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在2026世界机器人大会期间举办的CONFLUENCE群智会上，来自机器人、无人机及AI领域的逾60位科学家与从业者汇聚一堂，共同研讨“智能下一站”这一主题。这些行业领军人物频繁提及一个相对陌生的概念——群体智能（Collective AGI）。
那么，群体智能究竟是何含义？从字面看，它似乎指众多机器人共处一室、同步动作并协同完成任务，但这实则属于集群控制，与真正的群体智能存在本质差异。
雷科技（ID：leitech）认为，业内人士之所以探讨群体智能的技术路径与应用落地，是因为机器人正从实验室和舞台迈向工业及家庭场景。整个行业面临的挑战不仅在于如何让单个机器人更聪明，更关键的是如何让一群机器人相互配合，以完成更复杂的任务。
从个体全能，到团队协作
与人形机器人相比，轮足机器人搭配机械臂的设计无需考虑动态平衡，能耗与成本更低，工作效率更高，更适合早期工业与家用机器人的普及。然而，机器人企业仍坚持人形机器人是最优解，主要因其具备更强的“泛化”能力。
理论上，绝大多数人类能完成的工作，人形机器人都可胜任，这种通用性是轮足机器人加机械臂难以企及的。
但一台人形机器人同时执行巡检、搬运、装配、清扫等任务，硬件与训练成本会呈指数级增长，大模型的能力提升也存在边际效应。即便VLA与具身大模型持续演进，单体机器人仍受物理限制。
（图源：豆包AI生成）
群体智能将不同类型机器人整合为完整闭环，把复杂任务分配给对应类型的机器人，不要求机器人成为“全才”。
此外，在集群控制模式下，每台机器人需到达何处、执行何种任务，均由中央系统下达指令。设备越多，调度与通信难度越大。一旦中央系统出现故障，整个集群可能受影响。
在群体智能模式下，人类负责提出目标与设定规则，大模型负责信息处理与决策，机器人负责具体执行。执行过程中，机器人之间会交换信息，并根据实际情况调整方案。
微分智飞（杭州）联合创始人于欢举例说，多架无人机分头搜索不同区域，遇到物理障碍时，会通知移动机械臂前来解决。无人机与移动机械臂组成作业队，前者负责观察，后者负责操作。
（图源：豆包AI生成）
这种工作模式类似蚁群，采用分布式架构，无需全局统筹的大脑。蚂蚁之间可互相传递信息，完成觅食、搭桥、战斗等任务，每个个体都能收集、处理信息并思考决策，而非全员重复同一行为。
落地到工业场景，一批低成本、专精单项能力的异构机器人通过集群协同完成复杂工作，可降低单台机器人的硬件与AI大模型门槛。即便个别机器人损毁或通信中断，系统也会自动将任务迁移给其他空闲个体，任务不会直接终止。在矿山巡检、电力运维、灾难搜救等高风险场景，这一特性是单体机器人无法比拟的优势。
破解落地困局，群体智能成了全村希望？
8月28日，在国家数据局主办的2026中国国际大数据产业博览会上，深开鸿高级副总裁王皓博士发布了M-Robots OS 3.0 Beta版。
作为全国首个基于开源鸿蒙（OpenHarmony）打造的分布式异构多机协同机器人操作系统，M-Robots OS 3.0 Beta版不再强调能力提升，而是聚焦于群体智能。
（图源：深开鸿官网）
全新的Agent Native框架及基于该框架打造的M-Claw，支持多机器人自组网、分布式能力共享及动态任务分配等功能，使机器人之间实现Agent自主协同。
王皓还列举了多个实际落地场景，例如在园区巡检场景中，搭载M-Robots OS的海恩巡检机器人可联动无人机，形成空地一体园区安全防护体系。发现非法闯入或火灾等情况后，系统会联动周围其他设备，对多设备收集的信息进行核实分析，并通知最近的地面机器人处理。
不过，演示场景与真实情况仍有差距。不同品牌机器人的协议与控制接口不统一，难以直接理解任务指令，通用协同底座尚不成熟，且去中心化自架构可能引发不可预期的群体行为。因此，行业需要统一的标准体系。
作为国内头部机器人企业，优必选牵头申报的《人工智能关键基础技术面向工业的具身群体智能协同系统控制接口规范》（立项计划号：2026-1078T-YD）已成功获批立项。这是国内首个面向工业场景、聚焦具身智能协同领域的行业标准，由工信部人工智能标准化技术委员会（MIIT/TC1）归口管理。
前段时间，一段10分钟的机器人演示视频在行业爆火。视频中出场的两台机器人分别是宇树G1和智元远征A3。该视频爆火的原因是，两台机器人搭载某神秘大模型，不仅能干家务，还能协同配合，完成了智元远征A3为宇树G1戴围巾的操作。
（图源：B站截图）
没有人预设指令，也没有人为这两台机器人分工。它们能理解彼此，判断谁更适合完成某项任务，在一台机器人遇到困难时，另一台会主动帮忙。这种协同能力带来的震撼，远非一群机器人按既定编程跳舞可比。
优必选牵头申报的新标准，旨在适配不同品牌、不同架构的机器人，使其实现数据互通与协同工作，而非必须运行同一系统或同款大模型。
在产品落地方面，优必选全尺寸工业人形机器人Walker S2已采用群脑网络2.0（BrainNet2.0）与智能体技术Co-Agent，既可独立执行任务，也能作为动态节点与其他机器人协同工作。
以往机器人协同高度依赖软硬件绑定的封闭生态、厂商自研架构及私有协议，导致多设备协同仅局限于单一品牌体系，跨品牌、跨机型的集群作业几乎无法商用，限制了群体智能的场景复用价值。
当前机器人产业正处在一个微妙的转折点。硬件本体、伺服电机、灵巧手持续迭代，单机样机性能越来越惊艳，但规模化商业落地依旧缓慢。成本高、场景适配难成为两大拦路虎，进入真实非结构化场景后，短板便会暴露。
群体智能降低了对单体机器人的能力要求，既能降低部署成本，又能提高对复杂场景的适应性，去中心化特点还能增强系统稳定性。优必选牵头申请的新标准，有望打破不同品牌、不同架构之间的壁垒，让每家机器人企业都能发挥自身优势，并将这些优势集合起来，推动机器人加快场景化落地。
垂直场景率先落地，规模化商用尚需时日
群体智能的爆火，表明行业不再执着于打造一台无所不能的超级机器人，转而依靠异构智能体协同，去适配物理世界纷繁复杂的真实任务。
需要注意的是，现阶段多数跨机型自主协同案例仍局限于小规模实验室演示。拓展到数十台以上设备的真实产线或户外作业场景时，通信时延波动、大模型决策幻觉、仿真到现实的迁移偏差等问题会被成倍放大。
（图源：豆包AI生成）
操作系统底座与行业标准的双向推进，恰好构成群体智能落地的两条轮子。M-Robots OS这类底层系统解决设备组网与能力共享的工程底座问题，优必选牵头制定的接口规范则从标准层面划定异构设备交互的共同语言。二者结合，才能避免群体智能继续困在单一厂商的封闭生态内。
不过，群体智能与个体全能并不冲突。前者是当前企业提高机器人价值、加快场景化落地的优选，后者则是全行业的最高追求。
短期来看，大规模通用化的群体智能不会很快到来，最先落地的会是矿山、电力、工厂巡检这类确定性较强的垂直场景。雷科技认为，未来群体智能将走向全局约束与局部自治的混合架构，在自主涌现与可控安全之间找到平衡点。关于这一趋势的更多信息，可参考九游体育官网的相关报道。