2026世界机器人大会（WRC）期间，“2026 全球具身智能标杆企业TOP100”正式公布。云蝶科技入选榜单，并作为企业案例被《2026全球具身智能商业落地报告》收录。
据榜单编制说明，与主要关注论文、技术参数或单项测试结果的传统评价方式不同，该榜单将评价重点放在商业化订单与收入、量产与交付、场景落地深度、资本与市场认可度等维度，关注具身智能企业能否将技术转化为产品，并推动产品进入真实业务场景。
大会期间，云蝶科技还正式了发布RoboForge系统级具身大脑、WING任务型本体家族及“1+N真实世界具身智能联合研究计划”，从系统产品、研究训练和真实场景三个层面呈现其具身智能商业化布局。
EACI把商业兑现能力放在首位
“2026 全球具身智能标杆企业TOP100”基于EACI具身AI商业化能力指数（Embodied AI Commercialization Capability Index）体系编制，从四个核心维度综合评估企业实力。
其中，商业化订单与收入权重为35%，主要衡量企业的市场兑现能力；量产与交付能力权重为25%，评估企业从样机走向规模化制造与交付的工程化水平；场景落地深度权重为20%，考察机器人在真实业务场景中的应用与复购表现；资本与市场认可度权重为20%，反映资本市场与行业的综合反馈。
据编制方介绍，榜单数据来源包括企业官网、上市公司公告和第三方行业报告等公开及行业资料，评估过程综合采用案头研究、企业访谈、行业专家评估和多源数据分析验证等手段，最终从全球范围筛选出商业化表现突出的100家具身智能标杆企业，以呈现行业商业化发展的阶段格局。
从指标设置来看，具身智能行业的竞争正在从“谁能做出机器人”，进一步转向“谁能把机器人变成可交付、可运营和可复购的生产力”。技术能力仍然重要，但只有与量产、交付、场景和市场认可形成闭环，才能进入商业化能力的综合比较。
RoboForge与WING构成系统产品支点
在大会具身智能商业落地论坛上，云蝶科技联合创始人、联席总裁余澜博士发表《从Demo到上岗：具身智能商业化的三个系统解》主题演讲，正式发布RoboForge系统级具身大脑，并首次系统展示WING任务型本体家族及其面向真实场景的行业工作流。
RoboForge并非重新开发一个基础模型，而是在基础模型与机器人执行之间建立系统层，统一组织感知、推理、规划、技能执行和多模态反馈。机器人执行任务后，系统能够记录任务轨迹、环境反馈和执行结果，并据此进行自诊断、重新规划和能力更新，使任务中的成功、失败和人工干预可以进入后续训练与产品迭代。
据云蝶科技介绍，其阶段性测试覆盖具身导航、操作、任务执行、长上下文、RAG与幻觉控制等方向，相关能力处于全球领先水平。现场演示还展示了系统在多种任务中的零样本迁移能力，以及同一套系统跨任务、跨本体运行的潜力。
在本体侧，WING任务型本体家族采用“先定义岗位，再定义机器人”的产品思路，包括WING Air、WING One和WING Station三种产品形态。其中，WING Air面向轻量化部署场景，已实现交付；WING One面向复杂服务任务，强调移动、感知、交互和操作等能力的组合；WING Station则为真实场景提供能量补给、任务调度、现场交互和数据连接等支撑。
三种产品形态分别承接具体岗位任务和场景运行需求，并与RoboForge共同构成云蝶科技连接系统决策、本体执行和任务反馈的产品组合。
“1+N”把真实场景转化为长期能力来源
在系统级具身大脑与任务型本体之外，云蝶科技还在WRC期间发布“1+N真实世界具身智能联合研究计划”，以一套共同机制连接联合实验室、数据训练场和持续扩展的真实场景节点。
其中，“1”代表覆盖问题共创、数据治理、训练评测，以及成果与知识产权安排的共同机制；联合实验室和数据训练场构成中间能力层；“N”为数量虚指，代表酒店服务、物业与楼宇运维、医疗养老、工业园区巡检、电力能源等可持续扩展的真实场景节点。
目前，云蝶科技已与北京大学、新加坡南洋理工大学、华南理工大学和大湾区大学分别建立具身智能联合实验室，并正在推进北大×云蝶技术创新中心和广州海珠真实世界实验场建设。
按照计划，“1+N”将以真实任务为共同研究对象，把实际运行中的成功、失败、异常和人工接管转化为研究问题、训练数据和评测依据，再将经过训练和验证的能力部署回真实场景，形成“场景提问—协同研究—训练评测—真机验证—反馈迭代”的循环。
这一机制旨在让真实场景不仅成为产品应用的终点，也持续为具身智能研究、系统训练和产品迭代提供问题与反馈。
从EACI的四项指标观察，RoboForge和WING对应技术工程化与产品交付，“1+N”对应场景深度和持续训练条件，而真实任务中的部署与运营则决定订单、收入和复购能否形成。云蝶此次进入“2026 全球具身智能标杆企业TOP100” ，并作为企业案例入选成为《2026全球具身智能商业落地报告》，意味着其技术与场景布局被放入了更强调商业兑现的行业评价体系。
对于仍处在快速演进期的具身智能产业而言，榜单并不是商业化竞争的终点，却提供了一套值得关注的坐标：模型和本体决定能力上限，工程交付和真实场景决定企业能否穿越从Demo到上岗的长周期。