2025-10-27 人形机器人身体下探到万元以下，“脑子”也要更聪明！

作者：余柯   出品：机器人产业应用

随着近期多个人形机器人企业掀起价格风暴，一边是底价击穿，一边是科研平台化，加之资本持续加码，商业化进展似乎即将飞起。

这场革命的核心，除了更坚固的外壳或更灵活的关节，那颗驱动机器身体的“大脑”——具身智能大模型也极为关键。这不仅是一场技术竞赛，更是一场关乎未来生产力形态的全球战略博弈。在这条被视为继计算机、智能手机、新能源汽车后又一颠覆性产品的赛道上 ，一场围绕AI大脑构建方式的“路线之争”已经打响。从硅谷到北京，全球顶尖的科技公司正押下重注，探索通往通用人工智能的终极路径，一场决定未来十年科技格局的“大脑”之战已然拉开序幕。

核心要点

•‌ 机器人“大脑”端到端与模块化对决

•‌ 中美技术路线对比

•‌ 谁先转起数据飞轮，谁就定义未来智能

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大脑的蓝图：一场全球性的技术哲学之争

在具身智能的赛道上，真正的决胜点在于“大脑”的构建 。如何让机器人看懂世界、听懂指令并付诸行动，全球的科技巨头和创新企业形成了截然不同的技术哲学。

简单来说，这些“大脑”的核心是一种被称为视觉-语言-行动（VLA）的模型，它试图将机器人看到的（视觉）、听到的（语言）和需要做的（行动）统一在一个AI系统里 。但如何实现这个目标，主要有两大流派：

端到端一体化：主张用一个庞大而统一的神经网络，将摄像头等传感器的原始输入直接“翻译”成电机指令。这种“黑箱”式的方法潜力巨大，理论上能发现人类工程师无法预见的最优解，但其决策过程也难以解释和调试。

模块化/混合式：将复杂的任务分解为感知、规划、控制等多个独立子系统，如同一个各司其职的专家团队。这种方法更清晰、可控，但模块间的协作可能成为瓶颈。

比架构分歧更核心的，是数据从哪里来的战略抉择。AI的进化需要海量数据作为“燃料”，但机器人与物理世界的交互数据极其稀缺。因此，是优先依赖可无限生成的仿真合成数据，还是不惜代价采集真实世界数据，成为了各家公司战略布局的根本分野。

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国际赛场：巨头们的“大脑”攻略

在国际舞台上，几家头部企业凭借其雄厚的资本和技术积累，为机器人“大脑”的进化指明了方向。

特斯拉 (Tesla) - 端到端的坚定信徒：

特斯拉的Optimus机器人是端到端路线最彻底的实践者。它的“大脑”Bot Brain可以看作是其汽车完全自动驾驶（FSD）技术的延伸，完全依赖摄像头进行纯视觉感知，通过一个庞大的神经网络直接将图像映射为动作 。其核心优势在于，能够复用特斯拉车队在全球行驶中积累的海量真实世界数据，并通过人类动作捕捉不断学习，目标是打造一个能适应任何环境的通用“大脑” 。

Figure AI - 务实的混合派：

Figure AI的大脑Helix则是一种更务实的混合架构。它采用“快慢脑”双系统设计：一个“慢脑”（System2） 负责理解语言和场景，进行推理规划；一个“快脑”（System 1）则负责将规划转化为高频、流畅的实时动作 。这种架构兼顾了思考深度和反应速度。在数据上，Figure AI主要依赖人类远程操作机器人完成任务来收集高质量的真实数据 。其与宝马（BMW）工厂的合作，让机器人在真实的生产线上每天工作10小时，证明了其商业化落地的速度和决心 。

波士顿动力 (Boston Dynamics) - 运动王者拥抱AI：

以惊人运动能力著称的Atlas机器人，其“大脑”长期以来更多依赖经典的控制理论，而非AI学习。但新一代的全电动Atlas正全面拥抱AI，通过与丰田研究院等机构合作，大力投入强化学习（RL）和大型行为模型（LBMs）的研发，让机器人通过模拟训练和少量人类演示，快速学会复杂的全身协调和操作任务。

英伟达 (NVIDIA) - 赋能行业的“军火商”：

英伟达不直接制造机器人，而是提供打造“大脑”所需的一切工具。其Project GR00T是一个开放的机器人基础模型，同样采用“快慢脑”双系统架构 。更重要的是，英伟达提供了名为Isaac Sim的仿真平台和合成数据生成管线，旨在通过“数据金字塔”策略——用海量互联网视频数据、大规模合成数据和少量真实数据，系统性地解决机器人行业的数据瓶颈 。

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中国军团：软件定义机器人的创新路径

在中国，人形机器人已被提升至国家战略高度，被视为“新质生产力”的重要引擎 。一批专注于“大脑”研发的软件派公司正异军突起，它们的技术路线各具特色，展现了强大的创新活力。

银河通用 (Galaxy Robotics) - “仿真优先”的急行军：

银河通用选择了“仿真优先”的数据策略，其GraspVLA等模型在全球范围内首次实现了完全基于十亿帧级别的合成数据预训练，并能在真实世界中实现零样本泛化抓取 。他们认为，在行业早期，利用仿真技术低成本、大规模地生成数据是快速启动AI“数据飞轮”的最高效方式 。其商业路径也十分务实，率先落地智慧药店、便利店等B端场景，通过“以战养战”的方式，在真实商业运营中收集数据，反哺模型迭代 。

智元机器人 (ZHIYUAN AI) - “生态系统”的构建者：

智元机器人的野心不止于机器人本身，更在于构建整个行业的底层生态。其大脑GO-1采用了创新的ViLLA架构，即“多模态大模型(VLM) + 混合专家(MoE)”，如同大脑中有一个由多个专家组成的团队，能根据不同任务动态调用相应专家，高效处理多样化问题 。在数据上，智元坚持“真实世界优先”，建立了专门的“数据采集工厂”，并开源了百万级的真实机器人数据集AgiBot World 。其最具远见的举措是计划开源机器人操作系统灵犀OS，意图成为具身智能时代的“安卓”，构建开放生态 。

自变量机器人 (X2Robot) - “端到端”的纯粹主义者：

自变量机器人选择了一条技术上最纯粹也最具挑战的道路。他们坚信，通往通用人工智能的唯一路径是“大小脑统一”的单一、端到端大模型 。其WALL-A模型从一开始就采用多任务、海量的真实场景数据进行训练，追求用一个模型覆盖从感知到执行的全链路，以实现最强的泛化能力。商业化上，他们直接瞄准最复杂的家庭服务场景，如养老护理、清洁烹饪等，因为只有真正通用的AI才能应对家庭环境的无限可能性 。

为了更清晰地对比这些竞争者，下表总结了它们的核心AI战略。

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结语

这场围绕机器人“大脑”的全球竞赛，远未到终局。不同的技术哲学——无论是特斯拉的“一体化黑箱”，智元的“开放生态”，还是自变量的“终极通用模型”——都代表了对智能本质的不同理解和探索。目前看来，没有哪条路是绝对的坦途，最终的胜利者很可能不是最固执于某一种路线的公司，而是那些能最高效地建立“数据飞轮”，将仿真与现实、软件与硬件、算法与商业场景紧密结合，从而最快实现自我进化的企业。我们正在见证的，不仅仅是一场商业竞争，更是一个新物种的诞生。这些被赋予了“大脑”的机器，将不再仅仅是工具，而是人类未来旅程中的新伙伴，而这一切，才刚刚开始 。