| S/N | 企業(yè)名稱 | 核心具身大模型產(chǎn)品 |
|---|---|---|
| 1 | 優(yōu)必選 | 開(kāi)源具身智能大模型Thinker |
| 2 | 宇樹(shù)科技 | 開(kāi)源VLA大模型UnifoLM-VLA-0 |
| 3 | 它石智航 | 通用具身大模型AWE3.0 |
| 4 | 銀河通用 | 銀河星腦端到端具身大模型 |
| 5 | 星海圖 | G0 Plus端到端VLA具身基礎(chǔ)模型、Fast-WAM世界模型 |
| 6 | 智元機(jī)器人 | 具身基座大模型GO-2 |
| 7 | 千尋智能 | Spirit v1.5開(kāi)源具身大模型 |
| 8 | 小鵬汽車 | 第二代VLA大模型 |
| 9 | 極佳視界 | GigaWorld系列世界模型、GigaBrain系列具身基模 |
| 10 | 智平方 | GOVLA全域全身具身大模型 |
| 11 | 華為 | 盤古具身智能大模型 |
| 12 | 星動(dòng)紀(jì)元 | ERA-42具身大模型 |
| 13 | 自變量機(jī)器人 | WALL-A具身智能基礎(chǔ)模型 |
| 14 | 帕西尼 | 全模態(tài)具身智能大模型OmniVTLA |
| 15 | 小米 | 開(kāi)源具身大模型MiMo-Embodied |
| 16 | 逐際動(dòng)力 | LimX VGM?視頻生成驅(qū)動(dòng)具身大腦 |
| 17 | 螞蟻靈波 | 開(kāi)源具身智能基座模型LingBot-VLA |
| 18 | 靈初智能 | Psi系列具身模型 |
| 19 | 至簡(jiǎn)動(dòng)力 | LaST?基座模型 |
| 20 | 眾擎機(jī)器人 | 自研通用具身智能大模型 |
| 21 | 梅卡曼德 | Mech-GPT多模態(tài)大模型 |
| 22 | 原力靈機(jī) | 具身原生VLA模型DM0 |
| 23 | 視比特機(jī)器人 | 坤吾產(chǎn)線自動(dòng)生成大模型LineGen |
| 24 | 聆動(dòng)通用（科大訊飛） | iFlyBot-VLM具身基礎(chǔ)模型、iFlyBot-VLA具身基礎(chǔ)模型 |
| 25 | 穹徹智能(非夕科技) | 穹徹具身大腦Noematrix Brain |
| 26 | 卓世科技 | 具身智能大腦Tri?Core |
| 27 | 優(yōu)艾智合 | “一腦多態(tài)”工業(yè)具身智能模型MAIC |
| 28 | 魔法原子 | 原子萬(wàn)象大模型 |
| 29 | 京東 | JoyAI-RA具身大模型 |
| 30 | 眸深智能 | Motion GPT動(dòng)作生成大模型 |
| 2026.04 DBC/CIW/eNet16 | ||
2026年的具身智能賽道，正處在一場(chǎng)極致的分裂與狂歡之中。
一邊是資本的瘋狂涌入：?jiǎn)卧氯谫Y規(guī)模突破百億，Pre-A輪企業(yè)拿下4.55億美元融資，成立不足一年估值便躋身行業(yè)第一梯隊(duì)；國(guó)家將其納入“十五五”六大未來(lái)產(chǎn)業(yè)，全球首份具身智能基準(zhǔn)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)正式落地，政策與資本形成雙重共振。
另一邊卻是行業(yè)的冷峻現(xiàn)實(shí)：工信部數(shù)據(jù)顯示，國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人整機(jī)企業(yè)已超140家，發(fā)布產(chǎn)品超330款，但能實(shí)現(xiàn)千臺(tái)級(jí)量產(chǎn)交付的企業(yè)不足5家，能在工業(yè)產(chǎn)線完成3個(gè)月以上7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行的模型，更是寥寥無(wú)幾。
當(dāng)談?wù)摼呱泶竽Ｐ蜁r(shí)，我們到底在談?wù)撌裁?？是AI下半場(chǎng)從數(shù)字世界走向物理世界的終極敘事，還是又一場(chǎng)被資本催熟的技術(shù)泡沫？這場(chǎng)狂歡的背后，到底哪些是真正的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，哪些是自欺欺人的概念幻覺(jué)？
正本清源
行業(yè)最大的認(rèn)知誤區(qū)，莫過(guò)于把具身大模型簡(jiǎn)單等同于“通用大模型+機(jī)器人本體”。
