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过去，天机智能在具身智能展会上的角色更偏向产业链上游。
它可能以一套力控双臂的形态，被集成进某台人形机器人的肩肘关节；也可能被集成进遥操和数据采集平台，为模型提供与物理世界交互的执行载体。
但在本届 WAIC 2026，天机换了一种出场方式。
H3-C401 展位上，轮式机器人Gento Luna 与 Gento Skye 完成国内首秀。前者采用折叠结构与全向移动底盘，后者通过升降机构覆盖不同高度的作业空间。它们把天机此前积累在关节、双臂和运动控制层的能力，进一步装进了完整机器人平台。
图：天机智能展位现场
展位另一侧，两台固定式力控人形双臂平台 Marvin Pro 则把展示重点推向模型层，分别搭载天机自研的 VA-dex模型 与 AnyGrasp模型。前者持续完成礼品盒打包，后者面向任意未知物体进行实时抓取，无需预先建模即可输出抓取策略。
一边是首次在国内集中亮相的 Gento 整机，一边是面向长时序任务和泛化抓取的模型能力。
从关节和双臂，到完整机器人平台，再到模型上机，天机此次展示的重点，并不只是产品数量增加了。更值得关注的是，一家以力控关节和双臂见长的公司，开始同时向完整整机与模型应用延伸。
这也意味着，验证对象已从单纯的手臂性能，升级为整套机器人系统在真实任务中的持续协同能力。
一、从双臂到整机，还要补上哪些系统能力？
天机过去的技术标签相对明确。
从 MEMS 关节力矩传感器、一体化力控关节模组，到 Marvin 7DoF 人形双臂，其核心能力一直集中在机器人与物理世界发生接触的环节：模型输出动作以后，机械臂如何准确到达目标；接触物体时如何控制力度；遇到碰撞、卡顿和异常受力时，又能否及时作出柔顺响应。
但双臂在台架上的表现，与它被装进完整机器人后的表现，并不是一回事。
当双臂被集成进完整机器人，需要验证的能力也随之增加：机器人要同时完成移动通行、作业高度调整与空间适配，以及保证底盘、升降机构、双臂、视觉和控制模块之间的稳定协同。
此次国内首秀的两款 Gento 轮式机器人，分别选择了折叠和升降两条路线，背后对应着两种不同的场景假设。
Gento Luna：用折叠结构扩大部署空间
Luna 最直观的特点是可折叠机身。
它站立时高度约 1.7 米，折叠后最低约 0.79 米，垂直作业空间可覆盖 0—2.1 米。展开状态下，机器人能够触达更高位置；折叠后，机身则更容易进入电梯、穿过狭窄区域，也能降低运输和存储时的空间占用。
图：Gento Luna 站立与折叠形态对比图
现场，Luna 先后完成了全身力控舞蹈动作与礼袋递送。
图：Gento Luna 在现场分发礼品袋
前者主要展示双臂、腰部和机身多个关节的协调运行；后者则加入了非标准物体抓取和近距离人机交互。礼袋的袋柄容易摆动，内部物品也可能改变重心，对抓取稳定性和动作柔顺性提出了更高要求。
两组任务并不复杂，但分别对应完整机器人进入实际空间前需要解决的两个问题：多关节参与下的全身协调，以及面对非标准物体时的柔顺控制。
仅靠预设轨迹和视觉定位，覆盖不了接触后的物理变化。而天机从 MEMS 力矩传感器到双臂控制，已在力控能力上积累了足够深的底子。
对于一台真正需要进入现实环境工作的机器人而言，这种从底层长出来的系统能力，正是天机切入整机的核心优势。
Gento Skye：用升降机构适配多高度工位
Skye 的路线更偏向工厂、仓储和真实世界验证。
它采用全向轮式底盘与升降结构，可以整体改变双臂的作业高度。面对分布在不同垂直位置的传送带、料架和操作台，同一台机器人可以通过升降机构适配更多工位，而不必围绕机器人重新调整生产环境。
图：Gento Skye 升降对比图
现场，Skye 展示了升降、双臂动作和固定点位之间的移动搬箱。
这些动作看起来相对朴素，却能够直接观察底盘、升降机构和双臂之间的衔接：机器人到达作业区域后，需要调整高度、完成搬运，再移动至下一个位置。
相比 Luna 更侧重复杂空间中的移动操作和人机交互，Skye 强调的是多工位、多高度条件下的重复作业能力。
两款 Gento 同台亮相，也让天机过去沉淀在传感器、关节和双臂中的能力，第一次以自有整机平台的形态在国内集中出现。
二、从自动程序到模型驱动
两款 Gento 的演示，首先证明了一件事：当天机把底盘、机构、双臂和力控能力装进完整机器人，预先设定的动作链可以被稳定执行。
但这仍然只是整机进入真实任务的第一步。
机器人想要处理更复杂、更开放的工作，还需要进一步回答：面对一个任务目标，它能否自己组织接下来的动作？面对不断变化的物体，又能否临场生成新的操作策略？
固定式力控人形双臂平台 Marvin Pro 一侧展示的，正是这一步能力。
一台搭载灵巧手的 Marvin Pro 运行天机自研的 VA-dex 模型，完成礼品盒递送；另一台搭载夹爪，运行 AnyGrasp 模型，对工作台上不断更换的物体进行泛化抓取。
具体到这两台机器，分工也有所侧重。
VA-dex 模型：根据现场状态完成递送
