作者：彭堃方
编辑：吕鑫燚
出品：具身研习社
人形机器人的“派系”已经愈发模糊。
此前，业内常用布局侧重来区分，催生出“纯本体”和“本体+大模型”两个派系。但如今我们能看到，两个派系已不再有明显区别。
一个清晰的信号是，王兴兴在《扬声》的采访中表示，“谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的AI公司和机器人公司。”
这句话之所以有被单拎出来的分量，是因为它出自一位长期被视为“本体派代表”的企业家之口。某种程度上，这更像一次行业内部的“新故事线”，即当最擅长做本体的人，开始公开强调大脑的重要性，一个新的叙事周期已经呼之欲出。
这个周期和产业整体风向密切相关，人形机器人的本体工程化能力已跨过“从0到1”的临界点，关节控制、运动稳定性等硬件指标趋于收敛，行业竞争焦点正向更高维度的智能交互迁移。
得模型者得天下，不再是一个片面的口号，而是真实的产业写照。
当本体厂商开始看重大脑的发展，当人形机器人的边界逐渐消融，留给厂商的课题不再是一味地堆产能，而是新的卡位战。
实际上，本体厂商并非才意识到“大脑”的重要性。
很早之前，宇树科技王兴兴、众擎机器人赵同阳、松延动力姜哲源等几位典型的“本体派”创始人，在被反复追问模型进展时，都给出过类似回应：已经在做，也会持续加大投入。只是到了如今，这件事从“方向判断”，真正变成了一场必须通过的补课与补考。
过去几个月，本体企业的回应开始具体化。
众擎、松延相继选择通过合作方式补强大脑能力。去年12月，松延动力与慧辰股份达成战略合作，双方以消费级人形机器人“小布米（Bumi）”为核心，在机器人大脑研发和场景化智能应用上展开深度协作。
今年1月30日，众擎机器人又与锋物科技达成深度战略合作，并联合成立合资公司，明确提出以“本体为基+ 大脑赋能”的模式，打造新一代AI安防具身机器人主机厂。
再看宇树。今年1月29日，宇树开源了面向通用人形机器人操作的视觉—语言—动作大模型UnifoLM-VLA-0，这是继去年9月开源世界模型动作架构UnifoLM-WMA-0之后，在“大脑”方向上的最新动作。
更具戏剧性的是，就在前一天，蚂蚁旗下的蚂蚁灵波发布并开源了LingBot-VLA具身大模型。短短几天内，又密集推出了LingBot-Depth空间感知模型、LingBot-World世界模型、LingBot-VA具身世界模型等围绕具身智能发展的“全套式”技术基础设施。
这种发布节奏与密集程度，已经不只是“展示成果”，而是“转舵”。
换句话说，本体厂商如果自己不做模型，市场并不会因此停下脚步。车企巨头、互联网大厂、AI模型公司，乃至一批“重脑轻体”的具身智能初创企业，都在加速入场。
某种程度上，这正是“不上桌，就会上菜单”的现实写照。
更深一步探究来看，为什么本体厂商集体在这个时间段开始补课？
直接导火索在于本体已经愈发成熟，截至目前，国内人形机器人整机企业已超过140家，发布产品达330多款。人形机器人，早已不再是稀罕物。
更重要的是，量产这条路已经走通。今年1月底，北京人形机器人创新中心“中试验证平台”正式启动，并在现场下线第1000台客户定制化样机。需要强调的是，这是客户定制化样机，而非内部验证产品，这与平台“对外服务”的定位高度一致。
该平台已经搭建起整机生产示范线、关节生产线和小批量试制线，能够提供从试制打样、性能工艺验证，到整机装调、测试验证的一站式服务，并具备年产5000台套的能力。
这不仅意味着量产能力的提升，更意味着头部厂商正在将自身的工程经验外溢、辐射至中小厂商。人形机器人的制造，正在从“难题”，演化为一项成熟工业能力，并逐渐形成层次分明的产业格局。
