WRC唯一真「人机共生」展台，是家沉浸式机器人咖啡店
量子位记录无界动力与 HOLLYS 在 WRC 搭建的真实机器人咖啡店，拆解机器人如何在开放人流中完成送咖啡、避障、回收与连续任务规划。
原文链接：量子位原文转载说明：本文转载自微信公众号「量子位」，发表于 2026 年 8 月 23 日。作者署名：贾浩楠，发自凹非寺；公众号 QbitAI。本文保留原文的报道内容、主要表述和判断，并清理微信页面导航、关注引导、二维码及装饰性残留。1
一家真正运行的机器人咖啡店
在世界机器人大会（WRC）现场，量子位注意到一个和周围展位画风不同的地方：它看起来像一家咖啡店。
吧台里的机械臂「咖啡师」手冲咖啡，旁边的真人咖啡师戴着数据采集设备拉花。吧台外，机器人端着咖啡杯穿过人群，送完一桌后顺手收走隔壁桌的杯子；转弯时，它还会绕开正在拍照的观众。1
现场顾客可以自由走动，偶尔还会有人故意挡住机器人准备放下的咖啡杯。展台没有固定轨迹，也没有预先改造好的环境，点单和人流持续发生。这套模式此前已经在一家高端咖啡店试运营，稳定性和安全性达到预期后才被搬到 WRC。1
量子位把两种展示方式放在一起比较：很多机器人展台展示「我能完成这个动作」，这家咖啡店展示的则是「我能在这样的真实环境里持续工作」。
机器人完成了哪些连续任务
这家店的特别之处，在于它真的是开在展台上的店面。HOLLYS 是韩国咖啡连锁品牌，WRC 现场的展台由 HOLLYS 与无界动力共同搭建，服务员由机器人承担。机器人服务员采用轮式底盘和半人形结构，穿着围裙，戴着橙色帽子。1
真人咖啡师把做好的拿铁放到出餐区后，机器人服务员启动，拿起咖啡杯，在开放区域里规划路径，绕过正在拍照的观众，再停到一张桌子前。桌面上放着一部摄像机，机器人把它识别为私人物品，绕开摄像机，把咖啡放到桌面空位。1
顾客离开后，桌面留下空杯和用过的纸巾。机器人再次来到桌前，用提篮收走空杯，捏起纸巾放进提篮；到回收区倒掉餐余垃圾后，它又把手伸到消毒灯下，完成手部消毒。1
在这一串动作里，机器人需要同时处理几类问题：
- 动态环境感知：持续理解人流、桌面和物体位置的变化。
- 实时路径重规划：有人挡住原路线时，重新选择行走路径和放置位置。
- 语义理解：区分摄像机这样的私人物品与空杯、纸巾这样的待回收物。
- 软物体操作：抓取纸巾等形状和受力状态容易变化的物体。
- 长时序任务规划：把端取、清理、回收、归位和消毒连成一套连续流程。
- 协同交互：与其他机器人、Agent、顾客和现场环境共同完成任务。1
咖啡厅外还有固定边界条件下的多机协同操作，以及串珠挑战。对机器人来说，每一项都对应一个单独的研究问题。能在开放空间里连续跑通整套动作，才是这家展台和大量预设动作 Demo 的区别。1
展会进入尾声后，展台工作人员和真人咖啡师已经连续工作了五天，机器人服务员小 K 仍在运行。量子位由此把问题落到具身智能的实际价值：让机器人逐步承担重复、高强度甚至具有危险性的工作，并用同一个通用大脑稳定完成不同任务。1
无界动力是谁，选择了什么路线
无界动力成立于 2025 年 3 月，位于北京。量子位称，公司在 2026 年上半年完成了累计金额达数亿美元的融资；其产品路线覆盖大脑、本体和核心部件，强调全栈自研。1
公司对外披露的信息还包括：K15 机器人在 2026 年 7 月通过欧盟工业级 CE 全指令认证，成为量子位报道中所称的首个获得该认证的具身智能机器人；公司累计对外公布的商业订单金额为 7 亿元，首批产品已经发往欧洲。1
创始团队来自自动驾驶领域。创始人兼 CEO 张玉峰曾任地平线副总裁、智能汽车事业部总裁，参与征程系列芯片在 ADAS 领域的量产落地；联合创始人兼 CTO 夏中谱是中国科学院自动化研究所博士，曾任百度 Apollo 预测模块负责人和理想汽车端到端技术负责人。1
