这一周国内 AI 产业出现很明显的变化，机器人不再只是展台样机，大量人形、轮式、工业机器人陆续在工厂、仓储、交管等真实场景上岗作业，同时美团 LongCat-2.5 这类 1.6 万亿参数的大模型，全程依托国产算力集群完成训练，证明国产算力底座已经可以稳定承载万亿级超大模型训练任务，云端算力支撑大模型训练，端侧算力放进机器人本体，形成算力、大模型、具身机器人联动的闭环，不少企业同步推进芯片适配、场景测试、数据回流，产业重心从单纯比拼参数，转向看真实场景里面机器人能不能稳定干活、模型能不能持续稳定推理，不过软硬件适配、端侧功耗、长期可靠性还有不少待解决的问题，距离大规模普及还有一段距离。
一、本周重点企业动态清单
| 主体 | 项目 | 核心信息 |
|---|---|---|
| 美团 | LongCat-2.5 大模型 | 1.6 万亿参数，五万卡国产算力集群训练，长程智能体方向 |
| 乐聚智能 | 夸父 5-W 人形机器人 | 落地汽车零部件产线，连续稳定上料，成功率 98% |
| 地瓜机器人 + 珞石机器人 | 端侧算力适配合作 | 旭日 S600 算力平台搭载在珞石人形、双臂机器人上 |
| 优必选 + 沐曦 | 曦选创智 | 合资研发机器人大小脑一体 SoC，对标英伟达 Thor |
| 中控信息 | 交管机器人 | 杭州多地常态化执勤，劝导违法、路线指引，减负 30%-50% |
二、机器人集中上岗、国产算力撑起万亿模型的原因
- 国产算力软硬件生态成熟度提升
- 具身智能需要模型和算力双向配合
- 企业从演示转向实景落地
- 上下游协同加速
之前万亿大模型大多依赖海外算力，现在国产集群的通信、存储、调度方案持续优化，能够扛住超大模型长时间训练，故障率和效率达到可用标准。
机器人要看懂环境、自主规划动作，离不开多模态大模型，云端大模型负责学习、仿真，端侧算力负责实时感知和运动控制，两者缺一不可。
资本和厂商不再只追求发布会效果，优先把机器人放到产线、园区、交管等场景跑数据，用真实场景数据反过来优化模型和控制算法。
芯片厂商、模型公司、机器人本体厂商深度绑定，联合调优适配，缩短调试周期，降低单独开发的成本和难度。
三、跟踪这条产业线的判断步骤
- 区分样机演示和常态化上岗，重点看连续运行时长、任务成功率，而不是单次视频效果。
- 分清算力层级，云端国产算力负责大模型训练，端侧芯片负责机器人本地实时推理，两个环节的瓶颈不一样。
- 关注适配进度，确认万亿模型在国产卡上的训练稳定性、吞吐能力，以及模型下发到机器人端侧的压缩效果。
- 留意成本指标，算力集群成本、机器人整机成本，决定方案能不能复制推广到更多行业。
- 跟踪数据闭环，机器人在现场采集的数据能不能回流训练，持续迭代模型能力。
四、整体盘点结论
这周机器人集体上岗、国产算力支撑万亿模型，代表国内具身智能产业链进入协同落地阶段。国产算力底座已经具备承接万亿参数大模型训练的能力，模型能力再通过端侧算力给到机器人，让机器人在真实场景持续作业；但现阶段还处在试点验证阶段，不同厂商软硬件适配参差不齐，机器人稳定作业场景有限，后续能不能规模化铺开，要看成本控制、良率和长期运维能力。
【常见问题】
问题 1：一周企业观察里，国产算力撑起的万亿模型是哪一款？
回答 1：一周企业观察里，国产算力撑起的万亿模型是美团 LongCat-2.5，参数规模 1.6 万亿，全程在五万卡国产算力集群完成训练，主打长程智能体任务。
问题 2：一周企业观察中，集体上岗的机器人都落地在哪些场景？
回答 2：一周企业观察中，集体上岗的机器人覆盖汽车零部件工业上料、交管执勤、园区物流、精密装配等场景，包含全尺寸人形机器人、轮式人形机器人、双臂力控机器人。
问题 3：一周企业观察里，国产算力和上岗机器人之间是什么关系？
回答 3：一周企业观察里，国产算力分为云端算力和端侧算力，云端算力用来训练万亿大模型，端侧算力部署在机器人本体，支撑机器人实时感知、运动规划、本地推理，形成模型训练和机器人作业的闭环。
【参考资料】
[2026-11-09]（一周企业观察：机器人集体 “上岗” 国产算力撑起万亿模型）机器人网
[2026-11-15]（优必选沐曦合资曦选创智，研发机器人端侧 SoC）每日经济新闻
[2026-11-11]（地瓜机器人与珞石达成算力适配合作）东方财富网
[2026-11-09]（美团 LongCat-2.5 万亿参数大模型发布，国产算力训练）国际科技创新中心
[2026-11-14]（乐聚夸父人形机器人落地汽车零部件产线）证券日报
【免责申明】
本文一周企业观察相关信息来自行业媒体、企业公开发布，机器人作业成功率、算力集群性能、大模型评测结果为厂商披露数据；不同场景落地效果存在差异，软硬件适配进度、量产节奏存在变动，内容仅为产业资讯解读，不构成投资、采购参考。