11 月 5 日至 10 日，第九届中国国际进口博览会在上海举行，机器人正演示越来越具体的工作流程：
新闻中心入口，Sharpa 机器人自主取机、调整握姿、按下快门并把照片递到观众手中。蚂蚁灵波科技与国大药房把智慧零售药房搬到展台，机器人接收订单、分拣货品并送至柜台。工业侧任务更细分，浙江人形机器人创新中心展示了 NAVIAI 在拆垛、分拣、搬运及装配中的全流程作业，上海沪工展示了 HGR 人形机器人免示教焊接。
机器人集体 " 打工 "，穆泽林却说：多数还在 " 试岗 "
不过 " 上岗 " 成色仍待检验。上海眸深智能创始人兼 CEO 穆泽林表示，目前机器人大规模 " 上岗 " 的情况仍较少，多数处于 " 试岗 " 阶段，但部分场景已出现规模化部署。
通用模型开始涉足动作控制。英伟达研究团队 10 月中旬发布的一项研究显示，GPT-6 Astra 本身具备执行通用拾取放置任务的能力；11 月 4 日，苹果研究团队在 arXiv 提交论文，披露人形机器人自主控制系统 HALO，在 6 个未预先扫描或建图的真实环境中完成 360 次单项任务测试，平均成功率 91%，三类组合任务平均成功率 70%。
通用大模型下场，具身 " 大脑 " 的壁垒在哪
壁垒之争随之而来。自变量机器人创始人、CEO 王潜认为，精细运动操作、手部控制与高等级思考、语言能力在进化上同源，语言模型与物理模型的融合是他们很早就期待的事。
星海图创始人、CEO 高继扬判断冲击有限，理由是模型最终要运行在端侧，否则工作节拍跟不上、推理延时解决不了。
眸深智能首席科学家陈涛称，团队把 GPT-6 Astra 接入不同厂商本体测试，原生大脑一两分钟能完成的任务，接入后需 30 多分钟甚至一小时，且中途出错就容易停滞。
智元合伙人、联席总裁熊彦此前表示，通用模型主要体现在高阶任务规划，简单动作生成可能是分钟级，调用一次上百美元，对部署态而言调试成本很贵。
宇树科技创始人、董事长王兴兴的判断贯穿前后两年：卡点不在理解与规划，而在模型与物理世界输入输出对齐的 " 最后几毫米 "，抓取大物体成功率已接近 100%，精密装配明显更低，他预计这一瓶颈未来 1 至 2 年可较好解决。对于具身智能 "ChatGPT 时刻 "，多位业内人士给出的判断落在 2027 年下半年左右。
