机器人乒乓对打142拍创纪录：物理AI从演示走向产线

第九届进博会期间，国家会展中心（上海）临港展区上演了一场物理智能领域的全球首秀。两台人形机器人对打乒乓球，全程没有人工遥控，靠AI自主感知、决策、击球，最终成绩定格在142拍。这一纪录由上海交通大学—上海创智学院高岳教授团队与Hitch Open平台联合创造，此前的机器人乒乓对打世界纪录是17回合。

同一个舞台上，Hitch Open物理智能开源平台宣布全球首发。该平台来自美国加州硅谷，学术底座源自加州大学伯克利分校。“漕河泾·Hitch Open物理智能联合创新中心”也同步落地，计划建成一站式的物理智能训练与对打基地。

围绕“物理AI”，一批新产品、新技术、新场景在“四叶草”登场，具身智能的发展空间随之打开。

创新探索与产业机遇在进博相遇

具身智能的创新探索，正借助进博会这个窗口对接更广阔的产业机会。

特斯拉展台上，搬运行李、遛狗、带娃等造型的人形机器人模型，把机器人参与日常生活的愿景摆在了观众眼前。流水线旁分拣、组装电池的模型，则指向机器人参与生产的方向。

智元机器人带来的精灵G2，在现场一边给观众冲泡功夫茶，一边模拟产线上下料。现场工作人员介绍，这款机器人已经进入龙旗科技产线，承担上下料与质检辅助作业。

智元还首次公开了两类应用场景。一类是北大人民医院的智慧导诊，由灵犀X2负责导诊，承接门诊高峰时段重复问询的服务；另一类是酒店交互服务，由远征A3 Ultra承担大堂迎宾、常规咨询、物品递送等标准化工作。

日立展示了物理AI在基础设施现场的应用。据介绍，日立发挥“零号客户”优势，在日立电梯制造现场对人形机器人应用做深度二次开发，成为“机器人+智能制造”赋能新质生产力的先行实践。

西门子展台上，机械臂搭载AI驱动的Inspekto视觉检测系统，熟练检测固定工件及旋转中模块的缺陷。西门子数字化工业业务AI驱动自动化产品经理王梓馨对上海证券报记者表示，本届进博会西门子首展从视觉检测到边缘应用的一站式AI解决方案。按她的说法，这套方案能让生产现场具备感知、判断和预测能力，推动制造系统从“自动执行”走向“智能决策”，“无需专家在场，最快0.3秒即可完成一件工件的视觉检测”。

全面探索物理AI“规模落地”

机器人要进入真实环境，模型、算力、硬件与应用需求之间必须紧密配合。谈到规模化落地，孟樸表示，机器人不只需要更强的AI能力，还得在复杂、动态的环境中持续感知、实时决策、可靠行动，并在有限的功耗和成本下稳定运行。这要求不同层次的计算支持：实时性要求高的感知和控制，要在机器人本体上及时完成；更复杂的任务规划和多机器人协作，则可以借助边缘与云端的能力。据介绍，高通正把高能效低功耗计算、AI和连接领域的长期积累，进一步拓展到机器人领域。

在特斯拉看来，人形机器人得先看懂身边环境、想清楚下一步该干什么，再把判断落成精准的动作。为此，公司搭建算力基础设施，还办起了“人形机器人学院”。硬件同样在打磨：手部和手指设计一直在细化调整，后续还打算借SI5芯片升级机器人的本地智能，让任务处理更顺畅。

底座这块，眸深智能牵头组建了通用具身大脑产业创新联合体，同时推出新一代具身原生模型“眸深·深悟”、具身智能Infra架构“眸深·深枢”和家用世界模型FWM；合作方包括复旦大学、碧桂园服务、弈柯莱、东方有线、壁仞科技，均已分别签约。

德勤中国主席蒋颖称，物理AI正从“单点实验”迈向“规模落地”。德勤全球在上海设立了德勤亚太物理人工智能卓越中心和实验室，目标是把这里做成一个协同发展的生态系统平台。

最后几毫米待突破

展台上流畅的“干活”演示，和在千行百业中稳定复现之间，还有明确的技术距离。宇树科技创始人、董事长王兴兴表示，当前物理AI的核心挑战在于多模态模型与物理世界输入输出的对齐，多模态模型本身的理解能力已经很好，但“最后的几个毫米有比较大的偏差”。他判断，这部分“对齐误差”未来1年至2年或可解决，真正落地推广还需要大量工程上的工作。

嘉御资本董事长、创始合伙人，上海国际股权协会联席副理事长卫哲在2026上海进博会上海会议活动——“2026上海国际股权投资研讨会”上给出判断：3年左右，AI+Agent会普及开来，手机里过半应用可能被替代；10年左右，AI+Robotics深入生产与工作，人类每周工作时长有望压到四天以下；20年左右，AI+Healthcare不断取得突破，人类平均寿命有望迈过百岁门槛。

孟樸表示：“产业的发展，除了技术以外，还有一个非常重要的因素，就是开发者生态。”他介绍，高通与阿加犀在中国共同搭建端侧AI生态门户，聚拢500余款可用模型和多个领域的场景化案例，并借Arduino及其开发者生态压低开发门槛，让开发者能把创意做成可商用、可量产的产品。