文章核心观点 - 具身智能正成为科技领域新焦点，其核心载体是人形机器人，而机器人的“大脑”系统是决定行业发展速度的关键 [1] - 机器人大脑以AI大模型为核心，需整合传感器数据、物理规律和硬件限制，技术研发难度高于通用大模型 [2] - 行业技术路线呈现多元化探索，包括大脑+小脑分层、端到端VLA和世界模型等，目前尚未形成统一标准 [2][3] - 全球参与者分为三类：专业机器人大脑公司、通用大模型企业和机器人本体自研厂商，形成差异化竞争格局 [4][5] - 当前限制人形机器人规模化应用的核心瓶颈是模型本身而非数据，技术临界点预计在未来1-5年内到来 [5] - 机器人大脑研发面临数据获取难、训练复杂度高、通用泛化能力不足等核心挑战 [6] - 尽管存在挑战，特斯拉Optimus、Figure AI等企业的技术突破正推动行业从“机械执行”向“自主思考”迈进 [7] 机器人大脑的定义和能力 - 人形机器人由大脑、小脑和肢体三部分构成：大脑作为决策中枢基于AI大模型进行自主判断，小脑专注运动控制精准性，肢体负责环境感知和执行动作 [1][14] - 大脑系统需具备实时交互能力，能通过语言、手势等方式与人类进行多轮任务级交互，快速理解并执行指令 [15] - 需要强大的多模态感知能力，整合视觉、听觉、触觉等多种感官信息，实现对环境的全面理解 [16] - 必须具备自主可靠决策能力，能够理解复杂任务并将其分解为可执行的子任务序列 [19] - 应具备涌现和泛化能力，能够在未见过的新环境中适应未知情况，展现出创新性解决方案 [19] - 与通用大模型有本质区别，机器人大脑必须解决物理世界的现实问题，考虑硬件限制和动力学规律 [2][19] 人形机器人大模型技术路线 - 大脑+小脑分层路线是相对成熟的主流方向，大脑由多模态大模型担任任务规划和流程理解，小脑专注于运动控制的精准执行 [2][20] - 端到端VLA技术路线采用单一模型直接从感知到动作，灵活性强但目前更适合短时间简单任务，复杂长程任务仍有局限 [3][20] - 世界模型路线是最前沿探索方向，旨在建立对物理世界的认知地图，通过预测未来状态优化动作，但因物理规则复杂仍处于早期阶段 [3][20] - 类脑智能通过对人脑生物结构进行直接模拟，未来有望成为代替大模型的新技术路线 [20][22] - 脑机接口技术建立人脑与外部设备连接通路，未来可能实现“人+机”混合智能的解决方案 [22] 行业竞争格局 - 专业机器人大脑公司包括北京通用人工智能研究院（通研院）、美国的Physical Intelligence和Skild AI等，专注为机器人公司进行AI赋能 [4][25] - 通用大模型企业如谷歌、OpenAI、字节跳动等尝试将自身大模型能力延伸至机器人领域，拥有海量数据和成熟架构但对物理世界理解需加强 [4][25] - 机器人企业自主研发以特斯拉为代表，Optimus采用与自动驾驶同源的单一基础模型架构，实现从感知到行动的端到端自主决策 [5][25] - 国内智元机器人已实现通用具身机器人量产，并推出自己的基座模型，能通过人类操作视频快速学习新技能 [5] 研发瓶颈与挑战 - 模型本身是限制人形机器人规模化应用的最大阻碍，行业发展阶段类似ChatGPT发布前1-3年，临界点预计在未来1-5年内到来 [5][27] - 数据获取困难，机器人大脑需要的是与物理世界交互的“行为数据”，采集成本高且不同机器人硬件导致数据格式不统一 [6][28] - 真实数据被称为“黄金数据”但采集成本高，仿真数据虽能大规模生成但难以还原真实世界的复杂物理交互 [6][28] - 训练难度大，机器人与物体的物理接触会让问题复杂度呈指数级上升，需要同时考虑重力、摩擦力等多重参数 [6][29] - 通用泛化能力不足，如何让模型在未见过的场景中自主应对问题仍是行业需要突破的核心难题 [6][29] 代表性厂商技术进展 - 特斯拉Optimus采用与FSD自动驾驶同源的单一基础模型架构，整合xAI的Grok模型提升逻辑推理能力，复杂指令准确率达92%以上 [32][33] - Figure AI自主研发Helix模型，是全球首个能对整个人形机器人上半身进行高频率连续控制的VLA模型，实现多机器人协同作业效率提升4倍以上 [34][36] - Physical Intelligence聚焦家用场景，其π0.5模型能让机器人在陌生厨房自主完成清理，并能从其他机器人那里学习动作经验 [4] - 通研院推出“通智大脑”系统，联合多家机器人企业成立联盟，推动技术与硬件的适配 [4]