7月17日至20日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海顺利举办，作为国内顶级 AI 行业盛会，汇聚全球顶尖企业与前沿成果，集中展现人工智能的产业化新趋势。
本次参展，跨维智能集中释放多个核心技术与落地成果：
- 正式开源全球首个贯通人类到仿真到真机，实现时间、空间、动作三维对齐的大规模数据集 Aligned DexWorld；
- 首次公开展示仿真引擎 DexVerse™ 与生成式仿真技术；
- 展出了本届 WAIC 唯一可自主完成全流程零售扫码作业机器人，并同步呈现手机精密装盒、咖啡制作、象棋对弈等多元场景演示；
完整展示从底层数据、仿真引擎到真机落地的全链路技术体系，跨维智能正在为产业提供可落地、可量产的真实具身生产力。
01开源Aligned DexWorld，让人类数据与机器人数据“说同一种物理语言”
行业当下普遍聚焦上层世界模型迭代，跨维智能持续深耕底层基建。本次 WAIC，跨维正式开源 Aligned DexWorld —— 全球首个贯通人类到仿真到真机的时空动作对齐大规模数据集 Aligned DexWorld，针对性解决行业 “数据越堆、效果越差” 的异构数据负迁移难题，为具身模型规模化训练提供标准化、可复用的数据底座。
这也是跨维短期内在底层技术上的再度突破。今年6月，跨维首发 Dexterity-BEV 具身统一空间表征框架，将 BEV 鸟瞰表征范式创新性引入机器人领域，把多视角视觉观测、机器人状态与动作统一至三维物理坐标系，解决了传统视觉感知视角碎片化、无法共享训练的问题。
时隔仅一个月，Aligned DexWorld 落地，进一步将行业数据研发思路从 “堆数据量” 升级为 “对齐优先、有效训练”。数据集融合真人示教、真机遥操、仿真合成等多源样本，通过三维物理级对齐，让异构数据真正实现互通、可用、可联合训练。
本次重磅开源成果，确立了“数据对齐优先于数据增量”的行业全新研发范式。Aligned DexWorld 面向学术机构与产业开发者免费开放，大幅降低通用机器人、物理 AI 模型的训练门槛，加速全行业技术落地进程。
02首秀仿真引擎DexVerse™与生成式仿真，为世界模型输送源源不断有效数据
具身智能的 Scaling Law 依赖大规模数据驱动，而仅依靠真实机器人遥操作采集数据，难以满足数量与场景覆盖的双重挑战。构建可规模化生成式合成数据的仿真引擎，形成持续、可控的数据供给能力，是突破当前数据瓶颈的必然路径。
本次展会，跨维智能首次公开 DexVerse™ 生成式仿真引擎能力，这是一款面向具身智能大规模训练的国产自主基础设施。跨维通过自研物理引擎、实时多物理场仿真和生成式仿真，将真实场景快速转化为可交互、可训练、可批量生成数据的虚拟环境，为 VLA、世界模型和机器人策略持续供给高质量训练数据，并最终迁移至真实机器人和工业产线。
目前，跨维已将仿真数据训练应用于超过1000个工业智能化项目，沉淀超过70TB高质量机器人工厂数据，形成从仿真数据生成、具身模型训练到真机部署的完整闭环。
由此，跨维形成了“数据对齐→仿真生成→模型认知→场景落地”的完整技术闭环：Aligned DexWorld 负责将异构数据在时空与动作维度上标准化对齐，跨维以巨量混合数据开展模型预训练，让模型学习通用的物理世界知识与操作能力；面对新场景，仿真引擎 DexVerse 与生成式仿真仅需数小时即可生成针对性训练数据，完成模型快速适配；自研世界模型 DexWorldModel 基于环境状态预测不同动作策略的成功概率，自主选择最优输出，支撑机器人在真实产业场景中稳定泛化落地。
03全场唯一可自主完成零售扫码作业的机器人，机器人从提供功能走向提供服务
本次 WAIC，跨维智能展出了全场唯一可自主完成零售扫码作业的机器人。它需从随机摆放的筐中抓取瓶子，找到条码、完成扫码、再放回指定位置。真正难点在于“找到条码”——机器人事先不知条码朝向，必须边观察、边调整抓取姿态、边决策，在连续试探中主动寻找，而非机械执行预设轨迹。这种“边操作、边观察、边决策”的能力，正是具身智能的核心。现场机器人连续稳定运行，展现出强大的自主性与鲁棒性。
