具身智能大模型技术发展 - 机器人通过数据驱动的闭环大模型具备感知失败并自主尝试新解法的能力，这种能力被视为AGI发展的重要标志[1][2] - 星海图发布的G0模型搭载端到端双系统全身VLA架构，能在任务失败后通过模仿学习和强化学习持续优化动作[2][3] - 传统机器人依赖预设程序执行，而新型具身大模型通过传感器实时反馈与环境交互，实现"评估-学习-优化"的闭环[3] 行业技术路线分歧 - 模型架构存在"统一直出"（如自变量WALL-A）与分层设计的对立，前者可减少误差扩散但算力消耗巨大[5][6] - 自变量选择全模型直出架构以提升效率，但面临高训练成本与工业场景延迟问题，目前聚焦商业服务领域[5][6] - 宇树科技等企业认为模型架构优化比数据规模更重要，当前VLA模型定义宽泛但缺乏统一标准[4][9] 商业化与生态竞争 - 企业通过自研核心零部件（如自变量"量子2号"机器人）和开源数据集（星海图Galaxea 500小时数据集）构建生态壁垒[7][8] - 行业头部公司正争夺性能测评标准与数据集主导权，星海图开源数据集旨在建立算法比较基准并吸引开发者[7][8] - 首程控股管理的100亿元机器人基金已投资多家技术路径迥异的企业，认为架构设计将决定未来规模化成本优势[9] 技术迭代与行业格局 - 具身智能企业持续迭代模型架构，优秀架构可降低数据需求并提升泛化能力，成为核心竞争力[9] - 行业短期目标为击穿酒店、养老院等标杆场景，验证技术商业价值以撬动千亿级市场[6][8] - 当前竞争焦点从单点技术转向全生态布局，包括数据、零部件、本体及模型的全链条能力[8][9]

核心观点 - 机器人具备自主学习和失败后反复尝试的能力，这种数据驱动的闭环大模型是行业追逐的技术亮点[3][5][7] - 行业在具身智能大模型架构上存在分歧，包括统一模型直出和分层设计两种路径[9][10] - 企业正通过开源数据集、自研核心零部件等方式争夺行业标准定义权和生态主导权[14][15][16] - 模型架构的优劣将直接影响未来训练成本、算法效率和规模化落地能力[16] 技术发展现状 - 星海图发布的G0模型具备端到端双系统全身VLA能力，能在任务失败后自主尝试新解法[5] - 自变量采用统一模型直出架构WALL-A，可处理长序列任务但算力需求巨大[10] - 行业主流VLA模型定义宽泛，目前大部分模型都可归入视觉-语言-动作处理范畴[9] - 具身智能模型通过模仿学习和强化学习实现环境感知与动作调整能力[7] 商业策略 - 自变量短期目标聚焦商业服务和公共服务场景，如酒店和养老院[11] - 企业认为击穿单一标杆场景即可证明技术商业价值，撬动千亿级市场[12] - 星海图开源500小时Galaxea数据集，涵盖150种任务以吸引开发者生态[14] - 多家企业从单点技术向平台型公司转型，布局全产业链生态[15] 行业竞争焦点 - 算力消耗、延迟表现与落地场景成为技术路线选择的博弈关键[3][10] - 头部企业正争夺性能测评标准制定权和核心数据集主导权[14][16] - 模型架构差异直接影响数据需求量、算法流畅度和算力消耗[16] - 行业尚未形成技术共识，但快速迭代中架构优势将成核心竞争力[16]