屯昌护角胶 展台能跳舞，工厂拧不准，具身智能的“大脑”还在补课

8月的世界机器人大会展馆里屯昌护角胶，人形机器人跳舞、叠衣服，每个展台都在尝试宣告通用机器人时代的到来。

同周，宇树科技在科创板挂上市，成为人形机器人股，但上市后股价连续下跌、接近腰斩的表现，又像盆冷水浇在行业头上。

热潮与现实之间，个事实正浮出水面：机器人真正能做的事，与对外展示的能力之间，仍然横亘着条巨大的鸿沟。而这条鸿沟的根源，在于负责理解世界、规划任务、预判动作的核心——具身智能“大脑”，仍处于早期的发展阶段。

大脑发出指令，身体接不住

逛完机器人大会后，锦秋基金伙人臧天宇认为，这个夏天，很可能是海外对机器人产业评价的转折点——企业开始占据大会中心，而海外各参与者开始正视具身智能产业的全球地位。

不过这并不意味着厂商已在每项技术上先。只是过去外界常把机器人理解为供应链强、成本低、原创不足。今年从本体、具身模型、灵巧手、轮式双臂到消费外骨骼，多环节出现过海外的产品或不同的技术路线。

诸多路线中，几乎每头部具身公司都在谈世界模型，但该概念背后，是尚未收敛的技术路线：有人从生成出发，有人把动作与动力学起建模，有人强调仿真与真机迁移，也有人用世界动作模型直接连接规划与控制。

台通用机器人可拆解成三层：上层是大脑（VLA、世界模型、规划系统），负责指干什么、怎么干、识别目标、预判后果；中间层是全身协同（运动、平衡、航），负责去哪里；底层是手部操作（灵巧手+力控），负责实际对物体施加动作。

过去年，层智能架构的法案已有明确路径：VLA（视觉、语言、动作）模型已经可以看懂指令、识别场景、输出抓取策略；世界模型也能够演简单操作的后果。用业内人士的话说，现在不是机器人不知道该不该抓杯子，而是明知道要抓，但手抓不住、滑、用力过猛捏扁盒子、不会开带锁的柜门。

即大脑已经可以发出正确指令，但硬件底层执行层接不住大脑的指令。这就是工程落地视角下，手部操作成为“能不能真正干活”瓶颈的直接原因。

星动纪元创始人、CEO陈建宇认为，通用机器人需要具备两个特征：是上限，有的自由度与智能，做到以前机器人做不到的事；二是通用，泛化强，做新事情不需要像用机器人那样重新开发软硬件，大部分东西可以直接复用和泛化。

但要实现这两个特征，大脑和本体须协同进化。短期看，手和身体先成为落地卡点，灵巧手的力控精度、双足的稳定、全身协同的流畅度，都还达不到工业要求。中长期看，当移动、抓取硬件能力达标后，大脑就会变成下个核心瓶颈。

这判断也得到了产业链上游的印证。位减速器厂商向财经记者透露，目前人形机器人真正大规模量产的应用场景几乎没有，主要客户还是科研、表演和教育，工业场景的应用“噱头大于实际”，因为工业精度要求毫米，而人形机器人的操作精度还远达不到。

从展台到工厂的三重门槛

常被外界质疑表演大过实操的宇树科技，其实过去几年直在动机器人走进生活与工厂。

宇树科技创始人、董事长兴兴透露，2024年宇树跟汽车工厂作做落地应用，但直没有大规模广，主要原因是目前的率和泛用能力不够。虽然机器人能做些简单装配，但率比人力低。

泛化能力不足是全行业的共同痛点。例如，目前很多模型在固定场景做足够的采集、训练，成功率可以做到接近；但如果操作物品或环境稍微换下屯昌护角胶，成功率会明显下降。

在兴兴看来，本质是模型输入输出与机器人本体对齐程度不够：任务执行趋势没有问题，但往往卡在后几厘米或几毫米的微小偏差，造成任务失败。对于机器人来说，每次感知输入、动作输出都会叠加现实世界的偏差和损失。

浙江人形机器人创新中心席科学熊蓉从系统的角度拆解了落地难题。她认为，机器人真正进场需要解决四个问题：是长期可靠运行，工厂里有很多突发情况和异常工况，模型失败会致整个作业失败；二是泛化能力不足，事训，物体、场景、光照变化就要重新采数据训练；三是操作精度目前基本在厘米到毫米，而工业往往要求亚毫米，视觉已经不可见，需要力触来解决；四是执行率偏低，感知、理、决策到控制形成回路，比传统闭着眼睛重复干活多了很多环节。

“归根到底，因为物理世界具有不可约。”熊蓉表示，模型法用套总结出来的规则去描述物理世界的复杂，现在的数据和模型能力也没办法涵盖物理世界的丰富和复杂。

不少机器人企业将产品向工业场景。五视界董事长兼CEO李熠认为，这些机器人是否真有生产力，能否创造真正价值，这些关键信息会在产业界快速传播。

“人传人的速度快。它口碑好，真有用，就能快速铺开。”李熠表示：“如果口碑不好，下半年就会是试金石，明年就要基本上被洗了。”

