刚刚结束的2026世界机器人大会（WRC）上，无界动力把一间咖啡店搬进了展台。
柜台里仍然有咖啡师，机器人主要负责柜台外的端送饮品、收拾桌面和回收垃圾。与不少隔着围栏进行的机器人演示不同，顾客可以直接进入这间咖啡空间点单、喝咖啡。
无界动力创始人兼CEO张玉峰承认，现在机器人的服务速度“可能比预期慢一点”，首先要保证的还是安全。对他来说，这次展示更想验证的是，当机器人进入一个不断有人走动、桌面状态随时变化的环境，它还能不能把具体的工作稳定做下去。
WRC期间，张玉峰在接受界面新闻等媒体记者采访时，也反复谈到这个问题。
“具身智能目前的能力，大概处于学步期和青春期之间。”张玉峰说，它已经能做一些事情，但复杂任务不可能一下子学会。
对行业来说，接下来的竞争不只是让机器人展示更多动作，而是能不能在真实环境里长时序地稳定工作。
这也是当前人形机器人行业最明显的落差之一。IDC数据显示，2025年全球人形机器人出货量超过1.8万台，但超过85%仍集中在文娱表演、教育科研、数据采集和导览等场景。Interact Analysis统计的2025年全球人形机器人产量超过2万台，但真正进入现实作业场景的比例只有约10%。
从数据看，人形机器人的产量已经快速增长，但真正进入工厂、商店等真实场景工作的仍是少数。Interact Analysis据此判断，人形机器人大规模商业化的拐点可能要到2032年以后。
无界动力把咖啡店作为落地场景，也与机器人目前所处的能力阶段有关。张玉峰表示，咖啡店的任务和物品SKU相对集中，端送、整理、清洁、桌椅归位等工作边界清楚，但光线、人流、物品位置和顾客留下的私人物品一直在变。相比家庭里几乎没有边界的物体和任务，它既能训练泛化能力，也具备连锁复制的可能。
他的概括是，工业场景适合练技能，商业场景适合练泛化。
工业场景里，无界动力重点寻找传统机械臂难处理，但又有明确经济价值的任务。张玉峰举例称，汽车安全带属于柔性物体，把织带和卡扣放进测试设备或工装夹具，看起来只是一个简单动作，但形变、受力和位置每次都不同，传统固定轨迹很难覆盖。这类工作目前仍大量依赖人工，无界动力也将其视为机器人进入汽车零部件产线的一类切入口。
商业场景则更考验机器人换一个环境后还能不能继续工作。
张玉峰坦言，无界动力目前的Zero Shot（零样本）能力“还差一点”，Few Shot（少样本）表现更好，也就是进入新店后仍需要少量数据适配。在他看来，以模仿学习为主的路线需要大量重复数据，因此无界动力选择以隐空间世界模型和强化学习为核心的MWA技术路线，希望提高数据利用效率和跨场景泛化能力。
这套思路与张玉峰过去的自动驾驶经历有关。
张玉峰在地平线工作了近8年。2017年加入后，他先后担任副总裁、智能汽车事业部总裁、公司董事及经营管理委员会成员，带领团队经历了从技术研发到规模化交付的过程。2025年上半年，他离开地平线开始创业，无界动力也于当年成立。
张玉峰离开后，老东家并没有与他切断联系。无界动力2025年11月完成首轮3亿元融资时，地平线是跟投方之一。地平线创始人兼CEO余凯当时称张玉峰是自己“共事多年的核心战友”，并提到他曾带领团队实现全周期的跨越。
谈到为什么换赛道，他给出的理由并不复杂。张玉峰向界面新闻记者表示，自动驾驶虽然没有到终局，但阶段性格局已经形成，他想进入一个更早期的增量市场。
另一个原因是，他在2025年年初刚满40岁，“想开启人生新的10年”。
资本进入的速度同样很快。从2025年11月首轮融资开始，无界动力随后连续完成多轮融资。目前，无界动力已完成超2亿美元天使轮融资，Pre-A轮近2亿美元融资也接近完成。
与融资规模相比，无界动力仍处在早期交付阶段。今年是公司第一个完整交付年，张玉峰给出的整机交付目标是“小几百台”。接下来更现实的问题，是产品能否从样机和试点进一步走向稳定交付。
张玉峰也把自动驾驶留下的一套工程经验带到了机器人行业。自动驾驶让他看到，从Demo到量产，花费的精力可能是做出Demo的100倍。
他认为，物理AI真正进入量产后，问题远不止算法本身，还会落到硬件、嵌入式系统、安全、数据闭环、供应链和长期可靠性上。
这也是无界动力现阶段没有把重点放在高校科研等市场，而是主要做工业、商业和开发者生态的原因。
根据无界动力此前披露的信息，其已签署总额7亿元的全球订单，其中与远景科技集团的5亿元订单是中国具身智能操作行业首个亿元级海外订单，首批机器人已发往远景的法国电池超级工厂。
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