain在全球多个行业的实际落地：

• 服务机器人：家庭助理、医疗辅助机器人利用记忆和自主行动能力，提供更智能、更个性化的服务，显著提升用户体验。例如，一些企业开发出能记忆家庭成员偏好、日常习惯的智能陪伴机器人，成为老龄化社会的重要助手。
• 工业自动化：自主导航、任务协调的机器人显著提升生产效率与安全水平。制造业中的柔性生产线、仓储物流机器人依赖具身认知模型实现高效调度。
• 应急救援：在复杂或危险环境中自主行动的机器人，执行搜救、疏散等任务，减轻人力压力，提升应急反应速度。
• 跨行业融合：结合**RAG（检索增强生成模型）**技术，赋予机器人更强的记忆与推理能力。例如，京东零售技术中心结合Agent、微调（SFT）和RAG技术，推动零售场景下的智能机器人应用，提升供应链管理和客户服务效率。

3. 国产硬件突破：芯片革命推动自主可控

中国在硬件领域的突破成为行业焦点。深圳市宣布成功研发14nm以下国产AI芯片，支持存算一体、存内计算架构，显著提升硬件算力和能效，为大规模部署提供坚实基础。华为等国内巨头持续推进生态布局，从芯片到软件再到硬件的完整闭环，为未来智能机器人的发展奠定坚实基础。

芯片自主创新不仅降低了对国际技术的依赖，也增强了产业链的自主可控能力。这些硬件的突破，助力具身认知机器人在更复杂、更高性能的场景中实现应用。

---

行业动态：安全、伦理、多智能体与供应链的多重挑战

1. 安全与伦理：不可忽视的问题

随着具身认知机器人自主行动能力的提升，相关安全风险逐渐凸显。误操作、环境误判甚至在公共空间中的潜在危害，成为行业的重点关注对象。多家企业开始部署安全防护措施，制定伦理规范，确保机器人在执行任务时的安全性和社会责任。

行业专家指出：“随着认知能力的不断增强，建立完善的安全监管体系和伦理标准，至关重要。只有这样，公众对技术的信任才能持续增强。”

2. 多子智能体与智能体团队：合作的双刃剑

多智能体（Sub-Agents）和团队（Agent Teams）设计成为今年的热点。其优势在于提升任务效率、增强系统鲁棒性，但也带来了控制协调、信息安全和责任归属等难题。行业正积极探索确保多智能体系统安全、高效运行的解决方案。

3. 供应链与知识产权：透明度与合规性

行业内出现设备来源不明、知识产权争议事件。例如，印度某高校伪造自主研发的机械狗在国际峰会上亮相，结果被揭穿。这凸显了供应链透明度和知识产权保护的重要性。

分析师强调：“研发设备的合法性与来源可追溯性，是行业持续健康发展的基石。未来应加强监管，确保供应链的透明度和公平竞争。”

---

产业新动向：实体机器人与工业应用的战略布局

除认知模型的突破外，实体机器人在制造、仓储、应急等行业的落地持续推进。Hitachi等企业利用深厚的工业经验，加大在物理AI和实体机器人技术上的投入。

根据AI News2026年2月的报道，Hitachi正布局智能制造、工业自动化和物流机器人，试图在实体AI赛道中占据优势。多家企业也在加快软硬件一体化、场景定制化创新，推动实体机器人在实际工业环境中的深度应用。

1. 人形机器人：短期“苦生意”，长期“时代票”

行业分析指出，人形机器人短期内成本高、技术难度大、市场需求尚未成熟，但从长远看，随着技术成熟和应用场景扩大，将成为未来的重要力量。一些企业正布局多样化的人形机器人产品线，探索服务、陪伴、协助等多重角色。

2. 制造业AI政策支持与芯片融资

多国政府纷纷推出支持制造业AI升级的政策，在中国，相关政策推动企业加快AI在制造流程中的应用。同时，芯片融资活跃，国内外投资机构大量投入，推动产业链上下游创新。例如，Blackstone领投印度本土AI企业Neysa的1.2亿美元融资，彰显国际资本对印度AI产业的信心。

---

最新动态：创业公司与基础模型的融资与创新

在具身认知和实体机器人领域，新的创业公司不断涌现，注入创新活力。例如：

• Gushwork AI：专注于Agentic AI的创业公司，近期获得900万美元种子轮融资，由Susquehanna Asia VC领投。公司计划扩大产品开发和市场推广，推动企业在自动化发现和认知交互中的应用。

• RLWRLD：专注于物理AI和机器人基础模型的创业公司，宣布完成2600万美元的种子轮融资。RLWRLD致力于打造面向工业环境的机器人基础模型，为制造、仓储和应急场景提供强大支持，助力实体机器人技术的落地。

这些融资事件为具身认知场景提供了充足的资金与技术支持，加快相关技术的研发与应用。

---

展望未来：标准化、多模态融合与产业化加速

展望未来，2026年的具身认知机器人将朝着更高的自主性、更强的多模态融合和更广泛的应用场景不断发展：

• 技术优化：提升机器人在多人交互和非结构化环境中的自主能力。
• 多模态深度融合：结合视觉、听觉、触觉和语音信息，实现更自然的人机交互体验，推动“感知-理解-行动”的闭环。
• 系统鲁棒性：借助多智能体协作和自主学习机制，增强系统的稳定性和适应性。
• 行业标准与伦理规范：国家和行业机构正加快制定相关标准，确保技术安全合规运行。
• 认知推理的深化：视觉、空间感知与语言推理同步发展，为机器人应对复杂环境提供更强支持。

产业方面，RynnBrain已在多个试点项目中展现卓越性能，特别是在自主导航、物体识别和任务规划方面取得重大突破。行业对安全、伦理和供应链透明度的关注持续升温，国产芯片、产业生态的完善以及标准的逐步建立，共同推动具身认知机器人在家庭、医疗、工业和应急等多领域的广泛应用。

实体机器人企业如Hitachi不断深化在工业场景中的布局，逐步形成以认知能力为核心的产业格局。这些动态预示着，未来的具身认知机器人将成为社会的重要组成部分，开启人机共存的崭新篇章。

---

结语

2026年，具身认知机器人正站在由技术创新和产业合作共同推动的关键节点上。以记忆能力和自主移动为核心的智能机器人，正逐步从实验室走向家庭、工厂、医院和应急现场，成为推动社会进步的重要力量。随着多模态推理、行业标准的完善，以及国际合作的深入，未来的具身认知机器人有望实现更高层次的智能表现，真正成为“会记忆、会移动、会学习”的智能伙伴。

这不仅是一场技术的突破，更是产业与政策共同努力的结果。未来，全球将迎来一个人机协作、智能赋能的崭新时代。