不久前的数据显示，全球人形机器人装机量约1.6万台，中国厂商市场占比超过80%，其中宇树、智元以5000台级交付量绝对领跑。
从这个角度看，本体侧无论是构型还是产能甚至是产业链都已十分成熟，本体的卡位战，已经进入尾声。而这也是本体厂商补课模型的重要原因。
坦白讲，本体补课模型这事，听起来有点“胁迫”意味，好像产业行至今日单纯“做本体”这条路走不通了。但实则并非全是挑战，也充满机遇。
从挑战来看，一方面，要与有先发优势的强敌竞争；另一方面，又不得不双线作战，在巩固本体优势的同时，与具身模型企业展开正面博弈。
机遇也十分清晰，产业的转向并非意味着产业要走向“重脑轻体” 的极端，而是要实现 “两条腿走路” 的健康生态，通过本体技术的规模化落地，抢占科研、展演等基础市场，完成数据积累与资金回笼；再以持续的模型突破，拓展工业制造、家庭服务等复杂开放场景，形成技术迭代与商业变现的正向循环。
值得注意的是，这场“大脑革命” 并未关闭中小企业的机会窗口。王兴兴在采访中坦言，未必是算力最多、资源最雄厚的公司才能跑出来，今天的AI依然高度依赖“天才驱动”。言外之意是，在这场新的叙事中，中小企业依然有机会上桌。毕竟，连他自己都曾调侃：“我们做出（具身大模型）的概率，也不超过50%。”
这种坦诚背后，恰恰揭示了赛道的新机会点：在技术路线尚未完全定型的阶段，中小企业凭借灵活的决策机制、精准的场景切入，仍有可能在细分领域实现破局。
从产业估值与商业现实来看，模型的价值权重仍占据明显上风。全球具身智能企业估值榜单中，排名前三的均为模型主导或体脑双轮驱动的企业，刚更新模型的Figure AI以390亿美元估值领跑，Skild AI、Physical Intelligence 分别以140亿美元、56亿美元紧随其后。这一格局直观印证了资本市场对模型能力的高期待，也让纯本体企业的发展叙事面临考验。
业内普遍认为，本体厂商通过规模化量产实现的利润空间本就有限，这一观点也得到了外网爆款调研《Humanity’s Last Machine：A deep dive on humanoid hardware》的硬核佐证。
该报告对中国人形机器人供应链深度走访后发现，人形机器人BOM各环节的结构成本可压缩空间有限，单纯依靠产量提升的规模效应难以实现大幅降本，特斯拉Optimus从4万美元降至2万美元的成本目标近乎难以达成。这意味着本体企业寄望于 “以规模降本” 的单一路径可行性偏低，也让这类发展逻辑容易被资本市场误解。
Figure AI的CEO也多次直言，人形机器人的竞赛核心是率先实现 “通用化”，这本质上是技术研发问题，而非单纯的制造量产问题。尽管其言辞向来激烈，此前还曾质疑优必选的量产能力，这番表态难免被外界解读为带有行业竞争情绪，但也从侧面点出了产业发展的核心逻辑，全栈才是具身智能的终极方向。
事实上，这场转舵并非对本体技术的否定，而是产业从“单一技术比拼”迈向“系统能力竞争”的必然升级。
本体是物理载体，模型是智能核心，二者缺一不可，资本市场对模型的偏好，本质上是对“智能落地能力”的期待，而非对本体技术的忽视；而本体企业补模型课，也不是放弃自身优势，而是为了让本体技术在模型的加持下，突破场景应用的天花板。
对于整个产业而言，无论是头部企业的双轮驱动，还是中小企业的细分破局，核心都不再是“做体” 还是 “做脑”，而是找到自身定位，构建起适配场景的体脑协同能力。
头部企业可依托资源优势推动通用技术研发，中小企业则可聚焦半导体辅件搬运、光伏电站巡检等高价值细分场景，通过“本体定制+轻量化模型” 的组合打造差异化壁垒。
当所有玩家都跳出“单维竞争” 的思维，真正围绕场景构建起感知-决策-执行的完整闭环，具身智能产业才能真正从技术展演走向规模化商业落地，而这条转舵之路，终将成为产业走向成熟的必经之路。
