在2026世界機器人大會(WRC)上，機器人翻跟頭、搬箱子的演示依舊熱鬧。但一個問題始終懸在行業頭頂：一台機器人辛苦學會的本事，換一台機器、換一個任務，往往就得從零再學一遍。教會一隻機器狗避障，不等于教會一台人形機器人避障，數據重新采、模型重新訓，成本随着形态和場景成倍增長。具身智能要走出實驗室、走向規模化，先要回答一個樸素的問題：能力能不能像基因一樣，傳下去?Vbot維他動力在2026世界機器人大會上給出了自己的答案。
8月19日，Vbot維他動力在WRC上正式發布Vbot Embodied Genome具身基因組技術體系，以及三大核心模型。“它讓智能不止簡單共享一組固定權重，而是構建一套跨任務可繼承、跨本體能進化，并通過真實物理世界反饋持續更新的同源智能體系。”Vbot維他動力研發副總裁秦海龍在發布會上表示。正如生物界的基因，身體各不相同，遺傳信息卻一脈相承。
三大模型對應着機器人幹活的三步：聽懂、想清、做到。Vbot-OmniDuplex讓機器人像人一樣邊聽邊想，前台實時對話，後台同步推理，不再“聽一句、動一下”;Vbot-WorldModel像棋手落子前的推演，在行動之前預測、比較不同動作的後果，先在“腦内”篩掉壞棋，再到現實中出手;Vbot-EvoMorph則負責把學到的本事裝進不同的身體，就像會騎自行車的人再學摩托車，平衡感不必從零練起，它共享環境理解、策略骨幹和動作表示，經本體适配與Real-Sim-Real訓練，讓同一套策略在人形、四足、輪足身上各自成形。
基因并非一成不變，它在與真實世界的磨合中不斷進化。Vbot披露，Vbot-WorldModel已使用超過77萬條真實導航片段、3000多小時視頻和約5000公裡軌迹訓練;機器人在真實世界的每一次打滑、碰撞與糾正，都經過系統辨識、場景重建和仿真訓練，再回到真機驗證。跑得越多，學得越快，而且學到的經驗屬于整個産品家族，不是某一台機器。
這正是具身基因組想改變的行業邏輯，機器人的能力不再随着換一台機器而清零，而是沉澱為可繼承、可遷移、可持續進化的智能資産。當機器人形态與場景繼續擴張，競争的勝負手将從“誰的單機更強”，轉向“誰的體系學得更快、傳得更遠”——誰能讓每一次真實運行反哺所有産品，誰就更接近具身智能的規模化。而Vbot的行業意義，正在于依托量産終端與跨本體技術體系，把這種可積累、可複用的智能進化路徑，從技術構想推進到真實世界的産品驗證。
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