2026年7月19日，2026世界人工智能大会“世界模型‘六小龙’巅峰论坛”上，大晓机器人正式发布三项核心成果——开悟世界模型3.1（Kairos 3.1）、环境式数据采集方案2.0以及覆盖三大垂直场景的成套解决方案。这一系列成果标志着物理AI从实验室走向产业应用的关键一步，为机器人自主感知、决策与执行提供了完整的技术底座。
开悟世界模型3.1：让机器人理解物理世界的“大脑”
作为本次发布的核心，开悟世界模型3.1是专为物理AI打造的通用智能底座。与上一代相比，该模型在物理规律仿真、多模态感知融合和长时序决策能力上实现了跨越式提升。模型内置了超过200种物理交互原型库，能够精确模拟重力、摩擦、碰撞等真实环境参数，使机器人在虚拟世界中即可完成90%以上的行为预训练。
“传统机器人依赖预编程动作，而开悟3.1让机器人具备了‘常识推理’能力。”大晓机器人首席科学家在论坛上介绍，该模型基于万亿级物理交互数据训练，能够在未见过的新场景中快速生成可行动作序列。例如，在抓取不规则物体时，模型无需针对每种物体单独建模，而是通过理解物体几何与材质特征，自主调整抓取策略。这一能力将机器人从固定工位解放出来，向通用操作迈进。
环境式数据采集方案2.0：破解“数据饥渴”难题
物理AI的训练离不开高质量数据，但真实环境数据采集成本高、周期长，且难以覆盖长尾场景。大晓机器人此次推出的环境式数据采集方案2.0，通过“自动采集-智能标注-仿真增强”闭环链路，将数据获取效率提升10倍以上。
方案2.0的核心创新在于“环境即传感器”理念。利用分布式智能传感器网络，部署在真实工厂、仓库中的采集节点可实时捕获机器人的操作数据、环境动态变化及人机交互信息。同时，系统内置的自动标注引擎利用开悟世界模型的反向推理能力，能在无人工干预下为每帧数据生成精确语义标签。更值得一提的是，方案突破了传统仿真数据的“真实性鸿沟”：通过对抗生成网络将真实数据中的物理细节迁移至仿真环境，使合成数据与真实场景的一致性达到95%以上。
三大垂直场景解决方案：从技术到产业的“最后一公里”
如果说前两项成果是“地基”，那么覆盖三大垂直场景的成套解决方案就是“地面建筑”。大晓机器人针对柔性制造、智慧仓储、商业服务三大领域，推出了从硬件机器人本体到云端调度系统的完整解决方案。
在柔性制造场景中，方案集成开悟世界模型3.1的实时规划能力，使工业机器人能在一个产线中同时完成装配、检测、包装等多种工序切换，换线时间从传统的小时级缩短至分钟级。智慧仓储解决方案则结合环境式数据采集方案，为自主移动机器人提供动态避障与协同调度能力，在复杂人机混合环境中实现99.8%的拣选准确率。商业服务场景聚焦医疗配送与楼宇清洁，通过世界模型的语义理解能力，机器人可主动识别空间中的临时障碍物并规划最优路径，同时与电梯、门禁等基础设施无缝对接。
物理AI的产业里程碑
当前，物理AI面临的最大挑战在于“模拟到现实”的迁移鸿沟以及场景泛化能力不足。大晓机器人的三项成果形成了“模型-数据-场景”的完整闭环：开悟世界模型提供通用智能，环境式数据采集方案保障持续进化，垂直场景方案则实现商业闭环。这种三位一体的技术架构，本质上为物理AI的规模化落地铺设了一条标准化路径。
工业和信息化部相关专家在论坛上表示，大晓机器人的技术突破代表了中国在“世界模型”赛道上的重要进展。随着机器人从自动化迈向自主化，此类技术底座将成为智能制造、智慧物流、服务机器人等领域的核心基础设施。
面向未来，大晓机器人宣布将开放部分模型能力与数据平台，联合产业链合作伙伴共同构建物理AI生态。正如论坛主题所揭示的，当“六小龙”的浪潮汇聚成海，物理AI的黄金时代正在加速到来。