机器人大模型技术发展 - 机器人大模型是破解传统机器人控制瓶颈、迈向通用具身智能的关键路径 [1] - 行业形成共识认为机器人大模型可通过融合视觉、触觉等多模态信息弥补机器人"物理常识"不足 [2] - 产业重心已转向"小脑+大脑"系统研发 不同企业在研发与商业化路径上存在差异 [1] 现有技术模型局限性 - 大语言模型在自然语言处理领域成熟但无法直接解决机器人物理操作问题且存在"幻觉"现象 [3] - 自动驾驶模型与机器人技术有相通之处但机器人面临场景更复杂 对通用性要求更高 [3] - 自动驾驶领域存在的极端场景泛化不足和安全冗余失衡问题在机器人领域同样难以突破 [3] 商业化发展路径 - 商业化存在"硬件优先"（由车企、机器人企业主导）和"模型优先"（由AI企业主导）两种路径 [4] - 受场景复杂度、技术门槛及商业回报周期影响 多数企业可能聚焦特定垂直领域实现场景化应用 [4] - 仅有少数具备全栈技术能力、资源整合优势与长期主义战略的企业有望突破至"具身智能"层级 [1][4]