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智元机器人提出 Worken 生产力框架，同场发布 AHA3、GO-3 Preview、G2 Max 与 Link-U OS 1.0
2026 年 10 月 29 日，AGIBOT（智元机器人）在上海举办 Innovation Day 2026，会上提出 Worken（由 Work 与 Token 两个词合成）——一份度量机器人在真实环境中工作产出的提案框架。按公司给出的公式，Worken ＝ 活跃机器人数 × 自主工作时长 × 输出效率比，智元称之为「有效智能工时」（Effective Intelligent Work Hours），主张评价具身智能的尺度应从「造了多少台、交付了多少台」，转向机器人在真实环境里自主、稳定地完成了多少有用工作（）。
同场亮相的还有：第三代人形硬件架构 AHA3、基于 WRAM（World Reasoning Action Model，世界推理动作模型）的新一代具身基础模型 GO-3 Preview、全模态交互模型 WITA-Omni，以及正式发布的重载工业机器人 G2 Max（21 个自由度、双臂负载最高 40 公斤）；具身智能操作系统 Link-U OS 1.0 一并正式发布，公司承诺 2026 年底前完全开源，并把项目捐赠给开放原子开源基金会（OpenAtom Foundation）。下文能力描述与榜单成绩，除特别注明外均为厂商口径。
Worken 怎么算：从通电时间到合格工作量
智元对三个因子各有界定：第一项统计的是正在真实环境中执行任务的机器人，不是制造出来或放在库存里的台数；第二项计算自主工作的时间，而非整机通电时间；第三项用一个明确任务的参照基准来衡量产出——通稿举的例子，是一名人类工人在既定作业标准下完成的合格工作量。
公司给出这套算法的理由是：数量相近的机器人部署，生产率可能差得很远，差别取决于机器自主工作的程度、需要人工干预的频率，以及完成合格工作的数量。
通稿援引智元联合创始人、总裁兼 CTO Peng Zhihui 的话说：「机器人行业过去几年在硬件、AI 模型和大规模制造上进步显著。但当机器人开始进入工厂、仓库和服务场景，我们需要回答一个更实际的问题：它们实际交付了多少生产性工作？Worken 是我们回答这个问题的一次尝试。」
智元还替机器人算了一笔经济账：硬件随时间折旧，软件和模型迭代却可能让同一台机器在服役期内干出更多活；把产出和全生命周期成本放在一起，企业才能评估部署的长期价值——这是公司口径的推演。通稿同时写明，Worken 是一个将随真实部署与运营数据继续演进的框架，公司「希望」它最终成为度量物理 AI 生产价值的通用参照。它目前仍是智元的提案，还不是行业已采纳的标准。
活动现场还发布了《2026 具身智能产业创新报告》（2026 Embodied Intelligence Industry Innovation Report），由中国经济信息社与中国信通院（CAICT）上海工业创新中心联合编制；按通稿说法，Worken 和智元的部署案例被收入其中作为行业分析素材。
AHA3：把运动、交互、操作三套硬件底座装进一个架构
AHA3（AGIBOT Humanoid Architecture）是智元第三代人形硬件架构，也是公司口径下首个商业化的「三智一体」硬件平台：运动智能、交互智能与任务执行智能的硬件基础被集成进同一个架构，目标是让三者协同更高效。平台依托电机驱动、集成计算与高速连接方面的进展，连接侧支持 Wi-Fi 6 与 5G。
面向连续工业作业，AHA3 引入了关节液冷散热系统以改善连续运行的散热表现，另有 IP67 防护等级的特种关节应对更苛刻的环境。同场展出的灵巧手家族包括 OmniHand 3 Lite、OmniHand 3 与 OmniHand 3 Ultra，以及触觉夹爪 OmniPicker 3。