同样吸引大批观众的另一场景，是手机精密装盒机器人。面对手机摆放位置的随机偏移，机器人无需人工干预即可自主完成取盒、放机、对位、合盖的毫米级装配。这个场景的价值不只在于动作本身，而在于它所验证的工厂级能力：高成功率、对位置变化的自适应能力，以及连续作业的长期稳定性。无论物料轻微位移还是人为扰动，系统均能自主重规划并接续任务，证明其决策并非依赖固定轨迹，而是真正理解了场景与任务目标。
展台上，跨维同步展示了 DexForce W1 Pro 咖啡机器人与象棋对弈机器人。从工业装配到零售扫码，再到生活服务，跨维已覆盖从高精度工业到开放泛化服务等多元场景。
04跨维落地成果获政、企、媒、资多方聚焦
本次参展，跨维智能的落地成果获得政企、主流媒体及创投圈层多方关注。
作为蓝思科技被投企业，跨维智能 W1 Pro 咖啡机器人进驻蓝思科技展台联合展出。展会期间，湖南省省长毛伟明一行莅临蓝思科技展台，现场观看与体验机器人制作咖啡，领导一行对 W1 Pro 灵巧操作能力予以高度评价。
跨维智能技术成果获香港电视广播有限公司（TVB）报道，呈现国产底层具身技术实力。《胡润百富》创刊人胡润亦专程到访展台，重点体验 W1 Pro 象棋机器人，相关内容在科技、创投圈层持续传播。
05贾奎教授受邀出席圆桌，提出物理Token经济学落地逻辑
7月19日，由上海市经济和信息化委员会、闵行区人民政府、世界人工智能大会组委会办公室指导，闵行区经济委员会、上海马桥人工智能创新试验区、马桥镇人民政府主办，甲子光年协办的“上海马桥人工智能创新试验区·具身智能产业生态论坛”在上海世博展览馆举办。跨维智能创始人贾奎教授受邀参加圆桌对话《从 Demo 到干活：具身智能如何走进真实场景》，与多家行业头部企业创始人同台交流。
现场贾奎教授再次阐述了先前提出的 Physical Token Economics（物理 Token 经济学）观点：当前行业大量方案仍依赖海量人工采集数据的模式，导致落地成本高企、产业周期拉长，商业化路径受限。具身智能想要真正实现规模化落地，必须兼顾语义泛化与物理泛化，以最低成本实现最高实战收益。
他指出，语义泛化依靠轻量化、常态化的人机共创数据采集完成预训练，摆脱传统高强度专项数据采集模式；物理泛化依托生成式仿真做高效后训练，批量生成高精度物理场景数据。配合跨维 Dexterity-BEV 三维统一表征架构，可从数据采集、模型训练、推理部署全链路降低 Token 消耗与落地成本，让具身智能从“技术演示”变成“经济可行的量产产品”。他强调，行业已进入实干阶段，只有解决成本与泛化问题，才能实现规模化落地。
从数据底座到仿真引擎，从核心模型到真机落地，跨维智能在本次 WAIC 上完整呈现了一条清晰的技术路径：让机器人从“理解物理世界”进化到“干得了活”。
目前，跨维已构建起覆盖“数据对齐→仿真生成→模型认知→场景落地”的全链路自研技术闭环，并在商业服务、智能制造、文旅消费、科研教育等多元场景完成真实验证。当行业仍在讨论具身智能能否从 Demo 走向量产时，跨维用展台上的连续稳定演示、工厂级的作业精度，以及一条可规模复用的技术路径，给出了自己的回答。
具身智能的终局不是炫技，跨维智能正为产业提供可落地、可量产的真实具身生产力。
跨维智能是一家以生成式世界模型驱动具身智能高效落地的高新技术企业。公司自研生成式具身智能引擎，打通 “数据-模型-本体-场景” 全链条闭环，是全球落地能力领先的机器人具身大脑企业。此前跨维已推出国产自研具身仿真引擎 DexVerse™、世界模型 DexWorldModel，并登顶全球顶尖模型榜单 RoboTwin、WorldArena 首位；公司以 “迈向通用物理世界智能，打造通用机器人” 为长期愿景，采用 “沿途下蛋” 实战策略，依托目前智能制造、商业文旅等50余个落地场景，以复杂非结构化实操任务持续反哺通用模型泛化能力，实现通用算法迭代与商业落地同步推进。