無(wú)數(shù)企業(yè)的敘事邏輯如出一轍：拿一套開(kāi)源的通用大模型，接一個(gè)視覺(jué)識(shí)別模塊，再套一個(gè)預(yù)設(shè)的機(jī)器人動(dòng)作庫(kù)，便對(duì)外宣稱研發(fā)出了“端到端具身大模型”。這種玩法，本質(zhì)上是給語(yǔ)言大模型裝了一個(gè)遠(yuǎn)程遙控器，用數(shù)字世界的符號(hào)邏輯，去硬套物理世界的運(yùn)行規(guī)則，從根上就走錯(cuò)了方向。
我們必須先厘清一個(gè)核心問(wèn)題：具身大模型與通用大模型，從來(lái)不是同一物種，二者的底層邏輯有著本質(zhì)鴻溝。
通用大模型是數(shù)字世界的原生智能，它的核心范式是“下一個(gè)token預(yù)測(cè)”，訓(xùn)練燃料是互聯(lián)網(wǎng)上可無(wú)限復(fù)制的靜態(tài)文本、圖像數(shù)據(jù)，輸出的是符號(hào)化的語(yǔ)言、圖片與視頻。它的運(yùn)行環(huán)境是封閉的、確定的、無(wú)成本的，模型可以無(wú)成本地回溯、修正、迭代。
而具身大模型是物理世界的原生智能，它的核心范式是“下一個(gè)狀態(tài)預(yù)測(cè)”，訓(xùn)練燃料只能來(lái)自真實(shí)物理世界中，帶因果關(guān)系的、多模態(tài)的動(dòng)作-反饋閉環(huán)數(shù)據(jù)。它的輸出不是符號(hào)，而是連續(xù)的、可執(zhí)行的、必須適配物理規(guī)則的動(dòng)作序列；它的運(yùn)行環(huán)境是開(kāi)放的、不確定的、有極高成本的，一次動(dòng)作失誤，就可能導(dǎo)致設(shè)備損壞、產(chǎn)線停擺，甚至人員受傷，每一次試錯(cuò)都有真實(shí)的物理代價(jià)。
這種本質(zhì)差異，決定了二者的技術(shù)路線從根源上就完全不同。2026年被行業(yè)稱為“具身原生元年”，核心標(biāo)志就是行業(yè)終于達(dá)成共識(shí)：真正的具身大模型，必須摒棄“大模型改裝”的外掛思維，構(gòu)建“感知-行動(dòng)”緊耦合的原生閉環(huán)。
在“偽具身”的外掛架構(gòu)里，認(rèn)知與執(zhí)行是完全分離的：視覺(jué)語(yǔ)言模型負(fù)責(zé)“看懂世界、下達(dá)指令”，外掛的動(dòng)作頭負(fù)責(zé)“翻譯指令、控制電機(jī)”。這就像一個(gè)坐在監(jiān)控室里的人，通過(guò)屏幕給遠(yuǎn)程的機(jī)器人發(fā)號(hào)施令，永遠(yuǎn)無(wú)法應(yīng)對(duì)物理世界的實(shí)時(shí)變化。比如，AI目前完全無(wú)法通過(guò)語(yǔ)言，精準(zhǔn)描述出擰螺絲需要的0.1牛米的力控精度，也無(wú)法預(yù)判地面摩擦力變化對(duì)行走步態(tài)的影響。
而在“真具身”的原生架構(gòu)里，身體與環(huán)境不再是需要克服的干擾，而是智能本身的核心組成部分。智能不是來(lái)自語(yǔ)言模型的邏輯推理，而是從持續(xù)的物理交互中涌現(xiàn)：為了判斷一個(gè)物體能否被抓穩(wěn)，機(jī)器人會(huì)主動(dòng)輕推物體感知重量與重心，而非僅僅依賴視覺(jué)識(shí)別；為了在不平的地面保持平衡，它會(huì)根據(jù)足底的力反饋實(shí)時(shí)調(diào)整步態(tài)，而非按照預(yù)設(shè)的軌跡機(jī)械執(zhí)行。
這就是Demo與量產(chǎn)的核心分水嶺：絕大多數(shù)企業(yè)所謂的具身大模型，只是用語(yǔ)言大模型給機(jī)器人做了一套“語(yǔ)音控制腳本”，永遠(yuǎn)只能在預(yù)設(shè)的場(chǎng)景里完成固定動(dòng)作，一旦環(huán)境發(fā)生變化，便立刻失效。而真正的具身大模型，是讓機(jī)器人擁有了對(duì)物理世界的“直覺(jué)”，能像人一樣，在不確定的環(huán)境里，自主完成目標(biāo)任務(wù)。
大浪淘沙
具身大模型賽道，永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)百家爭(zhēng)鳴的局面。
通用具身大模型的基座，有著極高的準(zhǔn)入門檻：它需要全棧自研的技術(shù)能力，需要百億級(jí)的持續(xù)研發(fā)投入，需要海量的真實(shí)世界數(shù)據(jù)閉環(huán)，需要經(jīng)過(guò)規(guī)?；?yàn)證的工程化體系，需要成熟的商業(yè)化落地場(chǎng)景。這些條件，注定了最終能活下來(lái)的通用基座玩家，一定是極少數(shù)。
未來(lái)的行業(yè)格局，一定會(huì)呈現(xiàn)“基座寡頭化，場(chǎng)景垂直化”的終局形態(tài)。
