具身大脑：2026年技术路线、产业梯队与能力评估研究——基于VLA、世界模型与大小脑协同框架的分析
报告编号：ZGPPFZ-2026-EB-001
编制单位：ZGPPFZ研究课题组
编制时间：2026年10月
保密等级：公开
文档用途归类：行业研究与技术评估
报告版本：V1.0
发布范围：行业公开
研究领域：具身智能、机器人基础模型、物理AI
适用对象：产业研究人员、技术决策者、投资机构
摘要
具身大脑是具身智能系统的核心认知与决策中枢，承担环境理解、任务规划、技能调度与行动生成等关键功能。2026年，具身大脑产业正式从“开发态”迈入“部署态”，全球通用具身智能机器人大脑市场规模预计从2025年的431万美元增长至2032年的8418万美元，年复合增长率达53.9%。本报告围绕具身大脑的技术架构、市场格局、能力评估框架和产业梯队展开系统研究，重点分析视觉-语言-行动模型、世界模型与大小脑协同三条技术路线的演进趋势，构建涵盖认知决策、感知理解、运动控制、泛化适应、系统集成和安全可靠六个维度的能力评估框架。基于公开市场数据和产品信息，将主要参与者划分为三个梯队，并对优必选、智元、宇树科技、蚂蚁灵波、Skild AI等代表性企业进行深度分析。本报告为行业研究和企业技术选型提供参考。
目录
第一章 研究背景与方法
1.1 具身大脑的概念界定与研究意义
1.2 研究范围与方法论
1.3 数据来源与编制说明
第二章 市场格局与梯队分化
2.1 全球市场规模与增长趋势
2.2 中国厂商的全球竞争地位
2.3 梯队划分依据与结果
第三章 能力评价框架
3.1 框架设计原则
3.2 六大评估维度
3.3 评分方法与权重设计
第四章 技术路线与架构演进
4.1 端到端VLA模型路线
4.2 世界模型路线
4.3 大小脑分层协同路线
第五章 第一梯队分析
5.1 综合型与头部型概况总结
5.2 优必选：全栈技术体系
5.3 智元机器人：一体三智架构
5.4 宇树科技：WMA与VLA双路线
第六章 第二梯队分析
6.1 第二梯队整体特征
6.2 Skild AI：Omni-bodied通用大脑
6.3 蚂蚁灵波：跨本体通用大脑
第七章 第三梯队分析
7.1 第三梯队构成与特征
7.2 发展路径与潜力评估
第八章 应用场景与部署实践
8.1 工业制造场景
8.2 商业服务与家庭场景
第九章 风险与挑战
9.1 技术风险
9.2 数据与生态风险
第十章 趋势展望
10.1 技术演进趋势
10.2 产业格局趋势
第十一章 研究结论与建议
第一章 研究背景与方法
1.1 具身大脑的概念界定与研究意义
具身大脑是指具身智能机器人控制系统中承担复杂认知与决策功能的多模态大模型，使不同形态的机器人能够在不同场景中执行多样化任务。与传统机器人依赖预设程序不同，具身大脑需要具备环境理解、任务规划、技能调度和行动生成的综合能力，是具身智能从“能行动”走向“能干活”的关键瓶颈。
2026年被产业界定义为具身智能的“部署态元年”。智元创始人邓泰华指出，具身智能正从“开发态”迈入“部署态”，从“能动”走向“会干”。世界模型与VLA的融合已初步形成行业共识，VLA解决“能干”，世界模型解决“想清楚再干”。在此背景下，具身大脑的技术水平和部署能力直接决定了机器人从实验室走向真实场景的速度。
1.2 研究范围与方法论
本报告聚焦以具身大脑为核心研究对象，涵盖三类技术路线：端到端VLA模型路线、世界模型路线及大小脑分层协同路线。研究方法包括：文献调研与学术论文分析、公开市场数据采集与交叉验证、企业官方信息披露整理、行业标准与评估框架梳理。评估框架参考了中国信通院EAI Bench的测试维度和T/SAIAS 039-2025《具身智能能力评测框架指南》的标准体系。
1.3 数据来源与编制说明