两人的共同经历，是完整走过自动驾驶从规则驱动到端到端的路线迁移。量子位写道，这段经历让无界动力形成了一个判断：单纯堆叠数据，难以解决开放环境中的泛化问题。1
张玉峰在报道中谈到 VLA 路线时说：
「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的不同场景的马路牙子以及不压路牙子的数据。」1
在量子位的转述里，VLA 更接近模仿学习：模型通过大量已见场景学习动作，因而可能在熟悉的场景中表现良好。工厂和家庭都包含难以穷举的变化，机器人需要理解变化背后的物理关系，才能把能力迁移到新情况。1
从像素预测到物理变化
量子位把当前世界模型路线概括为两种方向：像素级生成和隐空间预测。
像素级生成派试图预测下一帧画面：光影、纹理和细节都要尽可能逼真。无界动力选择的隐空间世界模型，则把重点放在物理变化如何发生：哪些变化会影响行动，物体受力后会怎样运动，空间被占用后应当如何重新规划。1
张玉峰在 WRC 主论坛上谈到，人的行动依赖一个大致正确的世界模型，不需要掌握物理世界的全部细节。具身智能也可以学习影响决策和行动的高维表征与因果关系，再通过强化学习进行试错、反馈与奖励。1
2026 年 6 月，无界动力发布具身通用大脑 MWA™ 隐空间世界模型。量子位援引报道中的信息称，该模型在 RoboCasa GR1 TableTop 榜单上取得 75.2% 的平均任务成功率，并排在英伟达 GR00T-N1.6、小鹏 DIAL 等模型之前。1
这个仿真榜单与咖啡店现场，验证的是同一个问题的两个侧面。RoboCasa 场景包含非标准厨房、随机光影和杂物干扰；咖啡店则包含真实人流、不固定的桌面状态和变化的光线。有人伸手挡住桌面时，机器人停顿后重新规划，把杯子放到旁边的空位。1
折纸盒、叠衣服、穿珠子，也在测试模型能否理解折叠、对孔和柔软布料处理中的变化规律。穿珠子遇到阻力时，机器人会调整角度再试；量子位将这种行为解释为模型预测绳子受力后的形变趋势，而非匹配一张固定角度的图像。1
具身智能的第一条完整证据链
WRC 展馆里，大量展位让机器人在固定工位、固定光照、固定物体位置和固定轨迹下重复动作。观众看到的是机器人在某个条件下完成某个任务。
无界动力把一间真实咖啡店搬到展台上。量子位写道，这家店在五天展会期间接待了 1000 多名顾客；机器人服务员小 K 在真实人流、动态空间、不固定任务序列和实时人机交互中，经历了长时间的连续运行。1
咖啡店场景的价值，在于任务足够具体，环境却保持开放。咖啡、杯子、纸巾和椅子构成相对集中的物品范围，人、光线和空间位置持续变化。机器人如果能在这样的场景中连续运行，就需要持续理解变化并作出行动判断。1
无界动力同时推进工业和商业两条线：工业场景用于打磨稳定、精准的操作技能，商业场景用于训练开放环境中的泛化能力。两条线共用同一个通用大脑，真实场景积累的数据再回到模型训练中。量子位将这套结构概括为「工业端做技能，商业端做泛化」。1
量子位最后把判断标准落在「可验证性」上：具身智能的硬件和软件路线仍在分化，行星减速器与谐波减速器、直线模组与灵巧手，以及 VLA、视频生成式世界模型和隐空间世界模型，都还在继续发展。评估一家公司的含金量，需要看它是否同时拿出了论文成果、仿真成绩、真实场景试运营和商业订单。1
对这家咖啡店来说，真正值得观察的地方，是机器人能否在顾客自由走动、任务随机变化的空间里，把送咖啡、避障、收拾和消毒接成一条连续任务链。展台因此从一次动作演示，变成了对开放环境持续工作的现场验证。1
References
- 1量子位原文
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