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      人形機器人告別“本體時代”?

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      作者:彭堃方

      編輯:呂鑫燚

      出品:具身研習社

      人形機器人的“派系”已經愈發模糊。

      此前,業內常用布局側重來區分,催生出“純本體”和“本體+大模型”兩個派系。但如今我們能看到,兩個派系已不再有明顯區別。

      一個清晰的信號是,王興興在《揚聲》的采訪中表示,“誰能把機器人用的大模型做出來,誰就是全世界最厲害的AI公司和機器人公司。”

      這句話之所以有被單拎出來的分量,是因為它出自一位長期被視為“本體派代表”的企業家之口。某種程度上,這更像一次行業內部的“新故事線”,即當最擅長做本體的人,開始公開強調大腦的重要性,一個新的敘事周期已經呼之欲出。

      這個周期和產業整體風向密切相關,人形機器人的本體工程化能力已跨過“從0到1”的臨界點,關節控制、運動穩定性等硬件指標趨于收斂,行業競爭焦點正向更高維度的智能交互遷移。

      得模型者得天下,不再是一個片面的口號,而是真實的產業寫照。

      當本體廠商開始看重大腦的發展,當人形機器人的邊界逐漸消融,留給廠商的課題不再是一味地堆產能,而是新的卡位戰。



      實際上,本體廠商并非才意識到“大腦”的重要性。

      很早之前,宇樹科技王興興、眾擎機器人趙同陽、松延動力姜哲源等幾位典型的“本體派”創始人,在被反復追問模型進展時,都給出過類似回應:已經在做,也會持續加大投入。只是到了如今,這件事從“方向判斷”,真正變成了一場必須通過的補課與補考。

      過去幾個月,本體企業的回應開始具體化。

      眾擎、松延相繼選擇通過合作方式補強大腦能力。去年12月,松延動力與慧辰股份達成戰略合作,雙方以消費級人形機器人“小布米(Bumi)”為核心,在機器人大腦研發和場景化智能應用上展開深度協作。

      今年1月30日,眾擎機器人又與鋒物科技達成深度戰略合作,并聯合成立合資公司,明確提出以“本體為基+大腦賦能”的模式,打造新一代AI安防具身機器人主機廠。

      再看宇樹。今年1月29日,宇樹開源了面向通用人形機器人操作的視覺—語言—動作大模型UnifoLM-VLA-0,這是繼去年9月開源世界模型動作架構UnifoLM-WMA-0之后,在“大腦”方向上的最新動作。



      更具戲劇性的是,就在前一天,螞蟻旗下的螞蟻靈波發布并開源了LingBot-VLA具身大模型。短短幾天內,又密集推出了LingBot-Depth空間感知模型、LingBot-World世界模型、LingBot-VA具身世界模型等圍繞具身智能發展的“全套式”技術基礎設施。

      這種發布節奏與密集程度,已經不只是“展示成果”,而是“轉舵”。

      換句話說,本體廠商如果自己不做模型,市場并不會因此停下腳步。車企巨頭、互聯網大廠、AI模型公司,乃至一批“重腦輕體”的具身智能初創企業,都在加速入場。

      某種程度上,這正是“不上桌,就會上菜單”的現實寫照。

      更深一步探究來看,為什么本體廠商集體在這個時間段開始補課?

      直接導火索在于本體已經愈發成熟,截至目前,國內人形機器人整機企業已超過140家,發布產品達330多款。人形機器人,早已不再是稀罕物。

      更重要的是,量產這條路已經走通。今年1月底,北京人形機器人創新中心“中試驗證平臺”正式啟動,并在現場下線第1000臺客戶定制化樣機。需要強調的是,這是客戶定制化樣機,而非內部驗證產品,這與平臺“對外服務”的定位高度一致。

      該平臺已經搭建起整機生產示范線、關節生產線和小批量試制線,能夠提供從試制打樣、性能工藝驗證,到整機裝調、測試驗證的一站式服務,并具備年產5000臺套的能力。



      這不僅意味著量產能力的提升,更意味著頭部廠商正在將自身的工程經驗外溢、輻射至中小廠商。人形機器人的制造,正在從“難題”,演化為一項成熟工業能力,并逐漸形成層次分明的產業格局。

