桌面上，碗、盘、杯子并没有按照固定位置摆放。

       机器人先通过视觉系统识别餐具的位置和姿态，双臂随即开始配合：一只手拿起餐具并保持稳定，另一只手沿着碗盘曲面完成擦拭；随着接触位置不断变化，机器人实时调整动作与力度。完成清洁后，再将餐具准确摆放至指定位置。

       对人而言，这是一个再日常不过的动作。但对机器人来说，一次完整的餐具清洁，需要同时处理视觉识别、无序抓取、双臂协同、曲面接触、实时力控和连续任务执行等一系列问题。

       8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京亦创国际会展中心举行。非夕科技以“通用自适应机器人，解锁生活万千场景”为主题亮相A102展位，集中展示基于Rizon拂晓、Enlight 初昕、MICO Core等产品的创新应用，并联合多家生态伙伴，带来覆盖具身智能、食品餐饮、工业自动化与生活服务等方向的多元场景。

       从清洁一桌餐具开始，非夕在本届WRC进一步呈现了其通用自适应机器人基座平台的核心逻辑：以可复用的感知、控制与操作能力，应对不断变化的真实世界。

       双臂协同，并不是简单的两只手一起动

       在展台上，基于Enlight打造的一体化智能平台MICO Core正在完成一项看似简单的任务——清洁并整理餐具。

       面对无序摆放的碗、碟、杯等餐具，MICO Core通过AI视觉系统完成目标识别、定位和姿态判断，再由双臂配合完成抓取、擦拭和摆放等连续操作。

       相比简单地“把一个物体拿起来”，清洁是一项更典型的接触型任务。碗盘表面并不是规则平面，曲率、边缘和姿态都在变化。机器人不仅需要知道餐具“在哪里”，还需要持续感知自己“碰到了哪里”，“用了多大的力”，并根据接触状态不断调整动作。

       更难的是，非夕的双臂操作并不是两条机械臂“各做各的”。在擦拭过程中，一只手需要持续稳定餐具，另一只手沿着表面进行操作，两条手臂之间的运动与受力始终相互影响。随着擦拭位置和接触力变化，机器人需要同步调整两只手的位置、姿态和作用力，在保持餐具稳定的同时完成柔顺擦拭。

       这要求两只手不只在运动轨迹上有协同性，还要能控制双臂间的力度动态配合。

       依托原生双臂一体化设计，MICO Core双臂共14个自由度，可在统一系统中进行双臂运动规划、动态协同与避障，并结合多维力感知和高精度力控，根据实时接触状态调整动作。

       非夕的开发环境同样原生支持双臂编程，可在同一程序中组织两只手臂各自及共同执行动作，并提供双臂力控协同、避障与动态轨迹规划等能力，提升复杂双臂任务的开发效率。

       同一套双臂能力，换一个任务，又呈现出不同的操作方式。

       在扇面书写工作站中，另一套MICO的一只机械臂稳定夹持柔性扇面，另一只机械臂持笔完成书写。随着笔尖移动，两条机械臂持续调整位置、姿态和作用力，在保持扇面稳定的同时完成连续精细操作。

       与餐具清洁中的“持物+擦拭”相比，扇面书写将双臂任务延伸至“持物+工具使用”。物体、工具和操作方式发生了变化，但背后调用的仍然是双臂动态协同、力位控制与连续任务执行等通用能力。

       从擦拭餐具到执笔书写，两个看似完全不同的任务，呈现的是同一套原生双臂系统在不同场景中的灵活适配能力。场景在变，但机器人不必每换一个任务，就重新构建一套双臂系统。

       这也是通用机器人基座平台的价值所在——将复杂的双臂控制、感知与开发能力沉淀为可以持续复用的基础能力。

       从精准力控到全身感知，应对真实世界变化

       双臂让机器人拥有更加复杂的操作方式，而这些操作真正成立的基础之一，是对接触的持续感知与精准控制。

       在展台另一侧，Rizon 拂晓通过生鸡蛋蛋壳雕刻，将这种能力变得肉眼可见。

       面对薄脆且曲率不断变化的蛋壳，机器人通过实时力反馈动态调整末端接触状态，让雕刻工具稳定贴合曲面完成精细操作。Rizon具备0.03N力控精度和全身多关节力觉协同能力，能够在接触过程中持续感知细微的受力变化。

