2026.10.16
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作者 | 第一财经 宁佳彦
2026年的工博会现场，不少观展人士反馈，东欧、俄罗斯、东南亚买家显著增多，日韩企业代表到场不少，西欧大国客商反而少见。海康威视的一位工作人员甚至在用餐时被紧急召回，因为来了一位中东籍客户上门询价。
这些海外访客的注意力高度集中——他们围着关节、灵巧手、上下料工作站和检测设备询问价格和技术路线，快速判断是否存在商业合作机会并留下名片，对整机的演示更多是观摩。
机器人依然是全场最热的话题，但今年的厂商明显更愿意谈用户案例、整体解决方案、交付，以及怎么把AI装进硬件。
产业链先火：从卖标准件到卖系统方案
本届工博会热闹不只在整机馆，还有零部件区。一体化关节、伺服电机、仿生手驱动方案扎堆展出，密度远超往年。
这些上游玩家大多不炒作人形整机叙事。柔触机器人把成熟的气动、液压柔性夹爪作为基本盘，流体驱动、绳牵引的仿生手更像面向未来的预研Demo；新松旗下多可把沉淀下来的双臂力控能力反向输出到工业场景，其焊接系列协作机器人不仅服务于传统制造，还对外给人形本体厂商当“手臂供应商”。
TE Connectivity工业自动化与电气全球事业部高级副总裁兼总经理Carlo Ghirardo认为，当机器人技术路线和整机架构持续演进时，客户需要的不只是标准化产品，而是能够理解系统级需求、快速响应变化，并共同解决工程挑战，而工博会为 TE 更早参与客户产品开发创造了条件。
他提到，劳动力老龄化、AI让机器人更易部署、全球供应链新建工厂都在推高自动化需求。TE Connectivity 感知到了产业链上游的转型信号，正在从传统零部件供应商，向系统级工程合作伙伴转型。
这个变化还直接体现在价值量上：以人形机器人为例，自由度通常在20到60之间，每个自由度至少需要配置一个甚至多个连接器，且小型化、高可靠性、动力与信号集成传输的要求，让单件连接产品的技术含量和附加值同步上升。
工博会正在释放这样一个信号：零部件大概率会先于整机商业化，这也正成为配套落地时代最典型的特征。
可嵌入、可验证、可算账：系统能力决定价值上限
与需求升温形成反差的是叙事收敛。去年展会上流行讲通用智能，今年几乎没人再拿这些词当卖点——厂商更多地把概念藏起来，把“可协作的能力”摆上了台面。
一位参展人员说得直白：关节、机械臂这些硬件技术“老早都在做”，只是现在借人形机器人这个新概念重新包装一遍。
厂商不讲，不等于不用AI。本届工博会随处可见的，是把大模型和视觉AI装进成熟硬件里的做法——但其目的并非追求自主决策，而是提升系统在复杂环境中的协作鲁棒性。
遨博智能的农业采摘机器人用DeepSeek加轻量语言模型做任务拆解，把运动、控制、采摘几套子系统串起来调度，本质是让机器人更好地与农艺流程和人工操作协同；海康威视展出的工博会获奖超声检测设备，硬件层面实现把单台设备价格从百万元级拉下来，再叠加自有大模型做AI图像辅助判读，解决的是工件瑕疵识别问题，无须重构产线即可提升判读效率；越疆复合机器人柔性上下料单元，自动触发测量、采集状态，全局流程牢牢握在控制系统手里，只有局部感知交给末端智能——这是一种典型的“人机-机机”双重协作设计。
工业系统厂商则给出了另一条路径。机器人进入工厂，解决的是“手”和“脚”的问题，但要让整座工厂高效运转，还需要一个能够理解生产过程、参与决策的“大脑”。据黑湖科技介绍，其做法是让工业Agent嵌入生产流程，在报价、工艺、排程、质量和履约等环节参与判断，并让决策持续衔接。
比如工厂每天接收几十至几百张非标图纸，原本依赖资深工程师人工拆图核算成本、给出报价，工作量巨大。若图纸解读失误，报价低于实际生产成本，会直接造成订单亏损。智能体的价值在于将工厂工艺、成本、老师傅经验沉淀进工业系统，可批量解析图纸、快速核算成本、输出报价，缩短客户响应速度、降低人力成本。短期收益是提效降本，长期核心价值是把隐性工艺知识固化在系统内，摆脱对少数资深工程师的人身依赖，释放工程师精力转向产品研发、工艺路线优化，承接高利润的非标、小批量订单。
这恰恰解释了为什么单点硬件厂商不愿轻易提Agent：它是系统级命题，不是在一台设备上加个大模型就能成立。工业客户要的是确定性，AI只被允许处理那些低风险、可兜底的局部环节，重大决策依然保留在传统控制系统里。
西门子中国研究院院长朱骁洵提出一个判断：具身智能本质上是工业产品，落地工业场景需要大量运营软件，把自主机器人与传统自动化设备、传统MES对接起来。西门子南京原生数字化工厂已在 SMT 线部署人形机器人送料方案，双臂负载能力达 50 公斤，不过，西门子数控（南京）有限公司总经理周郁荣认为，这仍是 POC 阶段。
为什么推进如此谨慎？他的答案直指要害：工业场景是零容错的，技能泛化越强、回报越好，稳定性挑战越大，没有工厂愿意把产线变成 AI 试错的试验场。因此西门子把数字孪生当作具身智能的可信试验场，把真实场景搬进虚拟环境反复迭代，再回产线验证；而真正的规模化，则依赖一套标准化的数字化底座，把自动化、信息化和刚刚到来的自主机器人串进同一条工作流。
机器人产业正从整机概念竞赛进入全产业链配套加工业真实商业化落地的新阶段，这里有零部件定制化先行变现的可能性，但要想机器人先扛起订单，整机仍有挑战。
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