2026年4月24日，OSC源创会·深圳站【具身智能工程化实战沙龙】在深圳福田会展中心顺利举行。现场人气满满，吸引了近百名具身智能开发者、行业专家、硬件DIY爱好者及机器人技术工程师参与。

本次OSC源创会活动与FAIR plus2026共同举办，FAIR plus2026是在广东省工业和信息化厅、深圳市工业和信息化局的业务指导，以及中国科学院深圳先进技术研究院的学术指导下，由深圳市机器人协会与德国斯图加特展览公司联合主办的机器人全产业链接会。

作为全球密度最高的机器人专业展，FAIR plus2026展区现场500+机器人产业链企业带来实物展示，覆盖50+具身智能机器人产业环节，集中展示了从核心零部件、人工智能算法到整机集成、生产制造的全链条创新成果，现场样机演示、技术交流、商务对接氛围热烈。

展会期间，开源中国首款硬件产品PocketClaw“口袋龙虾”现场亮相并吸引了大量客户驻足了解。在模力方舟工程师全程实机演示下，不少客户直接当场扫码下单将PocketClaw带回家。

本场源创会活动聚焦具身智能工程化落地这一核心议题，吸引了来自具身机器人、AI硬件及相关领域的从业者与创业者汇聚一堂。

乐享科技联席CTO李元庆、网境智能创始人兼CEO万琪、星际光年联合创始人周佳琪、亚马逊云科技User Group Leader糖水相继登台，从系统架构、末端感知、灵巧手技术路线到物理引擎辅助开发，围绕具身智能从Demo走向真实场景这一核心命题，分享各自在工程化实践中的积累与洞察。

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从功能固化到持续进化：家庭机器人的系统跃迁

乐享科技联席CTO李元庆发表《从“执行者”到“进化者”-结合Agent架构、人在环强化学习、世界模型的最新实践》主题演讲，他以乐享科技正在研发的家庭机器人产品为切入点，系统拆解了具身智能在ToC场景中的核心挑战与技术路径。

李元庆指出，家庭机器人的核心价值不在于出厂时会多少技能，而在于能否持续成长。当前家庭机器人面临四座大山：功能固化、环境适应性差、数据匮乏、部署成本高。传统的“功能堆砌”模式已难以满足家庭场景的多样性需求，真正能走进家庭的机器人，必须具备持续进化的能力。行业也必须从“交付功能”转向“交付成长能力”。

在技术架构层面，李元庆介绍道，乐享科技以Agent架构、人在环强化学习、世界模型为核心，推出四大关键技术：OpenClaw+Pi Agent构建轻量化智能执行闭环；HIL‑SERL实现高精度灵巧操作，RAM插入任务准确率达97%；Physical Intelligence三层架构让执行速度最高提升3倍；NVIDIA WAM世界模型实现零样本跨具身泛化，泛化能力较传统VLA模型提升2倍。

李元庆重点介绍了HIL-SERL（Human-in-the-loop Sequential Reinforcement Learning）方案：通过在人类干预的闭环中进行强化学习，显著降低了数据采集成本，同时提升了操作任务的成功率。他将未来的家庭机器人产品形态归纳为三类 —— Pet（纯粹情绪价值）、Partner（情绪与功能各半）和Assistant（纯粹功能价值）—— 而乐享的方向，是在Partner属性上深耕养成性与持续成长能力，让机器人真正成为家庭中的一个新成员，而非工具。

最后，李元庆表示乐享科技将携手合作伙伴打造开放进化生态，让每一台落地的机器人都成为数据与能力的贡献者，最终实现机器人持续学习家庭习惯、主动预判需求、安全融入日常生活的目标，让家庭机器人真正从“执行者”进化为“家庭智能伙伴”。

虚实同源：末端感知如何重构机器人系统架构

网境智能创始人兼CEO万琪发表《 跨本体跨模型的双臂工位具身智能》主题演讲，分享了网境在末端感知与系统工程化方面的实践路径——以「感知先行于符号」为核心理念，重构具身智能从感知、决策到执行的全栈技术链路，破解行业高成本、低频率、难落地、长回报周期的共性难题，推动具身智能从实验室走向规模化工业应用。

在万琪看来，具身智能的工程化绕不开本体、模型与数据三角关系的协同优化，而当前行业在这三个维度上仍存在显著的结构性割裂。以末端感知为例，大多数机器人手臂沿袭了工业机器人或自动驾驶的思路，在手部安装2D或3D视觉传感器，但端侧算力的天花板使得这一路径在工程化阶段频频遇到瓶颈。

网境的做法是反其道而行：不依赖高速信号将数据上传至大脑处理，而是直接在感知端部署边缘芯片，在末端实现实时特征点匹配与高频信息输出，将数据压缩到约500K的传输量级，达到毫秒级响应。这使得大脑只需负责标准的长任务规划与理解，系统整体成本与可靠性均得到显著提升。