       一枚蛋壳背后，对应的其实是真实世界中普遍存在的问题：物体不会永远出现在预设位置，表面形态存在差异，再加上旋转磨头存在震动，接触状态也始终处于变化之中。机器人需要做的，不只是按照既定轨迹运动，而是在发生接触之后，依然能够根据力的变化不断修正自己的动作。

       如果说Rizon展示的是机器人对于精细接触力的控制，Enlight初昕则进一步将这种感知拓展至整机。

       Enlight各关节集成高精度多维力传感器，形成全域“皮肤级”力感知系统，支持7点同时接触，具备0.5N触控力精度与毫米级位置精度。来自机器人不同位置的轻触、按压和碰撞，都能够被感知并作出响应。

       这意味着，机器人对于物理世界的感知，不再局限于末端工具与物体接触的一个点，而开始延伸到整机与周围环境之间更加复杂的接触关系。

       从Rizon对精细接触的实时控制，到Enlight对全身接触的感知，非夕持续强化的是机器人进入真实世界的一项底层能力：感知接触，并在接触发生和变化的过程中实时调整。

       无论是擦拭餐具、执笔书写，还是精密装配与人与机器人的直接交互，任务看似不同，背后都离不开对“力”和“分寸”的精确把握。

       通用机器人基座平台打开万千应用场景

       机器人走向万千场景，需要不同角色共同参与，将模型、机器人能力与行业Know-how持续连接起来。

       在本届WRC非夕展区，多家生态伙伴正在基于通用机器人基座平台探索不同应用方向。

       希夕智能将食品垂类AI模型与非夕双臂机器人结合，带来“健康餐配餐”和“凉皮凉面摊”等现场展示。从识别食材、抓取不同质地的配料，到配餐、装盘，模型负责感知与任务规划，机器人则依靠力控与双臂协同完成具体操作。

       面对软硬程度、大小、形态不断变化的食材，机器人无法完全依赖固定轨迹，而需要根据真实接触持续调整动作。

       这套能力也已经走出展台。相关方案目前已应用于东航食品产线，日产近万份航空餐食。

       另一侧，机器人打开礼盒、抓起礼物、将其放入盒中，再合上盒盖，递到观众面前——穹彻智能带来的“机器人礼品工坊”，让一系列连续操作由具身模型自主驱动完成。

       该Demo将穹彻新一代具身世界模型 World Action Model with zero Robot Data 接入非夕双臂机器人平台。不同于依赖机器人遥操作真机数据进行训练的技术路线，该模型在预训练及后训练阶段均未使用真机数据，而是依托RoboPocket采集的真实世界无本体数据开展训练。

       模型不断拓展机器人“理解什么、下一步做什么”的边界，而机器人基座则负责让这些智能真正作用于物理世界。

       这也是具身智能从模型走向真实应用的过程中，一个越来越关键的问题：当模型能力快速迭代，稳定、开放且可自适应真实世界的机器人本体，也成为模型进入真实世界进行验证与部署的重要基础。

       在生态伙伴非常解压带来的SuuHuu按摩机器人体验中，这套机器人的能力又被延伸至人与机器人直接接触的场景。随着按摩位置变化，机器人实时调整力度和角度，在不同操作方式之间灵活切换。

       在这样的任务中，“力气大”并不是能力。能够实时感知人与机器人之间的接触，并拿捏好恰当的力度，实现各种细腻手法，才是机器人真正需要掌握的“分寸感”。

       此外，在SMC展台上，非夕机器人也与SMC多类自动化产品组成“双LER同轴穿梭输送设备”，协同完成工件确认、送料、搬运及回收等连续任务。非夕机器人的身影由此从自身展台延伸至伙伴展区，进一步展现了通用机器人基座与工业自动化生态协同应用的空间。

       让机器人不再被一个场景定义

       2016年成立以来，非夕一直在思考机器人如何更好地适应真实世界。

       十年间，机器人正在从结构化工业环境进入更加开放、动态的物理世界，也从执行预设程序，进一步走向与视觉、AI模型和不同应用能力结合的多元应用落地形式。

       WRC现场，一桌等待清洁的餐具、一把正在书写的扇面、一个蛋雕，一次人与机器人的轻触，都从不同角度呈现了这种变化。

       当机器人能够看见一个物体，感知与它发生的接触，协调两只手完成操作，并根据变化实时调整自己的行为，它获得的便不只是一项针对特定场景的技能。

       从一桌餐具，到万千场景——以统一的通用产品承载可复用的底层操作能力，机器人能做什么，不必再由某一个固定任务来定义。