6月16日，星海图全球开发者大会（Galaxea WDC 2026）在北京亦庄举行，600余位全球开发者、顶尖学者、产业链上下游伙伴，以及全球各地的机器人企业和主流媒体代表参会。
近年来，具身智能行业从比拼单机性能，逐步转向比拼生态构建能力。本次大会上，星海图发布并开源新一代基础模型、首秀双足人形机器人，并联合北京亦庄共建数据公司、启动百万小时真实数据计划，与产业伙伴共同推动具身智能进入生态共建时代。
随着双足机器人Kengo发布，星海图成为中国唯一同时拥有顶尖模型与顶尖本体的具身智能企业，三年前确立的“整机＋智能”战略正式闭环。这场大会也释放出明确信号：具身智能正从单机性能的比拼，进入开放生态共建的新阶段。
外界对星海图的判断几经变化：2024年说它是卖硬件的公司，2025年又说它是数据公司。高继扬回应称，这些标签都只看到了局部——星海图所有的路径，始终围绕同一个核心，即具身智能基础模型。
围绕这一核心，星海图自主构建了VLA基础模型G0.5、世界模型Fast-WAM等基础模型。本次大会发布并开源的G0.5，在全球六大权威榜单上取得第一名，稳居国际第一梯队、国内第一。其底层采用统一自回归VLA架构，将视觉理解、语言推理与动作生成融入同一链路，并沉淀出可迁移的基础动作单元，从而摆脱了对海量数据的依赖。
开源是星海图构建开发者生态的关键一步。当全球开发者基于G0.5开发、测试、反馈，模型会在使用中持续迭代，开发者也随之沉淀在星海图的技术体系内。把核心能力交到开发者手上，正是打好这块“生态基石”的第一步——这与封闭自研、自建场景的路线形成了不同的打法。
相比模型，数据是更难建立的壁垒。模型架构可以复现、参数可以追赶，但真实世界的数据需要长期、成规模地采集，难以在短期内被复制。语言大模型的能力涌现，是在互联网级别的数据量上发生的，而具身智能至今没有自己的互联网。真实世界的数据，从来没有人系统地、成规模地采集过。
星海图是行业内最早押注真实数据的公司，其去年开源的GOD数据集是全球第一个开放场景具身操作数据集，下载量接近60万次，至今仍是社区中质量最高的开放场景数据集之一。
但高继扬认为这只是开始。他认为，中国不但有硬件供应链优势，而且也有数据供应链优势，从设备、采集运营，到场景多样性、数据成本，中国都在全球遥遥领先。
真实世界的数据飞轮是智能进化的燃料，率先建起规模化真实数据采集体系的企业，将掌握具身智能最难复制的壁垒。为此，星海图与亦庄共建的亦数智能正式揭牌，启动100万小时超高质量真实数据计划，规划今年完成百万小时、未来三年迈向千万小时。高继扬以一个类比说明这一量级的意义：一个人从0到18岁、清醒状态下与物理世界交互的总时长约为12万小时，百万小时约相当于8个人的学习总量，千万小时则相当于80多个人——这正是他判断具身基础模型将迎来突破性改变的数据区间。
在投资层面，星海图联合凯辉基金共同发起创业伙伴计划“星途计划”，以“征途向前，共赴星海”为口号，面向具身智能早期创业团队提供资本、技术与产业资源。高继扬透露，过去一年星海图已陆续投资约七至八家企业，未来3到5年希望投资30到50家。在他看来，投资不只是为了财务回报，也是要与伙伴共同构建产业拼图——星海图过往投资支持的公司，已有不少成为其上下游伙伴。
具身智能行业链条很长，连接AI、机器人、本体、传感器、数据、制造、场景和服务，不是一家公司靠单点技术就能完成的。“产业成功的时候，不是我们一家企业的成功，而是一批企业的共同成功。”高继扬说。配合三大基础模型与双足机器人Kengo打下的技术与产品底座，星海图试图扮演的，正是这条产业链上的“生态基石”。
谈到商业化，高继扬认为机器人的价值不在于硬件，而在于它持续创造的生产力，商业模式将随之分三个阶段演进——从整机销售，到方案订阅，再到token销售，对应的市场空间逐级放大。第一阶段的整机销售与智能基本解耦，星海图并不在这一阶段求规模。“我们追求的，是从第二个阶段开始的、真正的智能驱动商业化。”高继扬说，这是公司未来三年的重要目标。
在高继扬的设想里，具身智能的落地将沿着生产力主线往外扩张。最里面一环是工厂、仓库、快递分拣，环境固定、厘米级精度即可；往外是毫米级精度的精密制造与高精度分拣；再往外是农业、建筑、家庭等非结构化场景；而最外面一环，是让生产力自己复制自己——一套能力在一个行业验证过，换个行业稍作调整就能复用。
从最里到最外，难度递增，市场也随之放大。这意味着，对身处其中的企业而言，未来具身智能行业比拼的不是某个爆发节点的抢占，而是谁能在漫长的渗透过程中，持续把能力、数据与场景滚动起来。
高继扬表示，没有任何一家公司能够独自定义具身智能，在通往终局的路上，需要全球开发者、客户和产业伙伴携手，才能创造未来。他向全场发出邀请——Build with Galaxea，让新世界来得更快一些。
正中优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
