核心摘要： 在2026智元创新日上，智元提出“Worken（有效智能工时）”这一新度量，把活跃机器人数量、自主工作时间与产出效能放在一起，回答“一台机器人究竟干了多少有价值的活”。同期发布皮下式关节液冷系统、新一代灵巧手、MEgo Glove触觉数采手套、精灵G2 Max等硬件，以及GO-3 Preview、WITA-OMNI等软件成果，灵渠OS 1.0计划于2026年底全面开源。
从“会后空翻”到“干了多少活”
一台机器人会后空翻、能跳舞，和它每天在工厂稳定干活8小时，哪一个更能说明价值？在2026智元创新日上，智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉给出新的度量概念Worken，即“有效智能工时”，把真正活跃的机器人数量、自主工作时间和产出效能放到一起。
彭志辉的判断是：生产了多少台机器人，并不等于真实世界中就多了多少生产力。随着人形机器人进入真实场景，行业正在跨过一道新门槛——能不能从精彩Demo走向稳定“上岗”。
真实场景给出的三道考题
在3C电子领域，智元与龙旗合作的具身智能产线今年3月投入规模化运行。一次持续6天的全产线直播中，机器人累计作业超过64小时，平均22秒完成一次操作，共产出17625台平板电脑。
半导体封测环节要求更高：取放芯片料环既要精准，还要避免刮碰和翘料；进入CNC机床后，一台机器人还需在多台设备间完成取料、装夹和下料。
离开工厂，考题又换了一套。目前120多台精灵G2已进入广州地铁，承担安检引导、咨询、巡逻等任务，人流随时变化、环境嘈杂、网络可能波动，长时间稳定运行才决定它能不能留下来。
硬件与模型同步更新
硬件端，智元发布皮下式关节液冷系统、新一代灵巧手产品家族、MEgo Glove触觉数采手套，以及面向重载作业的精灵G2 Max。
软件端，新一代具身基座模型GO-3 Preview计划于年底开源；具身全模态端到端交互大模型WITA-OMNI试图把视觉、听觉、语言、表情和肢体动作放进同一套模型中协同处理。
把部署当成工程问题
智元合伙人、高级副总裁王闯把真实部署的难题列得很具体：续航与稳定性、规模化生产、网络和端云协同、安全、持续进化以及后期运维。机器到了客户手里往往要运行几年，工厂产线不同、服务流程不同，同一套能力换一个地方常常需要重新适应。
他的回答不是单点黑科技，而是一整套工程交付体系：本体要经得起长时间运转，模型要理解环境变化，数据要在使用过程中不断积累，现场问题还要进入下一轮产品和模型迭代。现场本身因此成为训练场。
产业给基础研究“出题”
活动现场，国家自然科学基金民营企业创新发展联合基金启动，首次聚焦人形、四足机器人具身智能，将围绕产业真实难题凝练10至15项基础科学问题，面向全国高校和科研院所征集项目，首批指南计划于2027年发布。
中国科学院院士汤超把今天的具身智能与早期蒸汽机作类比：技术先用起来，人们再不断追问背后的科学原理。他认为这类研究当时可能没什么用，但五年、十年甚至更长远时可能发挥巨大作用。
开源底座与生态循环
当天，具身智能原生操作系统灵渠OS 1.0正式发布，计划于2026年底全面开源；智元还将该项目捐赠给开放原子开源基金会，共建人形机器人开源社区，开放范围延伸到硬件、数据、模型、评测工具和操作系统等环节。
对仍处快速生长期的具身智能产业，如果操作系统、数据和工具链逐渐形成公共底座，开发者就能把更多精力放到算法、产品和新的应用场景上。今天的一个故障，可能变成明天的科研课题；实验室里的答案，也可能在几年后回到一台正在工厂上班的机器人身上。
采购方该问的三个问题
当机器人开始计算自己的“工时”，客户的采购逻辑也在变化：越来越多人关心它能不能把一件事持续做好，以及为维持这份工作还需增加多少人力成本。
对企业而言，可把Worken拆成三个可问的问题：实际活跃设备数、自主运行时长、单位时间产出效能；并要求供方说明人工接管频率、故障恢复方式与现场数据回流机制。多设备、多工序场景宜先小范围试点，再谈规模化。
企业今天可以做什么
评估具身智能方案时，可把“有效智能工时”拆成三个可问的问题：实际活跃设备数、自主运行时长、单位时间产出效能；同时要求供方说明人工接管频率、故障恢复方式与现场数据回流机制。对多设备、多工序场景，先小范围试点再规模化，避免只看单点演示。