11月初，具身智能领域资本动作频繁：RoboScience完成数亿元A2轮融资，简智机器人（GenRobot.ai）获上汽、百度等投资的1亿美元A+轮融资。这一现象标志着行业焦点正从硬件本体制造转向“具身大脑”的研发。
机器人走进现实世界，核心不在于机械结构的灵活性，而在于环境理解、自主决策及复杂任务执行能力。
图源：Google DeepMind
从机械执行到自主行动：机器人“大脑”的进化史
回顾过去半个多世纪，机器人经历了从“提线木偶”向“硅基新物种”的演变。
1961-1980s：机械执行与感知启蒙
1961年，首台工业机器人Unimate在通用汽车流水线作业。此时的机器人缺乏感知能力，仅能依靠预设代码在固定工位重复单一动作，一旦环境发生微小变化即失效。
图源：IEEE Spectrum
随后，斯坦福国际研究院启动Shakey项目，机器人开始通过传感器观察环境并进行路径规划，迈入感知与逻辑推理时代。
图源：CHM Revolution
2010s：深度学习的爆发与“小脑”觉醒
随着深度学习的发展，以波士顿动力为代表的双足机器人展现了出色的运动控制能力（类似人类的“小脑”），但在面对非结构化环境和新任务时，仍缺乏举一反三的泛化能力。
图源：DeepTech深科技
大模型时代：从“语言巨人”到“物理大脑”
大语言模型的引入让机器人具备了初步的语言理解能力，但纯文本模型缺乏对三维物理世界的认知（如重力、材质特性），导致出现“懂指令却无法精准执行”的困境。
图片为AI生成
当前，具身智能进入以VLA（视觉-语言-动作）模型和世界模型为代表的新纪元，强调视觉感知、空间理解与物理规律的结合。
具身智能落地的三大技术挑战
看似简单的“拿水杯”动作，对机器人而言涉及复杂的感知、决策与执行链条：
1. 环境感知：识别物体位置、材质、重量及遮挡关系；
2. 连续决策：应对环境动态变化（如物体移动、人员干扰），实时调整策略；
3. 手眼协调：实现毫秒级的运动控制精度。
因此，具身智能需要的不仅是语言模型，更是具备物理直觉、能实时掌控身体的“物理大脑”。
技术路径：多模态、VLA与世界模型的融合
为实现从“指令复读机”到“自主执行者”的跨越，行业正聚焦于以下关键技术路线：
多模态交互：精准意图识别
针对人类指令的模糊性，机器人需融合视觉、听觉及上下文记忆。例如，科大讯飞机器人超脑平台通过底层融合环形麦阵与全景摄像头，实现在嘈杂环境中“循声辨位”，结合手势与人脸精准锁定意图。
讯飞多模态技术示意
VLA模型：端到端的动作生成
VLA（Visual-Language-Action）模型将视觉感知、语言理解与动作生成直接打通，实现“端到端”控制。其核心优势在于泛化能力，使机器人能通过海量数据学习通用技能，无需针对每个场景重写代码。
行业动态方面，英伟达持续更新Isaac GR00T系列模型；宇树科技开源UnifoLM-VLA-0；灵波科技发布LingBot-VLA并开展真机验证，均致力于提升机器人的通用操作能力。
世界模型：物理常识与因果预判
世界模型赋予机器人对物理规律的认知，使其能在行动前模拟结果（如预测抓取力度是否会导致玻璃破碎）。英伟达推出的Cosmos 3世界基础模型，以及宇树科技推进的WMA世界模型与VLA融合方案，旨在让机器人具备“谋略”，提前规避风险。
端侧模型：低延迟与安全响应
为解决云端通信延迟带来的安全隐患，行业推行“端云协同”架构。高频、实时的保命动作（如避障、平衡）由本地端侧模型处理，复杂规划任务交由云端。
科大讯飞星火X2.6-4B端侧模型等轻量化方案，实现了本地即时响应与云端算力支持的无缝切换，提升了机器人在动态环境中的可靠性。
Spark-X2.5-4B位列HuggingFace Trending榜单前列
结语
具身智能的最终落地并非依赖单一超级模型，而是产业链协同的结果。当多模态感知、世界模型预判与端侧毫秒级响应深度融合时，机器人将真正具备类人的灵活性与智能，从实验室走向广泛的现实应用场景。
参考资料：
. RoboScience完成数亿元A2轮融资，加速通用具身大模型落地, 投资界.
[2]. 具身智能数据服务商简智机器人获1亿美元A+轮融资, 36氪.
[3]. 具身智能发展报告（2026年）, 中国信息通信研究院、清华大学电子工程系.
[4]. 世界模型（World Models）与VLA架构的融合趋势, 人工智能学报.
[5]. 宇树科技王兴兴：公司将并行开展WMA世界模型、VLA视觉-语言-动作具身大模型研发, 新浪科技.