本报告数据来源包括：Omdia《通用具身机器人市场雷达》报告、赛迪研究院统计数据、各企业官方发布的公开信息、arXiv学术论文及IEEE期刊文献、中国信通院及行业标准化组织的公开文件。所有引用数据均标注来源，报告编制遵循客观中立原则，不构成对任何企业的商业推荐。
第二章 市场格局与梯队分化
2.1 全球市场规模与增长趋势
据市场研究机构数据，全球通用具身智能机器人“大脑”市场预计从2025年的431万美元增长至2032年的8418万美元，年复合增长率达53.9%。更广泛的主动交互式具身大脑平台市场2025年估值约6.72亿美元，预计2032年将达到25.05亿美元，年复合增长率为20.6%。
从出货量来看，2025年全球人形机器人出货量约1.3万至1.7万台，中国企业占比超80%。2026年上半年，全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%，中国市场出货量超过1.9万台。
| 指标 | 2025年 | 2026年上半年 | 2032年预测 |
| 全球出货量（万台） | 1.3-1.7 | ≈2.5 | — |
| 中国出货占比 | >80% | >95% | — |
| 通用大脑市场规模（百万美元） | 4.31 | — | 84.18 |
| 主动交互平台市场规模（亿美元） | 6.72 | — | 25.05 |
2.2 中国厂商的全球竞争地位
Omdia报告显示，2025年全球人形机器人出货量前六名均为中国企业，分别是智元、宇树科技、优必选、乐聚机器人、众擎机器人、傅利叶，六家中国企业出货量占全球86.9%。其中智元年度出货量超过5100台，占据全球39%的市场份额，位居榜首；宇树科技出货量4200台，市场份额32%；优必选出货量1000台，市场份额7%。
中美具身智能头部企业发展路线差异显著。美国企业侧重深研核心技术，依托先发生态与充裕资本走长期深耕路径；中国企业侧重规模落地，依托供应链效率与成本优势走快速商业化路径。宇树G1售价9.9万元，远低于美国同类产品，这一成本优势根植于中国占全球接近30%的制造业和全产业链体系优势。
2.3 梯队划分依据与结果
本报告采用四维度综合评估模型进行梯队划分：技术能力（模型性能、算法创新、架构先进性）、产品成熟度（量产能力、产品矩阵完整性）、部署规模（出货量、实际落地场景数量）和生态建设（开发者社区、开源贡献、合作伙伴网络）。
| 梯队 | 企业 | 核心特征 |
| 第一梯队 | 优必选、智元、宇树科技、特斯拉、Figure AI | 技术全栈、规模量产、多场景部署 |
| 第二梯队 | Skild AI、蚂蚁灵波、傅利叶、乐聚机器人 | 特定技术路线突破、细分场景落地 |
| 第三梯队 | 众擎机器人、Apptronik、Agility Robotics等 | 早期验证阶段或聚焦特定功能模块 |
第三章 能力评价框架
3.1 框架设计原则
本报告的能力评价框架参考T/SAIAS 039-2025《具身智能能力评测框架指南》中“模块能力、系统能力、应用能力和安全能力”的四层结构，结合中国信通院EAI Bench的“15个场景赛道、14个通用能力评测”体系，以及RoboBench基准测试的“指令理解、感知推理、泛化规划、可供性预测、失败分析”五个维度进行综合设计。
3.2 六大评估维度
维度一：认知决策能力。评估具身大脑在环境理解、任务分解、长时序规划和高层推理方面的表现。核心指标包括任务成功率、指令跟随率和复杂场景理解能力。
维度二：感知理解能力。评估模型对空间关系、物体定位、场景交互的感知与理解水平。参考RoboBench中“感知推理”维度，涵盖目标识别、空间关系判断和场景交互理解。
维度三：运动控制能力。评估从感知到执行的闭环控制精度与稳定性。关键指标包括执行节拍、重复定位精度和长程任务完成率。
