人形機器人行業(yè)正站在2025年的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點上。隨著具身智能技術(shù)與“物理AI”的深度融合，這類機器人不僅成為技術(shù)交匯的核心載體，更被視為繼計算機、智能手機和智能汽車之后的下一代智能終端，其背后是萬億級市場的潛力。驅(qū)動這一變革的核心，在于機器人“大腦”的突破性進展——以多模態(tài)大模型為代表的技術(shù)，正在賦予機器人前所未有的自主決策與環(huán)境交互能力。

從發(fā)展歷程看，機器人行業(yè)已邁入具身智能時代。早期的工業(yè)機器人（2008年前）僅能完成固定場景下的簡單重復任務；協(xié)作機器人（2008-2015年）和智能機器人（2015-2023年）雖實現(xiàn)了可移動與初步自主，但仍受限于特定任務。如今的具身智能機器人憑借人工智能的賦能，能夠在復雜環(huán)境中自主規(guī)劃并完成復雜工作。例如，它們可以聽懂人類語言后分解任務，在移動中識別物體并與環(huán)境交互，智能化程度與場景適應性實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

具身智能機器人的核心在于“大腦”“小腦”與“肢體的協(xié)同。其中，“大腦”對應決策交互模塊，負責環(huán)境感知、行為控制與人機交互等高層級任務；“小腦”是運動控制模塊，基于自動控制與機器人操作系統(tǒng)實現(xiàn)高精度運動；“肢體”則是執(zhí)行模塊，集成仿人機械臂、靈巧手等部件，完成具體動作。而“大腦”的核心支撐，正是具身智能大模型——通過多模態(tài)建模、強化學習與數(shù)據(jù)訓練，它能像人類大腦一樣管理機器人的各項功能，甚至理解需求、分解任務，減少對人類操作的依賴。

多模態(tài)大模型的出現(xiàn)，為機器人“大腦”突破高層級控制難題提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。傳統(tǒng)單一模態(tài)模型存在明顯局限：大語言模型（LLM）僅能理解文本，無法處理視覺等物理信息；視覺模型雖擅長感知，卻缺乏推理能力。而多模態(tài)大模型（MLLM）融合了文本、圖像、視頻等多種信息，既保留了LLM的常識與推理能力，又具備視覺感知能力，更貼合人類“多感官認知世界”的方式。例如，它能直接通過圖像識別環(huán)境中的物體，結(jié)合自然語言指令生成控制代碼，讓機器人完成“從抽屜取薯片”這類需要多步驟規(guī)劃的任務——先移動到抽屜旁、打開抽屜、取出薯片，再送到用戶手中，整個過程無需人類拆解動作。

全球科技巨頭與科研團隊已紛紛入局具身大模型研發(fā)。谷歌是該領(lǐng)域的重要推動者，先后推出SayCan、RT-1、PaLM-E、RT-2、RT-X等系列模型：SayCan首次實現(xiàn)“語言指令與物理可行性結(jié)合”，避免機器人生成超出自身能力的指令；RT-1將Transformer架構(gòu)與機器人控制結(jié)合，通過視覺與語言數(shù)據(jù)訓練輸出動作指令；PaLM-E融合大語言模型與視覺模型，能拆解長程任務；RT-2成為首個“視覺-語言-動作（VLA）模型”，可直接通過復雜文本操控機械臂；最新的RT-X系列通過整合22種機器人、527項技能的數(shù)據(jù)集，將任務成功率提升至此前模型的三倍。

特斯拉則憑借“端到端算法”路線展現(xiàn)獨特優(yōu)勢。其自動駕駛系統(tǒng)FSD V12采用純神經(jīng)網(wǎng)絡控制，取代了30萬行以上的傳統(tǒng)代碼，能直接從視頻輸入生成車輛操控指令，人工干預頻率僅為前代的百分之一。如今，特斯拉正將這套技術(shù)遷移至人形機器人Optimus——早期Optimus甚至使用與汽車相同的計算機和攝像頭，雖需微調(diào)“識別可駕駛空間”為“識別可行走空間”，但已證明車端與機器人端技術(shù)的通用性，為感知決策一體化提供了新路徑。

國內(nèi)團隊同樣表現(xiàn)亮眼。字節(jié)跳動推出的GR-2模型先在3800萬個互聯(lián)網(wǎng)視頻片段上完成預訓練，學習人類在家庭、辦公室等場景的行為模式，再通過數(shù)據(jù)增強與多視角訓練微調(diào)。該模型不僅能處理105項桌面任務且平均成功率達97.7%，還能端到端完成貨箱間的物體揀選——即使面對透明、反光或柔軟物體，甚至從未見過的辣椒、葡萄等物品，也能精準抓取，展現(xiàn)出強大的泛化能力。

然而，具身大模型的發(fā)展仍面臨三大挑戰(zhàn)。一是泛化性弱，目前模型在特定場景表現(xiàn)優(yōu)異，但切換到施工工地、嘈雜后廚等復雜場景，成功率便驟降，核心原因在于機器人操作數(shù)據(jù)量不足、對錯誤容忍度低。二是實時性差，谷歌RT-2的推理頻率僅1-5Hz，輸出運動頻率1-3Hz，導致機器人“反射弧”長達0.3-1秒，遠低于人類與實際應用需求；Figure機器人的延遲甚至達到2-3秒，影響任務效率。三是數(shù)據(jù)采集難題，真實數(shù)據(jù)收集成本高、難度大，而合成數(shù)據(jù)若生成不當，易出現(xiàn)與真實數(shù)據(jù)差距大或樣式單一的問題，難以支撐模型訓練。

為保障“大腦”高效運轉(zhuǎn)，云計算與邊緣計算構(gòu)成了重要外延支撐。云計算憑借強大的算力與存儲能力，為大模型訓練提供保障——例如谷歌PaLM-E模型融合220億視覺參數(shù)與5400億語言參數(shù)，其訓練需依賴云計算的分布式處理能力；同時，云計算還能讓機器人隨時隨地獲取算法支持，提升靈活性。而邊緣計算則彌補了云計算的短板，它將計算能力靠近機器人終端，降低數(shù)據(jù)傳輸時延與安全風險，尤其適合工業(yè)場景——部分工廠不愿將設備數(shù)據(jù)上傳云端，邊緣計算可在本地完成數(shù)據(jù)處理，保障隱私與運行安全。目前，德州儀器TDA4x處理器、特斯拉DOJO D1芯片等邊緣算力模組，已開始應用于協(xié)作機器人與Optimus，推動“云-邊”協(xié)同成為主流架構(gòu)。

隨著2025年人形機器人進入小批量量產(chǎn)階段，全球數(shù)千臺機器人將進入工廠場景訓練，這無疑會加速“大腦”的迭代進化。未來，隨著大模型泛化性、實時性的突破，以及云邊協(xié)同架構(gòu)的完善，人形機器人有望在工業(yè)制造、家庭服務等領(lǐng)域廣泛落地，真正開啟萬億級市場的想象空間，成為改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式的重要力量。