从工厂里的物料搬运、线边配送，到商业场景中的配送服务，再到校园与园区里的巡检、教育场景中的机器人开发实践，机器人正在进入越来越丰富的行业与应用场景。

随着应用范围不断拓展，机器人形态越来越多，承担的任务也更加复杂。从一台机器人解决某个具体问题，到多种机器人分别承担不同任务，机器人应用的规模与复杂度都在增长。

当机器人进入更多场景，企业和开发者需要考虑的问题也随之变化：不同场景下如何选择适用的机器人？机器人进入真实环境后，能否稳定完成任务？当多台机器人同时运行又该如何进行有效管理？

机器人应用的下一步，不只是增加更多机器人，企业真正需要的，是面对不同场景和任务，能够更高效地开发、选择和使用合适的机器人，并让它们稳定进入真实业务。

不同场景，对机器人的要求各不相同。工业场景需要机器人完成物料配送、精准叉取与堆垛；商业服务可能涉及物品配送与移动服务；教育场景则需要机器人支持开发、调试与应用实践。

任务不同，所需的机器人形态、运动能力和执行方式等也不同。

对开发者而言，如何降低不同构型机器人的开发与适配难度，是推动方案落地的重要问题；对应用方而言，如何根据实际需求选择合适的机器人，同样关系到应用效果。

这正是适配多样性的意义：通过共性的底层能力，即机器人大脑支撑不同类型机器人的开发与应用。

仙工智能星云平台中已支持超过 2000 种机器人 SKU。本次 CeMAT ASIA 2026，将现场展示基于同一个机器人大脑的多类型机器人，执行不同任务的实践：人形机器人灵巧抓取与操作、AI 配送机器人在极窄通道中交互混行、智能叉车全向运动取放货物。

机器人能力不能只看一次演示效果，更需要在实际任务中接受检验。

仙工智能的机器人大脑已应用于工业、泛商业、教育服务等多个领域，以真实应用积累真机数据，驱动机器人大脑持续进化。

目前，已有超 5 万台搭载仙工机器人大脑的机器人运行于真实场景，覆盖不同本体、任务与环境。规模化的真实部署，让仙工能够持续接触更加丰富的场景与问题，并在客户授权与数据合规的前提下，积累可用于训练与优化的真机数据。

通过构建「部署—数据回流—闭环训练—模型迭代—扩大部署」的数据飞轮，仙工智能将真实场景中积累的数据用于大脑训练与优化，并将迭代后的模型部署到机器人，在新的实际任务中持续验证与改进，推动机器人复杂任务执行能力不断提升。

从适配不同形态的机器人，到依托真实场景推动能力迭代，仙工智能正让机器人大脑支撑更多机器人应用落地，并在持续实践中拓展能力边界。

11 月 3-6 日，欢迎来到 CeMAT ASIA 2026，我们在上海新国际博览中心 W2-G4-1，期待您的莅临。