在通用基座層，只會(huì)剩下兩類玩家。一類是華為、小鵬這樣的全?？萍计髽I(yè)，它們的核心優(yōu)勢(shì)，不是單點(diǎn)的算法創(chuàng)新，而是全鏈路的生態(tài)閉環(huán)。它們有自研的AI芯片，有成熟的算力基礎(chǔ)設(shè)施，有經(jīng)過(guò)規(guī)模化驗(yàn)證的工程化能力，更重要的是，它們有海量的、持續(xù)更新的真實(shí)物理世界數(shù)據(jù)，這是具身大模型最核心的燃料，也是創(chuàng)業(yè)公司永遠(yuǎn)無(wú)法復(fù)刻的護(hù)城河。
另一類，是優(yōu)必選、宇樹(shù)科技這樣深耕賽道多年的頭部企業(yè)。它們?cè)跈C(jī)器人領(lǐng)域深耕了近十年，踩過(guò)了所有工程化和商業(yè)化的坑，擁有完整的硬件本體研發(fā)能力，構(gòu)建了完善的開(kāi)源開(kāi)發(fā)者生態(tài)，實(shí)現(xiàn)了萬(wàn)臺(tái)級(jí)的累計(jì)交付，主導(dǎo)和參與了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定。它們對(duì)物理世界的理解，對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的積累，對(duì)場(chǎng)景落地的經(jīng)驗(yàn)，是靠融資堆出來(lái)的新企業(yè)，在短時(shí)間內(nèi)絕對(duì)無(wú)法超越的。
而剩下的絕大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司，最終只有兩個(gè)結(jié)局。要么在資本退潮后，因?yàn)闊o(wú)法跑通商業(yè)閉環(huán)，無(wú)法形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，最終批量死亡，成為行業(yè)泡沫的注腳；要么放棄通用基座的幻想，轉(zhuǎn)型做垂直場(chǎng)景的解決方案商，基于頭部企業(yè)的通用基座，針對(duì)細(xì)分場(chǎng)景做適配、做定制、做服務(wù)，在細(xì)分賽道里找到自己的生存空間。
未來(lái)1-2年，一定會(huì)是具身大模型行業(yè)的洗牌期。資本的耐心是有限的，當(dāng)融資的錢燒完，卻拿不出規(guī)?；挠唵危貌怀隹捎纳虡I(yè)模式，等待這些企業(yè)的，只會(huì)是無(wú)情的淘汰。行業(yè)的泡沫，會(huì)在這一輪洗牌中，快速出清。
結(jié)語(yǔ)
從元宇宙到AIGC，從大模型百團(tuán)大戰(zhàn)到具身智能熱潮，過(guò)去幾年，我們見(jiàn)證了太多AI風(fēng)口的起起落落。
數(shù)字世界的狂歡，終究要面對(duì)物理世界的殘酷。數(shù)字世界里，你可以用無(wú)限的算力、無(wú)限的數(shù)據(jù)，堆砌出完美的模型；但物理世界里，有重力，有摩擦力，有成本，有風(fēng)險(xiǎn)，有無(wú)數(shù)不可預(yù)測(cè)的變量，它不會(huì)為漂亮的Demo買單，不會(huì)為宏大的敘事買單，更不會(huì)為自欺欺人的概念幻覺(jué)買單。
它只會(huì)為穩(wěn)定的、可落地的、能創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的技術(shù)付費(fèi)。
具身大模型，是AI從數(shù)字世界走向物理世界的關(guān)鍵一躍，也是人工智能真正改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活的終極方向。這場(chǎng)革命，注定是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的長(zhǎng)跑，而不是一場(chǎng)短暫的沖刺。
最終能跑到終點(diǎn)的，一定不是那些最會(huì)講故事的企業(yè)，而是那些真正理解物理世界的規(guī)則，耐得住寂寞，啃得下數(shù)據(jù)閉環(huán)、工程化、商業(yè)化這些硬骨頭，真正為客戶、為行業(yè)創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的企業(yè)。
畢竟，AI的終極使命，從來(lái)不是在屏幕里和人聊天，而是走進(jìn)真實(shí)的世界，幫人解決真實(shí)的問(wèn)題。
（文/米欄）
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