具身智能行业报告：人形机器人商业化（21页）

行业报告下载 2026年03月25日 08:06 管理员

模型：具身智能泛化的曙光。泛化是机器人区别于自动化机器设备的本质区别，也是解锁上述商业化场景的钥匙。1) 一段式学习系统取得阶段性突破。26 年初，Figure AI 发布 Helix 02，新增运动直觉 S0 系统，能够在整个房间范围内实现“灵巧、长时程的自主行为”；同期，特斯拉选择将 Optimus 与无人驾驶共享一套闭环仿真世界模型，并希望将 Grok 大模型作为 Optimus 机器人集群的高级调度中枢。2）大脑侧模型的预训练已跨越 ScalingLaw 门槛。25 年 11 月，北美创企 Generalist AI 发布 GEN-0，首次验证了激活具身智能的参数门槛大约在 7B。我们认为，由于 Scaling 路径已基本被 LLM 摸清，所以具身智能大脑侧的卡点更多是一个数据与工程问题而非复杂的科学问题。3）小脑侧，25 年 9 月底北美创企 Skild AI 发布通用小脑，在相对于传统单一模型训练量提升 500 倍的情况下意外训练得到了能够跨本体实现运动控制的通用小脑能力——比如在被锯断了小腿的四足机器狗、锁定了一个电机关节只剩下三条腿的四足机器狗以及锁定了轮足的机器狗上，通用小脑均展现出快速的泛化适应能力。同期，李飞飞博士在发布 ImageNet 的十五年后启动首届 BEHAVIOR 挑战赛，开放总计 1,200+小时的 10,000 条专家遥操作示范，细致标注物体状态、空间关系和自然语言描述。ImageNet 曾推动计算机视觉进入大模型时代，我们相信 BEHAVIOR 也将为机器人时代设定第一个统一的 Benchmark，推动大小脑协同进化。

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