除夕夜的春晚舞臺(tái)上，一群人形機(jī)器人憑借靈動(dòng)的表演再度成為焦點(diǎn)。與往年相比，今年亮相的機(jī)器人展現(xiàn)出前所未有的自然與流暢，在復(fù)雜隊(duì)形切換和動(dòng)態(tài)光影追蹤中，動(dòng)作銜接緊密、反應(yīng)精準(zhǔn)，仿佛被賦予了生物般的感知力。這種突破性表現(xiàn)，標(biāo)志著人形機(jī)器人技術(shù)正從“機(jī)械執(zhí)行”向“智能交互”加速躍遷。

回溯技術(shù)演進(jìn)軌跡，2019年深圳分會(huì)場6臺(tái)優(yōu)必選Walker機(jī)器人首次以集體舞蹈亮相，驗(yàn)證了人形機(jī)器人登臺(tái)的可能性；2025年16臺(tái)宇樹H1機(jī)器人以整齊劃一的賽博秧歌，展現(xiàn)了本體控制與群體協(xié)同的初步成熟。而今年的突破性進(jìn)展，則源于底層控制技術(shù)的革命性升級——更先進(jìn)的運(yùn)動(dòng)控制算法、毫秒級軌跡追蹤能力，以及軟硬件的深度耦合，讓機(jī)器人擺脫了“僵硬”的刻板印象。

當(dāng)聚光燈退去，行業(yè)清醒地認(rèn)識(shí)到，預(yù)設(shè)場景下的完美表演與真實(shí)世界的復(fù)雜需求仍存在巨大鴻溝。在非標(biāo)準(zhǔn)化工廠、雜亂家庭環(huán)境或動(dòng)態(tài)養(yǎng)老場景中，僅靠靈活的肢體遠(yuǎn)不足以應(yīng)對挑戰(zhàn)。機(jī)器人要真正融入人類生活，必須構(gòu)建起理解物理世界、預(yù)判環(huán)境變化、規(guī)劃行動(dòng)路徑的“智能大腦”。

當(dāng)前具身智能領(lǐng)域，視覺-語言-動(dòng)作（VLA）架構(gòu)仍是主流技術(shù)路線。2026年初，多家科技企業(yè)展開激烈競爭：螞蟻靈波基于2萬小時(shí)真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的開源VLA基座，實(shí)現(xiàn)了“一腦多用”的跨構(gòu)型適配；小米推出的雙腦協(xié)同架構(gòu)模型，在消費(fèi)級顯卡上實(shí)現(xiàn)了疊毛巾、拆樂高等精細(xì)操作的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行；地平線全棧VLA模型則通過強(qiáng)化3D空間感知，使機(jī)器人具備抓取陌生物體的泛化能力。這些突破使VLA在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中邁入實(shí)用階段，但其“端到端”的決策模式仍存在致命缺陷——缺乏對物理規(guī)律的深層理解。

在拆解積木任務(wù)中，VLA模型可以精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)人類操作步驟，卻無法預(yù)判重心偏移導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)坍塌；在疊放毛巾時(shí)，它能機(jī)械執(zhí)行折疊動(dòng)作，卻無法理解織物褶皺與重力作用的因果關(guān)系。這種“知其然不知其所以然”的局限，使機(jī)器人在面對長序列任務(wù)中的意外干擾時(shí)，往往陷入決策癱瘓。

突破這一瓶頸的關(guān)鍵，在于將具身智能從“動(dòng)作映射”推向“物理預(yù)演”。全球科研力量正加速布局具身世界模型：DeepMind的Genie通過視頻訓(xùn)練構(gòu)建可交互虛擬世界，證明AI具備腦補(bǔ)物理規(guī)律的能力；英偉達(dá)GR00T項(xiàng)目利用生成式AI在數(shù)字孿生環(huán)境中預(yù)演百萬次操作，賦予機(jī)器人物理直覺；Figure 02最新架構(gòu)則強(qiáng)化了動(dòng)作后果預(yù)測模塊，實(shí)現(xiàn)從指令跟隨到因果推理的范式轉(zhuǎn)變。

國內(nèi)企業(yè)中，螞蟻靈波的解決方案兼具技術(shù)深度與產(chǎn)業(yè)務(wù)實(shí)性。其開源的LingBot-World系統(tǒng)構(gòu)建了高保真虛擬仿真環(huán)境，機(jī)器人可在零成本試錯(cuò)中掌握技能遷移能力；同步推出的LingBot-VA模型則實(shí)現(xiàn)視頻畫面與動(dòng)作控制的同步生成，形成“預(yù)測-執(zhí)行-修正”的閉環(huán)鏈條。當(dāng)現(xiàn)實(shí)操作出現(xiàn)偏差時(shí)，系統(tǒng)能通過畫面錯(cuò)位感知異常，實(shí)時(shí)調(diào)整抓取策略，這種動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力使機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中仍能保持91%以上的任務(wù)成功率。

技術(shù)躍遷正在重塑產(chǎn)業(yè)格局。基于世界模型的訓(xùn)練方式使數(shù)據(jù)效率提升兩個(gè)數(shù)量級，新技能學(xué)習(xí)所需真實(shí)數(shù)據(jù)量從萬條級降至50條以內(nèi)；全棧開源架構(gòu)為下游廠商提供通用大腦底座，宇樹H1、G1等機(jī)器人及工業(yè)機(jī)械臂均可共享底層認(rèn)知邏輯，大幅降低垂直場景開發(fā)成本。這種轉(zhuǎn)變標(biāo)志著具身智能從“特種表演”向“通用服務(wù)”的實(shí)質(zhì)性跨越。

在這場技術(shù)路線博弈中，VLA與世界模型并非非此即彼的選擇。部分企業(yè)堅(jiān)持通過擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模暴力破解物理規(guī)律，另有團(tuán)隊(duì)致力于用數(shù)學(xué)公式構(gòu)建精確控制體系。多技術(shù)路線的并行探索，反而為具身智能落地提供了更豐富的解決方案。當(dāng)機(jī)器人開始在虛擬世界中預(yù)演百萬種可能，當(dāng)物理直覺成為智能系統(tǒng)的標(biāo)配，具身智能才算真正跨越了從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的臨界點(diǎn)。