WAIC 2026｜跨维智能夯实底层基座，落地真实具身生产力
7月17日至20日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海顺利举办，作为国内顶级 AI 行业盛会，汇聚全球顶尖企业与前沿成果，集中展现人工智能的产业化新趋势。
本次参展，跨维智能集中释放多个核心技术与落地成果：
- 正式开源全球首个贯通人类到仿真到真机，实现时间、空间、动作三维对齐的大规模数据集 Aligned DexWorld；
- 首次公开展示仿真引擎 DexVerse™ 与生成式仿真技术；
- 展出了本届 WAIC 唯一可自主完成全流程零售扫码作业机器人，并同步呈现手机精密装盒、咖啡制作、象棋对弈等多元场景演示；
完整展示从底层数据、仿真引擎到真机落地的全链路技术体系，跨维智能正在为产业提供可落地、可量产的真实具身生产力。
01开源Aligned DexWorld，让人类数据与机器人数据“说同一种物理语言”
行业当下普遍聚焦上层世界模型迭代，跨维智能持续深耕底层基建。本次 WAIC，跨维正式开源 Aligned DexWorld —— 全球首个贯通人类到仿真到真机的时空动作对齐大规模数据集 Aligned DexWorld，针对性解决行业 “数据越堆、效果越差” 的异构数据负迁移难题，为具身模型规模化训练提供标准化、可复用的数据底座。
这也是跨维短期内在底层技术上的再度突破。今年6月，跨维首发 Dexterity-BEV 具身统一空间表征框架，将 BEV 鸟瞰表征范式创新性引入机器人领域，把多视角视觉观测、机器人状态与动作统一至三维物理坐标系，解决了传统视觉感知视角碎片化、无法共享训练的问题。
时隔仅一个月，Aligned DexWorld 落地，进一步将行业数据研发思路从 “堆数据量” 升级为 “对齐优先、有效训练”。数据集融合真人示教、真机遥操、仿真合成等多源样本，通过三维物理级对齐，让异构数据真正实现互通、可用、可联合训练。
本次重磅开源成果，确立了“数据对齐优先于数据增量”的行业全新研发范式。Aligned DexWorld 面向学术机构与产业开发者免费开放，大幅降低通用机器人、物理 AI 模型的训练门槛，加速全行业技术落地进程。
02首秀仿真引擎DexVerse™与生成式仿真，为世界模型输送源源不断有效数据
具身智能的 Scaling Law 依赖大规模数据驱动，而仅依靠真实机器人遥操作采集数据，难以满足数量与场景覆盖的双重挑战。构建可规模化生成式合成数据的仿真引擎，形成持续、可控的数据供给能力，是突破当前数据瓶颈的必然路径。
本次展会，跨维智能首次公开 DexVerse™ 生成式仿真引擎能力，这是一款面向具身智能大规模训练的国产自主基础设施。跨维通过自研物理引擎、实时多物理场仿真和生成式仿真，将真实场景快速转化为可交互、可训练、可批量生成数据的虚拟环境，为 VLA、世界模型和机器人策略持续供给高质量训练数据，并最终迁移至真实机器人和工业产线。
目前，跨维已将仿真数据训练应用于超过1000个工业智能化项目，沉淀超过70TB高质量机器人工厂数据，形成从仿真数据生成、具身模型训练到真机部署的完整闭环。
由此，跨维形成了“数据对齐→仿真生成→模型认知→场景落地”的完整技术闭环：Aligned DexWorld 负责将异构数据在时空与动作维度上标准化对齐，跨维以巨量混合数据开展模型预训练，让模型学习通用的物理世界知识与操作能力；面对新场景，仿真引擎 DexVerse 与生成式仿真仅需数小时即可生成针对性训练数据，完成模型快速适配；自研世界模型 DexWorldModel 基于环境状态预测不同动作策略的成功概率，自主选择最优输出，支撑机器人在真实产业场景中稳定泛化落地。
03全场唯一可自主完成零售扫码作业的机器人，机器人从提供功能走向提供服务
本次 WAIC，跨维智能展出了全场唯一可自主完成零售扫码作业的机器人。它需从随机摆放的筐中抓取瓶子，找到条码、完成扫码、再放回指定位置。真正难点在于“找到条码”——机器人事先不知条码朝向，必须边观察、边调整抓取姿态、边决策，在连续试探中主动寻找，而非机械执行预设轨迹。这种“边操作、边观察、边决策”的能力，正是具身智能的核心。现场机器人连续稳定运行，展现出强大的自主性与鲁棒性。
