玩的就是真实
贾浩楠 发自凹非寺
好家伙，这届 WRC 最好玩、最真实、最“可触碰”的展台，竟然是一家咖啡店？
——这和限定范围、隔离展示区的机器人展位，画风完全不同：
吧台里的**机械臂“咖啡师”**手冲咖啡：
旁边还有真人咖啡师戴着数据采集设备拉花：
吧台外，机器人端着咖啡杯在人群中穿行，送完这桌，顺手把隔壁桌的杯子收走；拐弯时，还会绕开一位正在拍照的观众：
全场开放运行，顾客自由走动，甚至偶尔有调皮的客人故意挡住机器人准备放下的咖啡杯。
没有表演剧本，没有固定轨迹，没有预设改造环境。不断有人进来点一杯咖啡，这就是一家完全真实的咖啡店。
一问才知道，这套模式已经在一家高端咖啡店试运营了一段时间，在稳定性和安全性达到预期后，才被搬到 WRC 现场。
WRC 上百个机器人展台，大多数展示的是“我能做这个动作”，而它展示的是“我能在这样一个真实环境里持续工作，不出意外”。
机器人手冲咖啡看得多了，今年有什么不一样？
第一眼能感受到的最大不同，不是咖啡厅场景 cosplay，而是真正开在展台上的店面——
HOLLYS 不是参展机器人公司杜撰出来的假招牌，而是一家实实在在的韩国老牌咖啡连锁店：
人家还真的在北京亦庄的会展中心，和无界动力开了一家联名咖啡厅。唯一的不同是，服务员只有机器人：
最吸引人的，是穿梭在店铺顾客之间的机器人服务员。它采用轮式底盘、半人形设计，穿着围裙，戴着可爱的帽子。
吧台内，机械臂咖啡师制作手冲咖啡，供顾客先行品尝；另一边，真人咖啡大师则根据客人的点单，制作各式各样的咖啡，在奶泡上拉出漂亮的花。做好拿铁后，咖啡被放上出餐区，吧台外的机器人服务员随即启动——它稳稳拿起咖啡杯，在人来人往的开放区域中规划出一条路径，绕过正在拍照的观众，停在一张桌前。
桌面左上角放着一部摄像机，机器人识别出那是私人物品后，绕开它，将咖啡放到桌面的空位上。
片刻后，客人离开，桌上留下空杯和一团用过的纸巾。
机器人拿起提篮，再次来到桌前，伸手稳稳拿起空杯，又轻轻捏起纸巾，放入提篮：
随后，机器人服务员走到回收区，将餐余垃圾倒进垃圾箱；之后，它竟然又伸手到消毒灯下，给自己做手部消毒：
整个过程中，没有预设轨迹，客人随时走动，任务也会随机变化。
△韩国驻华大使馆经济公使金振童（Kim Jin-dong）和科技公使衔参赞辛尚烈（Shin Sang-ryeol）亲临无界动力展台体验并点赞。
每一个判断——往哪走、放在哪、收什么、先做哪个——都是现场做出的。
一个人类咖啡师兼服务员完成这一串动作，并不费什么力气。但对机器人来说，这涉及以下过程：
动态环境感知、实时路径重规划、语义理解（区分私人物品和垃圾）、软物体操作（纸巾）、长时序任务规划（端、清、收、归），以及与其他机器人、Agent 和环境中的人类协同交互。
当然，除了复杂环境中的长程连续任务，固定边界条件下的多机协同操作也让人印象深刻，比如咖啡厅外的“小型产线”：
此外，它还能完成更精细的串珠挑战。这意味着，其从事多步骤协同任务和精密制造业工作的能力基础，也已经具备：
每一项挑战，都是机器人领域独立的前沿研究课题。
能把这一整串动作在一个开放空间里连续跑通，本身就是它与 WRC 展馆中绝大部分展出项目最大的不同之一：
展会进入尾声，展台工作人员累了，吧台内的真人咖啡师累了，同样连轴转了五天的机器人服务员小 K 却依然运行平稳……
让机器人逐步承担重复、高强度，乃至具有危险性的工作，用同一个通用大脑稳定完成多个不同任务。
