机器人开始从秀肌肉转向拼脑子 具身大模型成关键

2026年8月19日至8月23日，世界机器人大会在北京举行。这次展会中，展示机器人实际应用的展台比以往更多，吸引了不少观众的目光。在这些展区，人们可以看到一台人形机器人叠起T恤送进洗衣机，另一台在模拟厨房里翻炒，还有机器人在搭积木、搬箱子等。许多机器人不再依赖遥控器或固定程序，而是能够自主决策和行动。

无论是论坛上的专家讨论还是展台上的广告语，都频繁提到“具身大模型”和“自主驱动”。这些现象表明，具身智能行业正从单纯展示机器人的身体能力转向更注重其智力发展。

过去两年，机器人公司主要展示的是运动控制和硬件本体，如能否走稳、跑跳、翻跟头以及灵巧手能否抓住物品。然而今年的WRC上，这种趋势有所变化。智平方机器人做咖啡，深朴智能机器人洗衣服，星尘智能机器人做饭，银河通用和蚂蚁灵波的机器人在食品、药品零售区忙碌，加速进化机器人则与人类小孩进行点球大战。这些任务虽然不一定更炫酷，但更贴近实际应用场景，要求机器人具备理解和调整自己行为的能力。

厂商们开始强调“具身大模型”、“让机器人干活”和“自主驱动”。这三个词紧密相关，意味着机器人需要在复杂环境中独立完成任务。以洗衣服为例，机器人需将衣服放入洗衣机并启动，过程中如果衣服有边缘露在外面，机器人还需调整位置。家庭环境多变，机器人必须随时调整动作才能顺利完成任务。因此，开发具身大模型成为机器人商业化的关键。

资本市场也对这一趋势做出反应。过去三年，投资重点逐渐从机器人本体转向机器人大脑。根据统计，2026年上半年国内具身智能融资总额超过430亿元，其中一半以上资金投向以“大脑”为主的公司。这意味着只做机器人身体的空间越来越小，竞争转向谁能让机器人学会思考。

具身大模型的竞争本质上是数据的竞争。整个行业期待类似ChatGPT那样的“涌现”时刻，即当数据积累到一定程度时，模型突然具备更强的泛化能力和物理直觉。目前，大厂如蚂蚁灵波、字节跳动、京东和小米都在推进自己的基座模型，并提供给一些本体小厂使用。然而，现有的数据量远远不足，还需要大量高质量的数据支持。

数据采集方式包括真机遥操作、第一人称数据和仿真数据。第一人称数据因其成本可控且数据可靠成为主流，但也有观点认为随着仿真数据可靠性提高，未来会成为主流。WRC展会上的一些互动环节实际上也是为了收集真实世界中的数据。

尽管如此，行业尚未形成统一的技术路线。VLA（视觉-语言-动作）路线和世界模型路线各有优劣，新的趋势是两者融合，但具体方法尚无定论。技术路线之争导致市场情绪波动，从FOMO到冷却再到FOMO新赛道，股票市场也随之起伏。对于具身智能来说，真正实现目标还有很长一段路要走，预计还会经历多次乐观与悲观的情绪循环。