同样吸引大批观众的另一场景，是手机精密装盒机器人。面对手机摆放位置的随机偏移，机器人无需人工干预即可自主完成取盒、放机、对位、合盖的毫米级装配。这个场景的价值不只在于动作本身，而在于它所验证的工厂级能力：高成功率、对位置变化的自适应能力，以及连续作业的长期稳定性。无论物料轻微位移还是人为扰动，系统均能自主重规划并接续任务，证明其决策并非依赖固定轨迹，而是真正理解了场景与任务目标。
展台上，跨维同步展示了 DexForce W1 Pro 咖啡机器人与象棋对弈机器人。从工业装配到零售扫码，再到生活服务，跨维已覆盖从高精度工业到开放泛化服务等多元场景。
04跨维落地成果获政、企、媒、资多方聚焦
本次参展，跨维智能的落地成果获得政企、主流媒体及创投圈层多方关注。
作为蓝思科技被投企业，跨维智能 W1 Pro 咖啡机器人进驻蓝思科技展台联合展出。展会期间，湖南省省长毛伟明一行莅临蓝思科技展台，现场观看与体验机器人制作咖啡，领导一行对 W1 Pro 灵巧操作能力予以高度评价。
跨维智能技术成果获香港电视广播有限公司（TVB）报道，呈现国产底层具身技术实力。《胡润百富》创刊人胡润亦专程到访展台，重点体验 W1 Pro 象棋机器人，相关内容在科技、创投圈层持续传播。
05贾奎教授受邀出席圆桌，提出物理Token经济学落地逻辑
7月19日，由上海市经济和信息化委员会、闵行区人民政府、世界人工智能大会组委会办公室指导，闵行区经济委员会、上海马桥人工智能创新试验区、马桥镇人民政府主办，甲子光年协办的“上海马桥人工智能创新试验区·具身智能产业生态论坛”在上海世博展览馆举办。跨维智能创始人贾奎教授受邀参加圆桌对话《从 Demo 到干活：具身智能如何走进真实场景》，与多家行业头部企业创始人同台交流。
现场贾奎教授再次阐述了先前提出的 Physical Token Economics（物理 Token 经济学）观点：当前行业大量方案仍依赖海量人工采集数据的模式，导致落地成本高企、产业周期拉长，商业化路径受限。具身智能想要真正实现规模化落地，必须兼顾语义泛化与物理泛化，以最低成本实现最高实战收益。
他指出，语义泛化依靠轻量化、常态化的人机共创数据采集完成预训练，摆脱传统高强度专项数据采集模式；物理泛化依托生成式仿真做高效后训练，批量生成高精度物理场景数据。配合跨维 Dexterity-BEV 三维统一表征架构，可从数据采集、模型训练、推理部署全链路降低 Token 消耗与落地成本，让具身智能从“技术演示”变成“经济可行的量产产品”。他强调，行业已进入实干阶段，只有解决成本与泛化问题，才能实现规模化落地。
从数据底座到仿真引擎，从核心模型到真机落地，跨维智能在本次 WAIC 上完整呈现了一条清晰的技术路径：让机器人从“理解物理世界”进化到“干得了活”。
目前，跨维已构建起覆盖“数据对齐→仿真生成→模型认知→场景落地”的全链路自研技术闭环，并在商业服务、智能制造、文旅消费、科研教育等多元场景完成真实验证。当行业仍在讨论具身智能能否从 Demo 走向量产时，跨维用展台上的连续稳定演示、工厂级的作业精度，以及一条可规模复用的技术路径，给出了自己的回答。
具身智能的终局不是炫技，跨维智能正为产业提供可落地、可量产的真实具身生产力。
跨维智能是一家以生成式世界模型驱动具身智能高效落地的高新技术企业。公司自研生成式具身智能引擎，打通 “数据-模型-本体-场景” 全链条闭环，是全球落地能力领先的机器人具身大脑企业。此前跨维已推出国产自研具身仿真引擎 DexVerse™、世界模型 DexWorldModel，并登顶全球顶尖模型榜单 RoboTwin、WorldArena 首位；公司以 “迈向通用物理世界智能，打造通用机器人” 为长期愿景，采用 “沿途下蛋” 实战策略，依托目前智能制造、商业文旅等50余个落地场景，以复杂非结构化实操任务持续反哺通用模型泛化能力，实现通用算法迭代与商业落地同步推进。