维度四：泛化适应能力。评估模型在陌生场景、陌生物体上的零样本或少样本适应能力。跨本体泛化是当前行业的共性难题——在特定机器人上表现良好的模型不一定能可靠迁移到其他构型。
维度五：系统集成能力。评估边缘-云协同架构的成熟度，包括推理延迟、算力利用效率和持续学习能力。
维度六：安全可靠能力。评估系统对场景干扰的应对能力，包括危险操作次数、人工干预频次和系统MTBF等指标。
3.3 评分方法与权重设计
| 评估维度 | 权重 | 核心指标 | 数据来源 |
| 认知决策能力 | 25% | 任务成功率、指令跟随率 | EAI Bench、企业公开数据 |
| 感知理解能力 | 20% | 空间推理评分、目标定位精度 | RoboBench、BLINK |
| 运动控制能力 | 15% | 执行节拍、定位精度 | 实际部署数据 |
| 泛化适应能力 | 15% | 零样本成功率、跨本体迁移率 | 学术基准测试 |
| 系统集成能力 | 15% | 推理延迟、云端协同效率 | 产品技术文档 |
| 安全可靠能力 | 10% | 危险操作率、MTBF | 部署验证数据 |
第四章 技术路线与架构演进
4.1 端到端VLA模型路线
视觉-语言-行动模型已成为通用具身智能体的主导范式。VLA模型通过将预训练的视觉-语言模型适配为可将视觉观察和自然语言指令转化为可执行动作的机器人控制系统。GigaBrain-0.7等模型通过三系统架构统一理解与规划、预测与评估、行动与控制，将预训练规模扩展至超过37000小时的异构具身数据，实现了跨不同机器人构型的显著泛化能力提升。
在国内，自变量机器人自主研发的WALL-A模型构建了统一的认知与行动框架，能够同时处理感知、推理和行动，直接进行跨模态的因果推理和行动决策。蚂蚁灵波发布的LingBot-VLA 2.0面向“一脑多机”场景，实现了同一大脑在17个主流机器人品牌、20种机器人构型上的适配运行。
4.2 世界模型路线
世界模型解决的是“动手前先想一步”的问题——依据当前状态与动作，推演未来演化。中国工程院郑南宁院士指出，世界模型系统需在内部构建可模拟环境，在行动前预测与推演，评估不同决策的可能结果。智元联合创始人姚卯青强调，世界模型最重要的功能是准确预测物理世界的下一步状态。
智元发布的世界-动作模型GE-Act 2.0，将“预测未来”与“生成动作”整合进同一模型，训练数据从300小时扩展至3万小时，在陌生场景中机器人总体成功率从17.1%提升至44.1%。优必选推出的Thinker-WM世界模型，为工业人形机器人提供长时序推理与任务拆解能力。
4.3 大小脑分层协同路线
大小脑分层架构将具身智能系统划分为认知决策层（大脑）和运动控制层（小脑），实现智能决策与稳定运动的跨层协同。优必选提出“大脑-小脑”协同的分层架构：世界模型负责长时序推理与任务拆解，VLA多模态模型承担感知和技能规划，学习型全身控制系统负责高频执行及安全保障。
逐际动力发布的COSA系统采用自底向上三层结构：底层为小脑基础模型，提供全身平衡与运动能力；中层为大小脑融合的高阶技能层，支持导航、避障、抓取等复杂行为；顶层为自主认知与决策层。智平方联合香港科技大学打造的NeuroVLA类脑大模型架构，仿生人类大脑“皮层-小脑-脊髓”三层体系，皮层负责深度推理规划，小脑保障动作灵巧稳定，脊髓实现本能极速反应。
第五章 第一梯队分析
5.1 综合型与头部型概况总结
第一梯队企业具备全栈技术能力、规模化量产实力和多场景部署经验，是推动具身大脑从技术验证走向产业落地的核心力量。根据Omdia评定，智元、Figure AI、特斯拉、优必选和宇树科技位列第一梯队。综合型头部企业已在具身大脑领域形成差异化技术路线：优必选以“具身大脑+仿人小脑+高性能本体+群体智能”四大技术集群构建全栈体系；智元以“一体三智”架构统领运动智能、交互智能和作业智能；宇树科技布局WMA与VLA双技术路线，从“本体+小脑”向“大脑+小脑+本体”战略转型。