这才是具身智能真正的价值体现——在真实世界中稳定工作、创造价值，并最终服务于人。
谁做的？怎么做到的？
无界动力于 2025 年 3 月成立于北京，持续受到全球顶级产业资本与财务资本的高度认可。仅今年上半年，就已完成累计金额达数亿美元的融资。
产品层面，无界动力走的是“大脑+本体+核心部件”全栈自研路线。K15 机器人已于 2026 年 7 月通过欧盟工业级 CE 全指令认证，成为全球首个获得工业级 CE 认证的具身智能机器人。
商业订单方面，累计对外公布的金额为 7 亿元，首批产品已经发往欧洲。
创始团队均来自自动驾驶领域。
创始人兼 CEO 张玉峰于 2017 年加入地平线，曾任副总裁、智能汽车事业部总裁，带队将地平线智驾做到中国自主品牌乘用车辅助驾驶市场份额第一，主导了征程系列芯片在 ADAS 领域的量产落地，并主导与比亚迪、长安汽车、大众集团、大陆集团等国内外头部企业开展多起战略合作。
联合创始人兼 CTO 夏中谱是中科院自动化所博士，曾任百度 Apollo 预测模块负责人，后任理想汽车端到端技术负责人。他带队用不到 100 天将端到端方案从 Demo 做到量产交付，使理想成为国内首家全量推送城市 NOA 端到端方案的车企。
两个人都有一个共同经历：完整走过了自动驾驶从规则驱动到端到端的路线迁移。
他们在这一过程中积累的核心认知，迁移到具身智能上，就是单纯依靠数据堆叠无法解决开放环境中的泛化问题。
这一判断直接影响了无界动力对自动驾驶赛道热门 VLA 路线的态度。
张玉峰说得很直白：VLA 本质上还是模仿学习。“它不压路牙子，并不是因为理解那是路牙子以及压路牙子的后果，而是因为见过非常多不同场景下的路牙子，以及不压路牙子的数据。”
自动驾驶行业已经验证过一件事——靠数据堆叠，可以让系统在见过的场景里表现很好；而具身智能最终要进入的，无论是工厂还是家庭，都是高度开放、难以穷举的环境。如果只是让机器人“背”更多场景，这条路走不远。
目前，业界对于“世界模型该怎么做”存在一条清晰的分界线：像素级生成派和隐空间预测派。
像素级生成派的代表是视频生成式世界模型，试图预测下一帧像素是什么样——画面要逼真，光影要准确，纹理要清晰。
而无界动力选择的是隐空间世界模型。其核心想法是让模型理解“物理变化是如何发生的”，而不是“某个画面应该对应什么动作”。
这也是张玉峰在本届大会主论坛上一再强调的观点：
WRC 主论坛上，“中国电子学会世界模型专家委员会”正式成立。无界动力创始人兼 CEO 张玉峰受邀担任委员会委员，并深度参与随后举行的“世界模型到服务人类的现实距离”主题对话环节。
“人类并不需要掌握物理世界的全部细节，也能依靠一个大致正确的‘世界模型’完成复杂任务。具身智能同样不必追求事无巨细的像素级复刻，而应学习真正影响决策与行动的高维表征和因果关系。”
减少对像素层面计算，以及对固定任务、特定场景海量数据的依赖；再通过强化学习进行试错、反馈与奖励，让机器人不仅拥有理解世界的“世界观”，也逐步建立判断行动价值的“价值观”。
2026 年 6 月，无界动力发布的具身通用大脑 MWA™ 隐空间世界模型，在斯坦福大学等机构发起的 RoboCasa GR1 TableTop 榜单上，以 75.2% 的平均任务成功率排名全球第一，超过英伟达 GR00T-N1.6、小鹏 DIAL 等主流模型：
这个榜单和咖啡店场景之间的关系，其实是同一个逻辑的两种验证方式。
榜单的特点是高度随机化——非标准厨房环境、强随机光影、杂物干扰——它测试的是模型在虚拟环境中应对变化的能力。
