半两财经｜机器人密集“补脑”：14天连发3个模型，从拼硬件转向拼大脑

当机器人跑得越来越快、跳得越来越高、动作表演也越来越娴熟，何时拥有真正智能并进入“寻常百姓家”干活，也成为屡屡被追问的话题。业内将背后的症结归结为机器人还没有一颗“最强大脑”。北京青年报记者看到，除了专做“大脑”的具身模型厂商在不断攻坚，专做机器人硬件的企业也开始“拼大脑”。国内机器人企业为何密集发布具身模型？专做本体的硬件厂商现在“补脑”晚不晚？

现象：具身模型进入密集发布期

近几个月，国内具身模型发布明显提速——8月已有众擎、乐聚、傅利叶等多家发布自研模型，9月更趋密集。

8月，众擎机器人发布“仿人脑”具身智能引擎EngineAI Awaken；乐聚开源垂域大模型KUAVO-VLA；傅利叶发布通用具身智能体平台，自研“语义任务执行中枢”。

北青报记者在2026世界机器人大会现场采访时看到，傅利叶展台设置的“机器人管家的一天”体验区，观众说出“我渴了”这样的模糊指令时，场内的机器人GR-3便能理解观众的真实需求，完成取水与递送。现场工作人员介绍，传统机器人往往依赖预设路线和固定指令，只能完成固定流程下的动作执行，无法理解复杂自然语言，也不具备自主任务规划能力，傅利叶把大语言模型、三维空间语义记忆、导航规划系统与控制执行调度全链路打通，使机器人能够记忆和识别空间布局、物品分布。

9月，北京人形机器人企业松延动力在14天内连发三个模型。9月8日，松延动力旗下通用具身智能技术子品牌Scalabot发布首个世界模型HERON-World Model；9月15日，松延动力又推出第二个模型HERON-CRA；9月22日，Scalabot发布HERON-Spatial Intelligence（空间智能）。

北青报记者在采访中了解到，松延动力发布的模型World Model负责预演未来；CRA负责行动与学习；Spatial Intelligence负责通过3D仿真资产和4D场景记忆。因为真实世界并不会按照预设的轨迹运行，物体会移动，环境会变化，机器人也难免出现偏差。对于长程任务，机器人需要的不只是“看见”，还需要“记住”。比如，机器人拿起一个杯子很简单，但如果任务是整理桌面、制作咖啡，或者叠好一双袜子，机器人需要连续完成几十个步骤。此时，仅仅理解眼前这一刻发生了什么远远不够。它还需要知道：刚才发生了什么？物体原来在哪里？哪些步骤已经完成？环境又是如何一步步变化到现在的？而机器人真正进入真实世界，不仅需要感知和执行，还需要理解自己所处的空间，并将这些理解用于预测和行动。

9月9日，智元机器人发布两个模型：AGILE 2.0感控一体模型和GE-Act 2.0原生世界—动作模型；次日，宇树科技开源通用人形机器人基础模型UnifoLM-WLA-1.0。

从8月到9月，从世界模型到VLA 再到空间智能，国内具身模型的发布节奏明显提速，功能更丰富。各家抢滩布局的背后，是行业对机器人“大脑”的认知正在收敛：光有四肢不够，还得让机器人看得懂、记得住、干得了。

追访：现在补“大脑”晚吗？

专做具身大模型的企业这么多，已经抢占先机，专做机器人本体硬件的企业现在才开始“补脑”会不会晚了些？对此，多位相关企业负责人表达了自己的观点和判断。

“我并不认为当下入局为时已晚，反而觉得时机恰到好处，这是最好的时代。”松延动力创始人、董事长姜哲源在接受北青报记者采访时表示，从技术侧来讲，过去的三年行业还处在探索阶段，真正能够沉淀下来的有复利的成果比较有限。

从投入力度看，宇树科技将IPO募资金额中的近一半用于机器人模型研发。宇树科技创始人王兴兴也曾在公开发言中表示，公司目前最大的投入方向就是AI模型。

从落地路径看，北京企业阿米奥机器人创始人刘方认为，现在做“大脑”仍然是一个很好的时间点。他向北青报记者表示，现在已经不是一个只靠讲概念就能入局的阶段，必须选择具体场景，持续积累真实数据，解决客户愿意付费的问题。“早期大家比拼的是模型想象力，现在更重要的是谁能把模型变成稳定的生产力。”