      不久前的數據顯示,全球人形機器人裝機量約1.6萬臺,中國廠商市場占比超過80%,其中宇樹、智元以5000臺級交付量絕對領跑。

      從這個角度看,本體側無論是構型還是產能甚至是產業鏈都已十分成熟,本體的卡位戰,已經進入尾聲。而這也是本體廠商補課模型的重要原因。



      坦白講,本體補課模型這事,聽起來有點“脅迫”意味,好像產業行至今日單純“做本體”這條路走不通了。但實則并非全是挑戰,也充滿機遇。

      從挑戰來看,一方面,要與有先發優勢的強敵競爭;另一方面,又不得不雙線作戰,在鞏固本體優勢的同時,與具身模型企業展開正面博弈。

      機遇也十分清晰,產業的轉向并非意味著產業要走向“重腦輕體”的極端,而是要實現“兩條腿走路”的健康生態,通過本體技術的規模化落地,搶占科研、展演等基礎市場,完成數據積累與資金回籠;再以持續的模型突破,拓展工業制造、家庭服務等復雜開放場景,形成技術迭代與商業變現的正向循環。

      值得注意的是,這場“大腦革命”并未關閉中小企業的機會窗口。王興興在采訪中坦言,未必是算力最多、資源最雄厚的公司才能跑出來,今天的AI依然高度依賴“天才驅動”。言外之意是,在這場新的敘事中,中小企業依然有機會上桌。畢竟,連他自己都曾調侃:“我們做出(具身大模型)的概率,也不超過50%。”

      這種坦誠背后,恰恰揭示了賽道的新機會點:在技術路線尚未完全定型的階段,中小企業憑借靈活的決策機制、精準的場景切入,仍有可能在細分領域實現破局。

      從產業估值與商業現實來看,模型的價值權重仍占據明顯上風。全球具身智能企業估值榜單中,排名前三的均為模型主導或體腦雙輪驅動的企業,剛更新模型的Figure AI以390億美元估值領跑,Skild AI、Physical Intelligence分別以140億美元、56億美元緊隨其后。這一格局直觀印證了資本市場對模型能力的高期待,也讓純本體企業的發展敘事面臨考驗。

      業內普遍認為,本體廠商通過規模化量產實現的利潤空間本就有限,這一觀點也得到了外網爆款調研《Humanity’s Last Machine:A deep dive on humanoid hardware》的硬核佐證。

      該報告對中國人形機器人供應鏈深度走訪后發現,人形機器人BOM各環節的結構成本可壓縮空間有限,單純依靠產量提升的規模效應難以實現大幅降本,特斯拉Optimus從4萬美元降至2萬美元的成本目標近乎難以達成。這意味著本體企業寄望于 “以規模降本” 的單一路徑可行性偏低,也讓這類發展邏輯容易被資本市場誤解。

      Figure AI的CEO也多次直言,人形機器人的競賽核心是率先實現 “通用化”,這本質上是技術研發問題,而非單純的制造量產問題。盡管其言辭向來激烈,此前還曾質疑優必選的量產能力,這番表態難免被外界解讀為帶有行業競爭情緒,但也從側面點出了產業發展的核心邏輯,全棧才是具身智能的終極方向。



      事實上,這場轉舵并非對本體技術的否定,而是產業從“單一技術比拼”邁向“系統能力競爭”的必然升級。

      本體是物理載體,模型是智能核心,二者缺一不可,資本市場對模型的偏好,本質上是對“智能落地能力”的期待,而非對本體技術的忽視;而本體企業補模型課,也不是放棄自身優勢,而是為了讓本體技術在模型的加持下,突破場景應用的天花板。

      對于整個產業而言,無論是頭部企業的雙輪驅動,還是中小企業的細分破局,核心都不再是“做體” 還是 “做腦”,而是找到自身定位,構建起適配場景的體腦協同能力。

      頭部企業可依托資源優勢推動通用技術研發,中小企業則可聚焦半導體輔件搬運、光伏電站巡檢等高價值細分場景,通過“本體定制+輕量化模型” 的組合打造差異化壁壘。

      當所有玩家都跳出“單維競爭” 的思維,真正圍繞場景構建起感知-決策-執行的完整閉環,具身智能產業才能真正從技術展演走向規模化商業落地,而這條轉舵之路,終將成為產業走向成熟的必經之路。

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