还记得上个月在WAIC世界人工智能大会上爆火的未来不远机器人吗？

整整四天洗了叠了上千件衣服、收拾了几百遍房间、陪人下了几百盘棋、开了上千瓶饮料。凭借一套完全闭环落地、贴近普通人生活的真实居家操作，外加软萌耐看的居家颜值，未来不远机器人当场圈粉无数，被不少网友直呼：这才是老百姓真正想要的家用机器人！

热度还没散去，升级又来了！

时隔一月，未来不远机器人再次亮相2026 WRC世界机器人大会！这次玩点更大的——直接把完整厨房搬进展会现场！

不止做家务，未来不远F2机器人现场开火，亲手做肉酱意面！

没有剧本摆拍、没有人工暗操作，全靠自家升级的硬核大脑+第二代自研机身，把“会做饭的家庭机器人”从科幻画面，变成现场实拍实景。

展会首例

机器人现场全职下厨，端到端完整做意面

本次WRC最大看点：F2机器人全程自主制作肉酱意面，超长程复杂任务全闭环落地。

不是摆拍搅拌一下、不是单一动作演示，而是一套多步骤、高精细、强逻辑、全自主的完整烹饪流程。

一盘意大利面，7 个连续步骤，双臂协同，全程无人干预，一次到底。

炒意面是长程操作里最硬的骨头之一，它同时压上了几重难度：

双臂协同搬运重物。一整锅水单臂扛不动，必须两条手臂在力和位置上严格同步，任何一侧的偏差都没法靠另一侧补回来，落位差几毫米就是磕锅翻锅。

灶台间的精准转移。锅要在电磁炉上准确落位并稳住，容错窗口比在台面上操作小得多。

不可逆的流体动作。倒油、沥水、下面，倒出去就收不回来，没有第二次机会，多少算够只能靠视觉在那一瞬间判断。

误差是连乘不是相加。每步 90% 的成功率，七步下来只剩不到 50%。前一步锅端歪一点，后面全盘皆输，长程任务从不给补救的机会。

厨具轮番换手。碗、网勺、锅、铲，每一次交接都是全新的抓取判断，还得确保上一件被正确放下。

很多事没有标准答案。翻炒到什么程度算好、面在锅里怎么散开、什么时候该出锅，这些分寸感写不进任何规则里，只能靠机器人在一次次真实交互中自己摸出来。

从从端碗倒面、网勺沥水，到双臂合力把水锅端下灶台、炒锅端上明火，再到加料、翻炒、装盘——7个连续步骤，双臂协同，是一次具身智能模型端到端质的飞跃。

双机协同干活

全自动洗衣叠衣家务流水线来了

除了把厨房搬进现场，本次WRC，未来不远还首次公开展示多机协同长程闭环能力，上演真实家庭全自动家务名场面。

在现场你会看到一台机器人自主找脏衣、归集转运、投放洗衣机、全程管控洗护流程，而另一台承接洗净衣物、平整叠放。

多台机器人无缝衔接、自动流转、全程无人参与。不再是单一零散功能秀，而是一整套可落地、可复用、适配日常居家的智能家务解决方案。（除了多机协作，以上功能一台机器人也能全部完成哦）

不止会干活

这届机器人还超会玩

硬核实力拉满，温柔趣味也在线。

本次WRC展台，我们把「人机互动乐趣」直接拉满，普通观众来了就能玩、零距离体验AI魅力！

♟️ 全能棋王对战：五子棋、中国象棋、国际象棋任意PK，随时开启脑力对决

🏀 趣味小游戏闯关：投篮、套圈轻松互动，解锁AI趣味玩法

🥤 机器人专属投喂：机器人亲自开饮料、递饮品，沉浸式感受科技温柔

没有枯燥的参数讲解，全是好玩、好拍、好体验的实景互动，大人小孩都能玩明白！

展会彩蛋上新

神仙配色颜值大升级

实力进阶，颜值同步换新！

本次WRC现场，未来不远解锁多款全新机身配色，重磅公开亮相！

🌸 甜樱粉：温柔软糯，适配温馨居家氛围，治愈感拉满

✨ 香槟金：轻奢高级，质感百搭，适配各式家装风格

🌊 深海蓝：沉稳静谧、简约大气，低调内敛又不失格调

🍃 薄荷绿：清新治愈、清爽干净，自带夏日氛围感

告别千篇一律的科技冷色调，实力与颜值双在线，既是全能家务帮手，也是家居氛围感神器！

拒绝“人工演AI”

真正的自研大脑，会思考、能进化

作为全球首个进入家庭的家庭通用机器人，未来不远机器人从一开始就不走“拍视频路线”，坚持全栈自研、底层自主可控。从机器人硬件本体、运动控制、感知算法，到核心大脑，全部自主研发。

本次WRC未来不远机器人带来的所有现场演示，全部基于：

✅ 第二代全栈自研机器人本体 F2

✅ 全新一代自进化WAM世界动作模型和AVLA模型

这一代大脑基于自研的 WAM（世界动作模型）构建，和之前的 AVLA 端到端模型相比，核心变化是让机器人具备了物理推演能力。在执行动作之前，机器人可以先模拟后果，根据实时感知动态调整，自主适配复杂多变的家庭环境。

而随着近期多位来自 AI、机器人、智能驾驶等领域头部企业的专家，以及来自卡内基 ·梅隆大学、加州大学伯克利分校、清华大学等高校的研究者加入，未来不远已经启动了第三代机器人大脑的研发。新一代大脑的方向是 WBC（全身协同控制）加全模态感知学习，目标是让机器人 22 个自由度同步对齐、协同训练，同时融合用户的行为习惯、表情、语音、情感等多维度信息进行实时学习。