万琪将这一思路总结为“虚实同源” —— 末端在感知自身轨迹的同时，也在为数据采集提供高质量的原始素材，实现了感知与训练链路的打通。基于这套架构，网境研发的标准化GRIPPER-i 智能夹爪产品既能接入工业机械臂，也能与模型公司的大脑直接软件对接，实现跨本体、跨模型的通用接入能力。

万琪还透露，网境的整套控制协议计划开源，以降低下沉市场（如制造业中小企业）的接入门槛，让AI直接驱动产品需求与协议对接，做到"开箱即用"。基于当前的产品定价，他们的系统测算回本周期约为8个月，具备明确的商业可行性。

三条路线，一个不可能三角：灵巧手技术路线之辩

星际光年联合创始人周佳琪带来了技术密度极高的演讲，围绕具身智能与灵巧末端执行器展开，系统梳理了灵巧手三大商业化技术路线的原理、优劣与适用场景，并直接披露了星际光年在绳驱技术上的核心突破。

周佳琪开门见山：灵巧手的工程量占整机开发的50%以上，马斯克曾公开承认Optimus灵巧手的开发难度不亚于本体。手指占人体上身功能比高达90%，操作能力（manipulation）是具身智能真正进入生活场景的关键，而这恰恰是目前赛道最薄弱的环节。

当前主流的三条技术路线分别是连杆传动、电机直驱（直驱）和腱绳驱动（绳驱）。连杆传动刚度大、传动精确，但驱动装置置于掌内，难以平衡尺寸、自由度与负载三者的关系；直驱透明度高、控制简单，同样面临“不可能三角”问题——手越灵活（自由度越高），尺寸越大、自重越重，留给实际负载的空间越小；绳驱则通过“驱手分离” —— 将电机从手内移至小臂或胸腔 —— 从结构上解决了不可能三角，同时赋予绳驱手极强的抗冲击性，其仿生特性最接近人手。

然而绳驱的难点在于绳索蠕变：绳子在长期使用中会因拉伸而逐渐变长，导致控制精度下降。这一问题此前被视为绳驱商业化的最大卡脖子。周佳琪透露，星际光年以算法为主的系统工程方案实现了“绳索自动张紧”，使绳子在工作过程中始终保持张紧状态，精度曲线保持平稳而不是逐渐衰减。目前全球仅有两家企业能在同一技术路线上实现这一能力 —— 特斯拉和星际光年。

周佳琪还介绍了星际光年最新发售的直驱新品Gaia Hand ——全球首款“乐高式”灵巧手，支持模块化自由组装，单手自重仅20g，驱控一体芯片与高精度传动深度融合，具备零功耗自锁能力，能耗较传统方案降低80%。这款产品的价格远低于业内同类产品，全栈自研与国产化是其成本优势的来源。

对于行业终局，周佳琪给出了明确判断：短期内三条路线仍将共存，各有适用场景，但从上限角度看，绳驱方案在结构上已解决了灵巧手的不可能三角，成为终局的可能性最大。灵巧手的市场规模也被严重低估 —— 它不仅是人形机器人的零部件，更是工业自动化、服务机器人等大量场景中独立存在的核心执行器。

物理引擎降维，跨越Demo死谷

压轴登场的亚马逊云科技User Group Leader糖水带来了一场风格迥异的分享：不谈算法，不谈架构，直接从智能硬件创业者的视角，拆解如何借助物理引擎和AI工具，从灵感到原型快速跨越“Demo死谷”。

揭秘具身智能依托AI Agent与物理引擎，打破硬件开发黑盒、高效跨越Demo死谷的核心逻辑与实战路径。

糖水提出，具身智能乃至整个智能硬件赛道面临的核心困境，是从Demo到落地的鸿沟。这条鸿沟的成因很具体：PRD到ID的沟通损耗、打样周期漫长、超级合伙人难找而贵、五六个工程师每月10万元以上的团队开支每分每秒都在消耗。

他重点推介了Blueprint.am这一工具：通过自然语言描述产品需求，可以直接生成BOM（物料清单）、接线图、三维结构模型，完成度高到令人惊讶 —— 甚至会标注每个连接线的接口规格与采购清单。糖水现场演示了他用这一工具设计一款“全景跟拍无人机”的过程，从一段自然语言描述到可用于评估的完整原型方案，整个流程压缩到了过去需要多个岗位协作才能完成的工作量。

他进一步介绍了自己基于Skill驱动和数据驱动模式构建的本土化原型工具，支持BOM智能选型、架构渲染与可视化接线图生成，补足了Blueprint.am在国内元器件生态上的适配不足。

糖水以一句话收尾：“让代码不仅在屏幕里运行，更能指挥工厂的机器。每个极客，都值得拥有一位跨越软硬边界的数字合伙人。”

结语

从Demo到量产，从双臂机器人到模块化灵巧手，从物理引擎到大模型协同，从工业场景到家庭应用，嘉宾的精彩分享让我们看到了具身智能开启了全场景泛化时代，以及迈入了规模化工业落地新阶段。结合行业预测来看，国内具身智能产业成长潜力巨大，未来核心零部件国产化率与整体市场规模都将迎来大幅提升。

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