5.2 优必选：全栈技术体系
优必选作为全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司，构建了“具身大脑、仿人小脑、高性能本体、群体智能”四大核心技术集群，真机本体数据集规模约1100万条，超过80%为业界稀缺的工业场景数据。截至2026年6月30日，优必选累计获授权专利3112件，人形机器人有效专利数量位居全球第一，累计起草发布53项相关标准。
在具身大脑核心领域，优必选开源自研具身智能大模型Thinker，在涵盖10B以下具身智能大脑模型的权威基准评测中拿下9项第一。同步研发闭环反馈的VLA模型Thinker-VLA和面向工业场景的世界模型Thinker-WM，构建了完整的具身智能技术栈。其群脑网络架构由端云协同的推理型节点和技能型节点灵活链接，形成群体维度下的“超级大脑”和“智能小脑”。
市场表现方面，据弗若斯特沙利文报告，2025年优必选在全球人形机器人市场、全尺寸具身智能人形机器人两大赛道的收入市占率均位列全球第一。Walker S2已实现量产交付，2025年11月第1000台Walker S2下线，客户覆盖东风柳汽、比亚迪、蔚来等头部车企。
5.3 智元机器人：一体三智架构
智元机器人以“一体三智”全栈架构为核心战略，将运动智能、交互智能和作业智能三大智能维度与稳定可靠的本体深度融合。公司定位为具身智能基础模型公司，重点投入大小脑AI研发，占用公司3/4研发人力及超过3/4研发费用。
智元首次发布具身智能产业XYZ曲线，将产业发展划分为三个阶段：X曲线（2022年至2025年）为开发尝鲜期，Y曲线（2026年至2030年）为部署成长期，Z曲线（2030年及以后）为部署普及期。公司营收从2023年的30万元增长至2025年突破10亿元，连续实现近20倍年增长。
在技术产品层面，智元发布精灵G1 Max和G2等主力机型，在富临精工实现从最初2个点位拓展至汽车核心车间15个上料点的规模部署，单班完成近万次搬箱动作；在上汽通用奥特能超级工厂以±0.1mm的重复定位精度完成电芯搬运。
5.4 宇树科技：WMA与VLA双路线
宇树科技在2025年通过连续发布多款模型，宣告战略重心从“本体+小脑”转向“大脑+小脑+本体”的全栈布局，同步推进WMA（世界动作模型）和VLA（视觉-语言-行动模型）两大技术路线。
2026年9月，宇树发布新一代通用人形机器人基础模型UnifoLM-WLA-1.0，仅用6B参数、约2500小时真机训练，在16项多模态感知与理解基准评测中7项取得参评开源模型最优成绩。其核心推理底座UnifoLM-ER-1-4B在空间认知、物体定位、场景交互等核心指标上比肩国际顶尖闭源旗舰模型。该模型可全覆盖64项机器人实操任务，涵盖全身移动作业与精细化桌面操作。
宇树科技在招股书中披露35亿元研发计划，其中智能机器人模型研发项目投资20.22亿元，聚焦具身智能大模型开发，旨在解决机器人“大脑”的认知决策问题。
第六章 第二梯队分析
6.1 第二梯队整体特征
第二梯队企业通常在特定技术路线或细分场景中具备显著优势，但在全栈能力和部署规模上尚处于追赶阶段。这些企业的核心特征包括：拥有差异化的技术路径、在特定应用场景中形成初步商业化验证、估值增长较快但产品交付规模有限。根据Omdia的评定，Agility Robotics、Apptronik、傅利叶、乐聚机器人等位列第二梯队。
6.2 Skild AI：Omni-bodied通用大脑
美国Skild AI专注于开发通用机器人大脑，其核心技术路线为“omni-bodied intelligence”——不依赖对机器人身体形态的先验知识即可控制任何类型的机器人，涵盖四足、人形、桌面机械臂和移动操作平台等构型。2026年1月，Skild AI完成14亿美元C轮融资，估值超140亿美元。
