9月4日-6日，2026亚布力企业家论坛第二十二届夏季年会在四川成都盛大启幕。本届夏季年会以“企业创新与周期跨越”为主题，汇聚数百位企业家与专家学者，共同探讨企业发展思维、商业模式、组织能力与产业协作的全方位革新路径。

　　金融界上市公司研究院特别推出“到场・2026亚布力论坛夏季年会”专题，聚焦产业领袖，记录企买球官方网站业判断，洞察周期变局下的创新与韧性。

　　在交流环节，无界动力创始人兼CEO张玉峰围绕具身智能的技术路径选择、全球化布局与商业化节奏等核心议题，分享了其对产业周期与长期演进逻辑的判断。

　　在打造机器人“大脑”方面，VLA（视觉-语言-动作）直连是当前行业主流。无界动力则选择了另一条技术路径：以隐空间世界模型为核心，结合强化学习，构建了原生多模态、完整预训练的具身通用大脑MWA™。

　　张玉峰介绍，这条路线的底层逻辑是回归人类认知的本质。“人脑理解世界不是靠还原每一个像素，而是快速提炼关键信息、建立因果关联、做出高效决策。”他解释称，隐空间模型将原始像素信息压缩为高阶语义表示，跳过冗余的细节渲染，专注于影响决策的核心物理变量。比如预测数秒后的环境变化时，无需生成逐像素的完整画面，只需捕捉关键动作与物理规律，这种“轻量化推演”更贴近人类思维模式，也更适配真实场景下的低功耗和实时决策的需求。

　　技术路线的选择也直接决定了数据策略的倾斜方向。张玉峰坦言，实验室数采厂的数据因过于“干净”而实际价值有限。数采厂虽能复刻物理环境，却缺失了真实世界的随机性与目标驱动性，工业场景的产能压力、商业场景的客流动态，都无法在实验室或数采厂中完全模拟。真实商业场景下采集的数据包含了人员流动、光线变化、物品错位等“噪声”以及操作失误等自然行为特征，这些恰恰是提升模型泛化能力的核心养料。

　　基于这一判断，无界动力选择从咖啡店场景作为切入，通过服务过程中的真实数据迭代算法，并采用“分场景攻坚”的策略，即在工业场景打磨特定技能的精准度，在商业场景训练环境与物体泛化能力，逐步拆解通用智能的复杂难题，最终反哺更多场景的价值创造。

　　在市场拓展上，全球化布局是无界动力从成立之初就确定的长期战略。“产业竞争的最终赢家必然是全球化玩家，出海不仅是规避同质化竞争的选择，更是获取可持续且健康的营收，并以此反哺技术研发的必经之路。”张玉峰说道。

　　今年7月，无界动力K15具身智能机器人获得全球首个工业级CE全指令认证，引发业内关注。作为全球工业领域最具公信力的准入认证之一，欧盟工业级CE认证覆盖机械安全防护（CE-MD）、电磁兼容（CE-EMC）、无线电设备（CE-RED）、功能安全（ENISO18349）及网络安全（EN18031）等多个维度，标准体系严苛且评审流程复杂，还需要随着技术迭代持续复核更新，其既是企业进入欧洲工业市场的硬性门槛，也是衡量产品安全可靠性与工程化成熟度的核心标尺。

　　“整个认证筹备周期需要半年到一年，而且还要持续迭代，投入大、见效慢。但我们必须提前做。”张玉峰表示，接入全球标准体系是从标准追随者向参与者甚至引领者进阶的必经路径，越早布局越有可能在行业中获得更多话语权。

　　在具体市场选择上，无界动力优先切入欧洲、韩国等高人力成本市场。张玉峰透露，优先布局这类市场并非追求短期规模扩张，而是寻找更优的产品-市场契合点。以韩国为例，当地劳动力成本高且咖啡门店密度大，对智能化替代的付费意愿更强，也更愿意配合企业在真实场景中长期测试迭代。

　　张玉峰表示，中国企业的出海底气，来自供应链与技术的双重优势。他认为，中国拥有全球最完整的人形机器人供应链体系，硬件制造能力具备绝对优势；在AI驱动的物理世界建模领域，中国也已跻身全球第一梯队，产业正从过去的“以市场换技术”转向“以技术换市场”的新阶段。这一趋势与当年新能源汽车出海的路径相似，但具身智能的技术迭代速度更快，全球化落地的节奏可能超出市场预期。

　　对于具身智能产业发展周期，张玉峰给出了自己的判断：当前行业发展水平大致相当于2019年前后的自动驾驶行业，端到端技术已初具雏形，但距离大规模稳定落地、实现可信赖的通用智能仍有不小距离，行业整体处于从“能用”向“好用”跃迁的早期阶段。

　　“2026年是操作智能量产元年，这是行业从展示走向落地的拐点。”张玉峰预测，按照当前的技术迭代速度，机器人预计在2-3年内可凭借部分高频刚需技能尝试入户，五年内有望达到成年人的劳动能力水平，具备自主思考、计划执行与纠错的综合能力。这一过程需要持续的技术突破与真实场景的反复锤炼。

　　张玉峰坦言过去两年一级市场确实受到一些情绪驱动，随着市场的投资逻辑逐渐趋于理性，行业的竞争焦点在于机器人“大脑”智能化能力的构建与突破。企业不能靠“烧钱换增长”，而要将每一代技术红利转化为可落地的产品价值，通过与B端客户的深度合作构建自我造血能力，在高强度研发投入与商业化落地节奏之间把握动态平衡，以真实场景的价值闭环支撑技术的持续迭代。

　　对仍处发展早期的机器人产业而言，资本周期的波动本是技术革命的伴生常态。市场的理性回调并非行业发展的降温，而是市场筛选机制的回归，剥离概念化的泡沫，让真正深耕技术、尊重产业规律的企业获得更健康的成长空间。

　　张玉峰的整套判断背后，实际上也贯穿着一条清晰的主线：拒绝短期资本叙事的裹挟，回归技术创造价值的本质。无论是差异化的技术路线选择、提前卡位全球标准的出海布局，还是分场景递进的商业化路径，本质上都是在产业周期的波动中，以长期主义的姿态构建可持续增长的韧性。

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