从VLA到世界模型的范式迁移

行业对具身大脑的研发投入持续多年。

年前，VLA是行业主流路线。位投资人对记者表示，并非因为它对正确，PVC管道管件粘结胶而是该路线在可控场景下能够跑通，成为现实的选择。经过年发展，VLA在泛化、动态环境和长程任务上的短板逐渐显现，从业者开始将世界模型的预测与建模能力融入原有架构，甚至直接向世界模型范式迁移。世界模型也因此成为2026年具热度的创业向。

陈建宇将具身大模型的迭代式归纳为三个范式：语言模型+机器人控制；2023年以GPT-4为代表的多模态语言模型出现后，对应的VLA模型；2024年Sora代模型出现后，具身智能基于类似法做出世界动作模型，除了能预测未来产生的动作，还能预测未来并对决策进行闭环。

大晓机器人董事长晓刚表示，VLA本质是模仿学习，擅长在静态环境中完成特定绑定任务，但泛化能力有限；而世界模型能够持续生成并预测未来世界状态，根据动作策略预判数秒后的演变，从而在动态变化中实现主动适应与自我调整。

与此同时，VLA也在进步迭代。美国明星具身大模型创业公司Physical Intelligence的π0.7、Generalist的GEN-1等模型开始出现和世界模型融的迹象。但也暂局限于实验室环境，尚未大规模真实落地。

多位行业人士表示，经典VLA架构的优劣势已较为明显，世界模型长处是对环境的预测和建模。英伟达世界模型底座Cosmos 3显示出，统架构的世界模型可能对VLA能力带来潜在提升；同时先的VLA模型也正在用不同法连接、缝世界模型的能力。

但论是VLA还是世界模型，所有法路线的背后都绕不开同个瓶颈——数据。

摩尔线程创始人张建中对比称：今天的具身智能模型非常小巧，VLA模型大部分在70亿参数规模上下，离早期语言模型千亿差距较大。很多人训练今天的VLA，几十个GPU甚至几张卡就足够。他判断，具身智能的GPT时刻定是在千卡、万卡别以上集群上训练出来的，而具身智能比语言模型至少落后5年。

模型迭代与数据短缺之间的鸿沟该如何跨越？墨奇智能联创始人兼CTO黄青虬对记者表示，在数据短缺的情况下，行业可以做些先实验并得到部分结论，对下阶段数据量上来之后的发展具备指意义。

随着整体数据量的增长，部分结论会被翻，包括法架构也在新迭代中。黄青虬表示，这属于行业发展早期的正常现象。且过程中会沉淀下来两样东西：是Infra（基础设施），即模型训练与数据采集的工程能力；二是人才团队。终，具体的实验结论会大浪淘沙，但基建能力与人才积累会伴随行业长期成长。

泡沫之下，理生长

回到初的问题：这股具身热潮里有多少泡沫？

黄青虬表示，客观来看，当前行业确实存在定泡沫——落地创造的实际价值远未匹配各公司的估值水平。但这在长周期、大赛道的产业早期实属正常，适度的泡沫反而具有正向催化作用，能够加速技术迭代与行业进化。

李熠认为，以十年为具身智能观察期，短期内即便存在泡沫，长期看来都不是问题。现在具身智能的关键在于跑通两个卡点，是质量数据短缺，二是终端机器人产生实际价值。

“比如以前下煤矿需要十个工人累死累活的，机器人如果能很好的解决类似问题，这些机器人的广泛应用就会消除行业的泡沫。”李熠表示。

开放原子开源基金会理事长谢少锋认为，当前行业面临三大挑战：技术路线发散、标准缺失、产业可持续发展困境。例如，技术体系的分散造成创新资源重复消耗，企业反复开展基础适配、系统集成和工程验证，同类的问题多次解决也在加剧数据孤岛的形成，不同本体的传感配置、动作空间、任务定义和数据结构不统，成本的数据往往局限于单的设备和任务。

Arm物理AI机器人技术研究全球负责人Federico Pecora（费代里科・佩科拉）提出了个常被忽视的视角：难点不在各单项技能，而在各项技能的自主组。

“想象下，五年后我们和人形机器人去市购物，让它购物车、去取十公斤大米、在牛奶区碰面。我们不能假设这个机器人之前来过这个市，也不能假设它门训练过车。”他认为，未来需要的是个能够动态组装、调度、部署和管控机器人各项能力的智能层，而这目前还处于早期研究阶段。

热潮终将退去，留下的是真正在解决问题的公司。兴兴给出了他对“ChatGPT时刻”的定义：快的话2至3年，慢的话5年或者10年，如果大能看到把台机器人带到任意陌生环境、带到庭，基本可以实现80左右的任务，差不多实现具身智能ChatGPT时刻，即未来真正产业临界爆发点。

在那之前，机器人的大脑还需要多数据、优架构、强物理世界理解。展台的灯光很亮，但真正的考验在工厂的流水线上、在庭的厨房里、在那些没有聚光灯却需要机器人日复日稳定干活的地。举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者

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