Skild Brain在NVIDIA Blackwell GPU产线上实现了60%-80%任务性能，可在数据采集数小时内达到可用水平，并支持高达机器人自重1.5倍的载荷适应，总拥有成本降低10倍。公司已与ABB Robotics、Universal Robots、富士康等建立合作伙伴关系，计划2027年实现S1通用机器人大脑的真实场景部署。
6.3 蚂蚁灵波：跨本体通用大脑
蚂蚁灵波开发的“灵波通用大脑”在预训练阶段适配了17个主流机器人品牌、20种机器人构型，实现了同一“大脑”跨本体、跨任务运行。搭载该大脑的机器人已在上海国大药房多家门店正式上岗，执行药品分拣和递送任务。公司还发布了行业首个具身原生的世界动作模型LingBot-VA 2.0，以及面向实时交互的LingBot-World 2.0和面向更高推理效率的视频生成基模LingBot-Video。
第七章 第三梯队分析
7.1 第三梯队构成与特征
第三梯队主要包括处于早期验证阶段或聚焦特定功能模块的具身智能企业，包括众擎机器人、Apptronik、Agility Robotics等本体厂商，以及尚未形成规模化产品交付的初创公司。这些企业大多聚焦于机器人本体制造或单一技能模块开发，在具身大脑的自主研发能力上相对有限，部分通过开放生态合作获取认知决策能力。
7.2 发展路径与潜力评估
第三梯队企业的发展路径主要包括三个方向：一是通过本体制造能力逐步向大脑层延伸，形成全栈解决方案；二是专注细分场景，在特定应用领域构建差异化优势；三是与具身大脑平台型企业深度合作，借助生态力量快速实现智能化升级。长期来看，伴随世界模型技术成熟、数据工业化生产体系建立，以及硬件成本持续下降，具身智能有望在3至5年内跨越家庭场景的“奇点”。
第八章 应用场景与部署实践
8.1 工业制造场景
工业部署是当前具身大脑落地最快的领域。工业场景具有标准化程度高、任务可重复性强的特点，适合具身大脑的能力验证与迭代。智元精灵G1 Max在富临精工汽车核心车间实现15个上料点的规模部署，单班完成近万次搬箱动作；精灵G2在3C电子龙头龙旗科技以18±22秒的稳定节拍完成精密零件上下料，视觉与力觉融合实现亚毫米级闭环控制。优必选Walker S2已批量进入汽车制造、智慧物流、3C电子、半导体制造等场景，客户覆盖东风柳汽、比亚迪、蔚来等头部车企。
8.2 商业服务与家庭场景
商业服务场景中，搭载蚂蚁灵波通用大脑的机器人已在上海国大药房多家门店正式上岗。国家地方共建人形机器人创新中心与华为共建具身智能实训场样板点，研发基于国产昇腾算力的VLA模型，推进世界模型与VLA模型的高效训练。家庭场景方面，宇树UnifoLM-WLA-1.0模型已适配家务收纳、物品整理、厨卫作业等多元化生活化场景。行业预计，伴随世界模型技术成熟和数据基建完善，家庭场景有望在3至5年内迎来规模化突破。
第九章 风险与挑战
9.1 技术风险
当前具身大脑面临的核心技术挑战包括：数据稀缺问题突出，截至2026年初全球合规可用的真实物理交互数据总量仅约50万小时，而业内普遍认为至少需要千万小时级数据；跨本体泛化仍是关键平台壁垒，在特定机器人上表现良好的模型不一定能可靠迁移到其他构型；长时序任务中的微小误差会在感知、规划和执行过程中逐步累积。
9.2 数据与生态风险
数据采集成本高、机器人硬件差异大、安全要求严格等因素制约市场增长。国内具身智能融资虽然规模增长迅速——2026年上半年融资总额达935亿元，但资金高度集中于整机企业和零部件领域，基础研发获投占比偏低，融资评价标准偏重出货量和订单金额。这一结构性特征可能导致基础模型研发的长期价值难以在短期财务指标中体现。
第十章 趋势展望
10.1 技术演进趋势