咖啡店场景测试的同样是应对变化的能力——真实人流、不固定的桌面状态、光线变化。比如有人伸手挡了一下桌面，机器人停顿一秒后就重新规划动作，将杯子放到旁边的空位上。
再比如机器人折纸盒、叠衣服、穿珠子，模型学会的是折叠、对孔、处理柔软布料等物理操作过程中发生变化的规律。
就像穿珠子穿不进去时，机器会调整角度再试。这是基于模型预测绳子受力后的形变趋势，并不依赖像素匹配特定角度的画面，所以更像人靠手感摸索形状，而不是依靠视觉记忆。
但还有一个问题没有回答：这条不追随主流的路线，在具身智能被追问最多的“商业化”“落地”“规模化”面前，到底意味着什么？
具身智能第一个完整证据链
WRC 展会的数百家公司中，无界动力却有一股难以被忽视的独特“气质”。
上百家展商，绝大部分都在受控环境中重复预设动作。固定工位、固定光照、固定物体位置、固定运动轨迹——观众看到的是“机器人在这个特定条件下能做这个特定动作”。
五天展会、1000 多人次客流量的真实咖啡店，不仅代表热度，更意味着机器人服务员小 K 在真实人流持续涌入的开放商业场景中，同时经历了动态空间、不固定任务序列、实时人机交互三个维度的高强度、长时间现实检验。
换句话说，咖啡店场景不是无界动力专门为机器人设计的一道“考试题目”，而是 MWA™ 训练逻辑的自然落点——任务具象但环境开放，正是测试“理解物理变化”能力的最佳场地。
大多数具身智能公司的商业化起点是工业场景，因为任务固定、环境可控、客户付费意愿强，这既自然也合理。
但无界动力有着更深刻的思考：它没有把工业作为唯一终点，而是同时推进工业和商业两条线。工业端做技能（采埃孚安全带操作、远景科技电池工厂），商业端做泛化（咖啡店）。
△韩国知名财经媒体 EDAILY 探展，并对创始人兼 CEO 张玉峰进行专访。
这个选择背后有一个判断：工业场景可以验证“机器能不能稳定、精准地完成操作”，但无法充分验证“机器在开放环境中能不能持续做决策”，因为工业环境本质上是被设计成“尽可能消除不确定性”的。
如果具身智能的终局是走向家庭、户外等完全开放的环境，那么泛化能力就必须在更不确定的场景中提前验证和迭代，而不是等到进入家庭时再从头开始。
咖啡店正好处在“任务具象但环境开放”的中间位置：SKU 相对集中（咖啡、杯子、纸巾、椅子），但人、光线、空间位置的变化完全不受控。一个模型能在咖啡店里连续稳定运行，说明它在“开放环境中的持续决策”这一维度上通过了基本测试。
工业场景负责打磨操作技能，商业场景负责学习泛化能力，同时两条线共用同一个通用大脑 MWA™——真实场景中积累的高质量数据，持续反哺模型能力，使其螺旋上升。
这是一个相互支撑的结构，而不是两个独立的业务方向。
场景、技术、商业三个层面，指向同一个无界动力正在践行的第一性原理：场景无限，物理规律有限。识别哪些变化与决策相关，理解物体受力后如何运动，空间被占用后如何重新规划——具备这些能力，就不需要穷举场景。
具身智能的软硬件目前其实都远未收敛。硬件方面，从行星减速器到谐波减速器、直线模组、灵巧手故障率；软件方面，从 VLA 到视频生成式世界模型、隐空间世界模型，各条路线都在探索，没有哪条路线已经被证伪或证实。
在这样的背景下，判断具身智能玩家的含金量和竞争力，就不能看它“是不是热门”，只能看它是否具备可验证性。
无界动力这条路，有论文成果，有仿真榜单的公开成绩，有真实咖啡店试运营和商业订单。
它提供了具身智能“大泡沫”阶段，那条稀缺且可被检验的商业化证据链。