VA-dex 演示的是一项面向观众的礼盒递送任务。
展台一侧堆放着多个钢笔礼盒。观众伸手示意后，机器人需要从中自主选择目标并完成抓取，再通过视觉定位观众的手部位置，将礼盒平稳递到观众手中。
与沿固定轨迹重复动作不同，现场的礼盒摆放状态并非固定，观众伸手的位置也会发生变化。机器人需要根据现场状态判断抓取对象、操作顺序和递送位置，再生成相应的动作策略。
这意味着，模型介入的不只是单个动作生成，而是围绕一次完整交互，对目标选择、抓取和递送进行连续判断。
更直观的细节出现在机械臂接触礼盒的瞬间：当末端触及盒子边缘，机械臂会依据受力反馈微调姿态，再继续完成后续动作。这个看似细小的修正，恰恰体现了机器人对现场位置偏差的响应能力。
AnyGrasp 模型：面向未知物体的泛化抓取
AnyGrasp 将问题集中在未知物体的实时抓取上。
按照天机官方介绍，AnyGrasp 模型无需对目标物体预先建模，即可根据现场环境输出抓取策略，使机器人面对不同物体和摆放状态时具备泛化操作能力。
当工作台上的物体被更换，或摆放状态发生变化，系统需要根据当前环境重新计算抓取方式，而不是始终重复同一套固定轨迹。
VA-dex 模型让机器人自主组织递送流程，AnyGrasp 模型则让机器人面对变化对象临场调整。两项能力放在一起，意味着模型分别从任务交互和物体泛化两个维度，进一步进入任务组织和操作策略层。
这也是天机此次展示更进一步的地方：它开始让模型直接运行在自有力控平台上。
从稳定执行预设动作，到根据任务和环境生成策略，天机正在把自己长期积累的“小脑”和“双手”，接到更高层的模型能力上。
三、模型给出策略后，天机如何让动作在现实中成立？
自研模型可以规划下一步任务，生成抓取策略。但模型输出的仍然只是一套动作方案。
真正开始执行后，机器人面对的是一个不断变化的物理环境：物体可能滑动，视觉定位可能存在偏差，重量、摩擦力和软硬程度，也往往只有在接触发生后才会显现。
这些细微变化，决定了机械臂最后几厘米的动作能否成功。
如果机器人只按照规划轨迹继续向前，轻微的位置偏差也可能转化为碰撞、抓取不稳或物体滑落。它需要在接触发生的同时感知外部受力，并根据反馈调整关节输出和交互刚度。
这正是天机长期积累的力控能力开始发挥作用的地方。
从 MEMS 关节力矩传感器、一体化力控关节模组到双臂协调控制，天机已经建立了一条覆盖力感知、反馈和执行的底层链路。力矩传感器捕捉关节受到的外力，控制系统随即调整输出，让机械臂不必将预设轨迹生硬地执行到底，而是能够顺应真实接触状态完成动作。
根据天机公开资料，其关节力控绝对精度不高于 0.3N·m，关节模组扭矩分辨率不高于 0.01N·m，力矩环带宽最高可达 160Hz；Luna 所搭载的 M6 Lite 双臂重复定位精度约为 ±0.03mm。
这些指标所支撑的，正是机器人对微小受力变化的感知速度与响应能力。
面对礼品打包和未知物体抓取，模型负责生成任务与操作策略，力控则负责消化策略落地时出现的位置、摩擦和接触误差。两者配合，动作才能在物理世界成立。
四、从核心部件到整机和模型，天机在搭建什么？
把天机现有的技术和产品放在一起，其扩展路径已经比较清楚。
最底层是 MEMS 关节力矩传感器、驱动器和一体化力控关节模组；向上是 Marvin 7DoF 人形双臂和双臂协调控制；再往上，Marvin Pro、Gento Luna 与 Gento Skye 分别提供固定式、折叠移动式和升降移动式机器人平台；模型层则包括科摩德团队自研的 VA-dex，以及 AnyGrasp 泛化抓取模型。
这条能力链的价值，不只是产品层级变得更多，而更在于天机正在把传感器、关节、双臂和运动控制能力，组织成一套能够承载模型、执行任务并持续迭代的机器人平台。
相比从整机外形出发，天机的路径更接近自下而上：先解决机器人如何感知受力、稳定接触和准确执行，再逐步向移动平台与模型能力延伸。每向上拓展一层，过去积累的力控和运动控制能力都能够继续复用。
当然，展会演示仍然运行在相对明确的空间和任务条件下。更开放环境中的稳定性和长时序任务的持续成功率，仍需要通过更多真实项目验证。
但 WAIC 2026 的展示已经让天机的下一步变得清楚。
过去，它更多以关节和双臂供应商的身份，落在不同机器人的身体里；如今，它开始为这些能力配备自己的整机载体，并让模型直接进入真实机器人完成任务。
当大模型不断向物理世界延伸，行业需要的不只是更聪明的策略，也需要一套能够稳定承接策略、处理真实接触并支持持续开发的身体。天机长期深耕的“小脑”和“双手”，恰好处在这条链路中最接近现实、也最难被绕开的环节。
Gento 的国内首秀与两项模型演示，可以视为这套能力链第一次被完整地摆到台前。随着整机平台、模型能力与既有力控技术进一步融合，天机也正在从具身智能的核心部件供应商，走向更完整的基础设施平台。
过去藏在机器人身体里的那双手，如今不仅拥有了自己的身体，也开始理解任务、接住模型，并把智能真正带入物理世界。
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