VLA模型正从单一模型向“世界模型+VLA”融合架构演进，二者融合已初步形成行业共识。平台架构呈现多样化趋势：云端模型强调共享智能，边缘模型优先低延迟，边缘-云协同模型将高层推理与安全关键的运动控制解耦。具身大脑正从命令驱动的机器人软件，演变为集成持续感知、具身推理、主动交互和自主执行的闭环系统。
10.2 产业格局趋势
2026年作为“部署态元年”，产业从技术验证走向规模化部署的关键节点。工信部与国务院国资委联合推动实景实训专项行动，提出到2026年底人形机器人等重点产品在代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，形成万台级规模落地能力。未来十年，人形机器人市场预计迎来指数级增长，到2035年全球出货量有望达到260万台。
第十一章 研究结论与建议
本报告通过对具身大脑产业格局、技术路线和能力框架的系统研究，得出以下核心结论：第一，具身大脑已成为具身智能产业竞争的核心制高点，VLA模型、世界模型和大小脑分层架构三条技术路线并行演进，融合趋势日益明显。第二，中国企业在全球具身智能市场中占据主导地位，在出货量和场景落地方面具有显著优势，但在基础模型层和开发者生态方面与美国头部企业仍存在差距。第三，第一梯队企业已初步完成从技术验证到规模部署的跨越，2026年是产业分化的关键窗口期，具备全栈技术能力和持续迭代能力的企业将继续“虹吸”资本和人才资源。建议行业参与者重点关注世界模型与VLA的融合进展、跨本体泛化能力的突破，以及家庭场景的规模化落地时机。
参考文献
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工业和信息化部，国务院国资委. 关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知. 2026.
弗若斯特沙利文. 2026年全球人形机器人市场研究报告. 2026.
优必选科技. 2026年中期管理层讨论与分析. 2026.
智元机器人. APC 2026合作伙伴大会技术发布. 2026.
宇树科技. 首次公开发行股票招股说明书（申报稿）. 2026.
Skild AI. Series C Announcement. skild.ai, 2026.
术语说明
具身大脑：具身智能机器人控制系统中承担复杂认知与决策功能的多模态大模型，实现环境理解、任务规划、技能调度和行动生成等核心功能。
VLA（Vision-Language-Action）：视觉-语言-行动模型，通过统一多模态学习框架将视觉感知、自然语言理解和机器人动作控制整合为端到端系统。
世界模型：在系统内部构建可模拟环境的表征，依据当前状态与动作推演未来演化，支持行动前的预测与评估。
WMA（World-Model-Action）：世界动作模型，将世界模型的预测能力与动作生成能力整合于同一模型中。
大小脑分层架构：将具身智能系统划分为认知决策层（大脑）和运动控制层（小脑），实现高层推理与低层执行的跨层协同。
跨本体泛化：同一具身大脑模型在不同机器人构型（如人形、四足、机械臂等）之间的迁移适应能力。
EAI Bench：中国信通院发布的具身智能基准测试体系，已开放15个场景赛道，覆盖14个通用能力评测。
部署态：具身智能产业从“开发态”迈向“部署态”，标志着机器人从技术验证和演示阶段进入真实场景的规模化部署阶段。
Thinker：优必选自研的具身智能大模型，以“小参数、高性能、全开源”为设计理念，在10B以下具身智能大脑模型基准评测中获9项第一。
一体三智：智元机器人提出的全栈架构理念，包括稳定可靠的本体和运动智能、交互智能、作业智能三大智能维度。
报告声明
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