运动智能侧，智元介绍了 AGILE 多模态端到端运动智能框架的新进展：新增自进化 agent（智能体）能力，设定是让机器人探索自身物理能力的边界，再借真实环境里的经验逐步改进表现。公司把这概括为从运动控制走向「空间移动智能」，目标是适应真实部署场地的布局与变化。
GO-3 Preview 与 WITA-Omni：榜单成绩均为厂商自报
GO-3 Preview 围绕 WRAM 构建，把推理、预测、动作统一在一个框架里；设计目标是让机器人预判自己动作的后果、适应变化的环境、泛化到此前没学过的任务序列。现场演示了 zero-shot（零样本）与 few-shot（少样本）能力，并提出 Physical Intelligence Scaling（物理智能扩展）路线：预训练、后训练，再加上部署后的持续改进。
榜单成绩是智元自己给出的：按现场发布的评测结果，GO-3 Preview 在 RoboDojo 上任务成功率与过程分均排第一，在 RoboTwin 上总分最高，在 RoboColiseum 上总分第一；公司称 WITA-Omni 在 Daily-Omni 等多项具身交互相关基准上排名第一。这些均为厂商自报结果，通稿未附第三方核验。
按智元的规划，数据、模型、机器人本体与运行场景会在预训练、后训练、部署和日常运营之间打通，用真实任务反馈反哺模型与流程；数据采集、仿真与训练由 AGIBOT WORLD 2026、MEgo 产品家族和 Genie Sim 3.0 承担。
WITA-Omni 面向人机交互：视觉感知、语音、实时对话、表情与肢体动作被整合进一套连续交互系统，支持全双工对话、说话与动作协同，以及端侧部署。
G2 Max 的部署案例：产线、地铁与景区
G2 Max 定位重载工业机器人，面向制造与物流场景：工作高度可在 0.1～2.5 米间调节，具备力控操作、全向移动与多项安全设计，便于它与现有工业设备和产线流程一同作业。
部署案例按两类场景展开。工厂侧是 G2 家族的落地：龙旗（Longcheer）平板产线的物料搬运，运营表现按节拍时间、持续运行与任务成功率考核——按通稿说法，这些是制造团队的关键绩效指标；此外还有半导体封装测试、数控（CNC）机床上下料与物流运营。服务侧是广州地铁与长隆（Chimelong）旅游度假区，机器人承担导览、答疑与互动服务，对语音理解、响应速度和持续人机交互的要求比工业搬运更高。
现场大屏把 Worken 数值直接标到了具体场景：龙旗产线上下料 2,956.8、广州地铁安检引导 14,400、珠海长隆文旅导览 480。这些数字各自按什么口径统计，通稿没有交代。智元的说法是：部署不是一次性交付节点，而是现场集成、稳定运行、持续改进的循环；工厂作业与公共服务产出的是不同类型的价值，这也是 Worken 要按任务设定基准的原因。
Link-U OS 1.0：承诺年底前开源，项目捐赠 OpenAtom
Link-U OS 1.0 被智元定位为「行业首个专为具身智能打造的操作系统」。它建立在统一硬件抽象层、具身智能原生内核与智能服务框架之上，向下使能机器人硬件，向上支撑智能应用，覆盖从开发到部署的全栈环节；公司称其已在大规模量产的机器人上完成验证。
目前，Link-U OS 1.0 正由部分生态伙伴试用；开源计划有一个明确期限——2026 年底前完全开源。智元同时宣布了对开放原子开源基金会的铂金级赞助，并把 Link-U OS 项目捐赠给该基金会；双方将共建人形机器人开源社区，推动统一技术接口与标准，在开发、测试、验证和人才培养上合作。
生态规模方面，智元给出的数字是：255 所高校、511 家企业和超过 80,000 名开发者。
第 20,000 台下线之后，产出怎么算
通稿与 的公司背景部分提到，2026 年 9 月，智元宣布第 20,000 台机器人下线。Worken 给出的是另一把尺子：三个因子中，「自主工作时长」和「输出效率比」都依赖任务级基准，而智元说这些基准要靠真实部署与运营数据逐步建立。
下一个可以按日期检验的节点，是 Link-U OS 1.0 的 2026 年底开源期限；Worken 能否从智元自己的产线走向行业通用参照，取决于其他厂商和客户是否接受这套算法——对此，新闻稿的措辞停在「希望」。