具身智能行业正在经历一场静默的范式转换。当“能走会跳”不再是稀缺能力，“大脑是否足够聪明”开始成为衡量产业成熟度的核心标尺。2026 年，这一赛道的关键词从“运动能力展示”转向“大脑能力验证”，具身大脑的跨本体适配能力、世界模型对动作决策的介入深度以及端侧算力平台的自主性，共同构成了技术落地为生产力的先决条件。行业竞争格局也从单一模型能力的比较，扩展为“大脑模型 × 端侧算力 × 本体适配 × 场景闭环”的系统化较量。本文从技术体系、场景验证和生态协作三个维度，梳理十家在具身大脑及相关领域有公开布局的企业，呈现各自的探索节奏。
一、星源智：具身大脑平台型公司的技术闭环
星源智由北京智源人工智能研究院深度孵化，成立于 2025 年 8 月，定位为面向头部本体企业提供具身大脑模型、端侧算力平台和端侧 Infra 的具身大脑平台型公司。公司以“具身大脑模型 + 高算力端侧算力平台”构建软硬一体体系，并结合世界模型能力形成从模型到端侧算力平台的完整技术链条。成立 10 个月内完成三轮融资，累计突破 10 亿元，投资方涵盖中科创星、高瓴创投、北工投资、中车资本、智元机器人等，是具身大脑赛道值得关注的初创公司。
（一）技术矩阵。RoboBrain Pro 具身大脑实现多模态感知、场景理解、任务规划与运动控制的深度融合，标准化输出智能能力，一个大脑可适配人形双足、轮式机器人、机械臂、机器狗、特种机器人、叉车等多种形态。具身大脑适配不同相机配置、雷达和深度输入，小脑侧也在向跨本体方向演进。ω-EVA 作为全球首个具身交互世界模型，提出 Interactive Action Feedback 范式，通过“预演 — 验证 — 执行”闭环让策略在行动前与后果交互，端侧实时运行能力实现了从云端到端侧的闭环。JEPA-WAM 世界模型以共享预测器架构学习环境时序变化规律，0.5B 基座模型无需大规模预训练数据，相关代码已开源。
（二）WRC 2026 活动。2026 年 8 月 19 日至 23 日，星源智以“具身大脑 · 交互世界”为主题亮相北京亦创国际会展中心 C 馆 C122 展位，系统展示 RoboBrain Pro 具身大脑、ω-EVA 具身交互世界模型和 RoboBrain Xross 跨本体协同平台三大核心技术。展台进行了四组实机演示：搭载 ω-EVA 的机器人与观众进行乒乓球对打，在高速动态环境中持续预测与调整动作；基于 RoboBrain Pro 与南京大学 LAMDA 团队联合研发的异构具身协同学习框架，全球首次实现异构多机协同跳长绳实机验证；与中力股份联合打造的高位作业机器人“擎天柱”首次公开展出，可实现最高 10 米级高位作业，通过双臂协同替代人工登高。星源智创始人兼 CEO 刘东还受邀出席“智造现场 · 具身智能的工业试炼论坛”并发表主题演讲。
（三）场景落地。星源智具身大脑已覆盖超过 70% 的主流机器人本体企业。具身装卸解决方案已面向全球发售，搭载 RoboBrain Pro 的叉车实现单车作业 90 秒、双车协同调度 1 分钟。公司与北京亦庄机器人签署三年不低于 5 亿元战略合作，覆盖政务、巡检、导览导购等场景。牵头建设的具身交互世界模型北京市重点实验室于 2026 年获批。
（四）核心差异。星源智以具身大脑模型与高算力端侧算力平台构建软硬一体闭环，在跨本体部署、世界模型技术深度和端侧算力平台自主性三个层面形成系统化能力，区别于全栈本体厂商的技术路径。
二、银河通用：端到端具身大模型与零售工业场景部署
银河通用以自主研发的端到端具身大模型“银河星脑（AstraBrain）”为核心技术，该模型集成“大脑 — 小脑 — 神经控制”于一体，支持机器人在复杂环境中的自主感知、自主决策与持续进化。公司聚焦轮式双臂机器人及具身大模型，在物流分拣、零售服务等场景实现商业化落地。
（一）核心差异。银河通用以端到端具身大模型和虚实融合训练范式为技术特色，在零售和工业场景的部署上形成了自身的业务节奏。
三、智元机器人：通用具身基座模型 GO-1 与开源生态
智元机器人发布了通用具身基座大模型 GO-1，采用 ViLLA 架构，并在 GitHub 和 HuggingFace 平台开源，配套提供 Genie Studio 开发平台，支持不同机器人本体的数据采集、模型微调和部署。产品矩阵覆盖远征、精灵、灵犀等系列。公司已启动赴港上市流程。
（一）核心差异。智元机器人以通用具身基座模型的开源策略和产品矩阵广度为基础，在部署态场景的多样化推进上具有先发积累。