在蚂蚁灵波科技CEO朱兴看来，过去两年具身行业在本体硬件和运控方面取得了令人瞩目的进展，这也成为验证“大脑”的前提。他在接受媒体采访时表示，如果物理智能要服务好人，核心的卡点恰恰就是大脑。

从本体优势看，姜哲源认为，大脑不可能脱离机器人本体而独立存在，具备本体批量规模化、低成本制造能力的企业，在数据规模化层面拥有难以比拟的优势。他透露，目前松延动力在“大脑”研发投入占比在持续提升，未来机器人本体获得的营

收会反哺到“大脑”研发上，同样的，“大脑”研发成果也有助于机器人产品的销售。

可以看到，虽然受访者“不晚”的理由各有侧重：姜哲源押注技术路线尚未收敛时点的本体数据优势，宇树将IPO募资近半砸向模型研发，刘方强调场景落地与真实数据，朱兴则把硬件成熟视为验证“大脑”的前提，然而殊途同归，他们都认为当下正是补脑窗口期。

分析：“大脑”研发路线渐趋清晰

业内认为，国内机器人产业正在从过去“拼身体、拼硬件、拼规模”的阶段，正式转向“拼大脑、拼智能、拼场景”的全新赛道，机器人企业也探索出不同的“大脑”研发技术路线，但最终答案尚无定论。

据刘方观察，目前行业“大脑”的研发路线大致有四条：第一条是大模型直接做VLA，也就是把视觉、语言和动作放到一个模型里，让机器人从看到的场景和接收到的指令，直接输出动作。

第二条是模块化路线，把感知、规划、控制拆开，通过传统机器人技术和局部智能模块逐步提升。

第三条是数据驱动路线，核心是通过遥操作、示教和真实生产数据训练机器人。具身智能最终要解决的是劳动能力数字化，所以真实数据非常关键。

第四条是世界模型、仿真和强化学习路线，希望机器人先在虚拟环境中学习，再迁移到真实世界。

刘方认为，从技术上看，VLA和多模态模型刚刚打开了一扇门，行业还远没有形成最终答案。姜哲源也表示，当前VLA模型、世界模型等“大脑”研发技术路线已经相对清晰了，但离真正完全收敛尚早。

北青报记者在采访中注意到，虽然企业间的技术路线有所不同，但打造“通用大脑”已成为共识。姜哲源认为，“具身智能目前仍处在早期阶段，大家一起把基础打牢，比每家关起门来重复造轮子更有价值。”

观察：企业竞逐“通用大脑”

北青报记者在采访中了解到，松延动力的模型研发方向明确为“不绑定单一本体”，姜哲源表示，他们不打算把大脑做成平台服务，精力要集中在把模型做强，把自研本体产品做好，这正是松延“本体+大脑”闭环的核心。松延动力还计划以开源的方式把部分技术成果分享给行业，供科研机构、开发者与产业伙伴开展研究验证，并在此基础上持续创新。

朱兴表示，灵波科技并不是再造一台属于自己的机器人，而是成为更多广义机器人背后的那颗“通用大脑”。灵波科技希望给机器人做一个大脑，帮助机器人理解如何把工作做得更好，让“通用大脑”能够无缝适配不同构型、不同场景的机器人硬件。据介绍，今年以来，灵波科技已发布十余款模型，覆盖视觉、空间感知、VLA、世界模型和世界动作模型，多数选择了开源。

北京企业帕西尼相关负责人向北青报记者表示，帕西尼的技术并不局限于自有机器人。“帕西尼不是只为自己的机器人打造一套感知系统，而是希望把具身感知、数据和模型能力做成可以服务不同机器人和产业场景的通用能力，让AI能够真正地理解物理世界。”

刘方认为，未来不会是某一条路线单独胜出，而是大模型、真实数据、推理能力和传统控制技术结合起来。最终行业拼的不是谁的模型参数最大，而是谁能持续把机器人送进现场、干出结果，并形成规模化复制。“我们不追求做一个只会展示的机器人，而是希望先在有限场景里把劳动能力真正做出来，再逐步扩大任务范围。”

机器人的体验足够出色、能切实带来价值，用户就愿意买单，价格本身不是核心问题。当技术成熟后，价格完全可以降到大众易于接受的区间，姜哲源判断，不过要实现这一步，中间还存在不少待突破的关卡。

文/北京青年报记者 宋霞

摄影/北京青年报记者 宋霞

编辑/王鹏