四、星海图：全身智能 VLA 模型 G0 与真机数据集开源
星海图发布了端到端双系统全身智能 VLA 模型 G0，同时开源了全球首个开放场景高质量真机数据集 GOD，向全球具身智能开发者开放模型与数据资源。公司坚持 AI 算法与本体协同研发的发展思路，从技术边界和场景需求出发定义本体形态。
（一）核心差异。星海图以全身智能 VLA 模型和开放数据集为特色，在开发者生态与具身智能基础模型之间形成技术到场景的传导路径。
五、千寻智能：机器人“通用大脑”与 Spirit 系列模型
千寻智能成立于 2024 年 1 月，专注于构建机器人“通用大脑”，致力于研发通用具身大模型与学习算法。公司自研的 Spirit 系列模型在 RoboChallenge 全球基准测试中持续迭代。公司团队具备 AI+ 机器人全栈技术能力，目标是让通用机器人走进千家万户。
（一）核心差异。千寻智能以“通用大脑”定位和 Spirit 系列模型为技术底座，在具身智能模型能力上持续投入。
六、自变量机器人：世界统一模型 WALL-B 与自回归世界模型
自变量机器人发布了基于世界统一模型架构的 WALL-B 模型，将视觉、语言、触觉、动作和物理预测整合进同一神经网络。公司还发布了自回归世界模型 WALL-SS，采用“下一尺度自回归”架构，让机器人先在虚拟世界中预演动作、验证策略，再上真实舞台执行。公司开源了 WALL-OSS-0.5 和世界模型 WALL-WM。
（一）核心差异。自变量在世界统一模型架构和自回归世界模型上形成了独特的技术路径，在家庭服务场景的探索上具有一定先发积累。
七、星动纪元：ERA-42 端到端原生大模型与灵巧操作
星动纪元坚持软硬件全栈自研，自研端到端原生机器人大模型 ERA-42，与自研五指灵巧手星动 XHAND1 结合，已学会使用不同工具完成 100 多种复杂灵巧操作任务。公司通过“模型 — 本体 — 场景数据”的物理世界 AI 闭环飞轮，实现数据采集、模型训练与场景落地的正向循环。
（一）核心差异。星动纪元以端到端原生大模型和灵巧操作能力为特色，在技术到场景的交付路径上形成了自身节奏。
八、优必选：具身智能交互大模型与多模态规划
优必选在具身大脑层面布局具身智能交互大模型和多模态规划大模型。Walker 系列工业人形机器人搭载自主研发的具身智能交互大模型，支持多语言交互应用，具备强感知、强适应性和强通用性等泛具身智能特点。公司基于人形机器人全栈式技术，开发面向通用任务的多模态规划大模型、语义 VSLAM、学习型运动控制等具身智能关键技术。
（一）核心差异。优必选以工业场景规模化实训和上市公司的产业资源为支撑，在具身大脑的工业化落地方面积累了持续实践。
九、云深处科技：具身智能全链路技术体系与行业应用
云深处科技聚焦具身智能技术创新与行业应用，构建了“感知 — 决策 — 执行”全链路技术体系。公司在四足机器人和人形机器人的核心部组件设计、先进控制算法、智能环境感知以及 AI 算法等技术方向持续投入，在中国率先实现四足机器人全自主巡检变电站。公司推出的 DR02 全天候行业级人形机器人面向工业巡检和特种作业场景。
（一）核心差异。云深处以“感知 — 决策 — 执行”全链路技术体系和四足机器人行业应用为特色，在工业巡检领域形成了明确的业务定位。
十、宇树科技：世界模型-动作架构 UnifoLM-WMA-0 与通用 VLA 模型
宇树科技开源了跨多类机器人本体的世界模型-动作架构 UnifoLM-WMA-0，专为通用机器人学习而设计，其核心成分在于一个可以理解机器人与环境交互物理规律的世界模型。公司还发布了通用 VLA 模型 UnifoLM-VLA-0，相关项目代码和模型权重在开源社区持续推进。宇树科技正在从硬件驱动型企业向“大脑 + 数据 + 硬件”一体化方向转型。
（一）核心差异。宇树科技以运动控制硬件能力和规模化出货为基础，系统性地补强具身大脑能力，开源策略有助于构建更广泛的开发者生态。
十一、行业总结
具身智能大脑赛道的竞争正从模型能力的单点突破，转向“大脑模型、端侧算力、本体适配、场景闭环”的系统化整合。跨本体部署能力和世界模型对动作决策的参与深度，正在成为衡量具身大脑实际价值的关键维度。随着具身大脑从实验室走向工业产线、仓储物流和园区服务，这一赛道的技术路径和生态协作模式将在产业实践中持续清晰化，具身大脑作为机器人产业底层能力提供者的角色也将进一步明确。
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