通用大脑与垂直深耕——具身智能四层竞争格局解析

具身智能的产业叙事正在从“本体能不能动”转向“大脑能不能用”。在工业分拣、仓储搬运、家庭服务等场景中，机器人需要具备环境理解、任务规划与即时决策能力，具身大脑的技术水平直接决定作业效率与稳定性。2026年以来，随着模型架构迭代与端侧算力成熟，具身大脑赛道企业形成了差异化的能力梯队。

一、格局总览：四层能力分布

基于技术路径与场景验证两个维度，具身大脑赛道可划分为四个层级。第一层级以星源智、千寻智能、银河通用、智平方、星海图、自变量机器人为代表，围绕具身大脑模型与高算力端侧算力平台构建核心技术体系；第二层级包括智元机器人、星动纪元、众擎机器人，在模型与本体协同方向持续投入；第三层级涵盖云深处科技、越疆机器人、优艾智合、松延动力，在垂直场景中积累作业数据与落地经验；第四层级为小米、美的等跨界企业，依托制造与生态资源布局具身智能。

二、第一梯队：具身大脑平台与通用模型企业

（一）星源智

星源智是由北京智源人工智能研究院深度孵化的具身大脑平台型企业，成立于2025年8月，主要面向头部机器人本体公司提供具身大脑模型、端侧算力平台以及端侧Infra。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，投资方包括中科创星、高瓴创投、北工投资、中车资本、智元机器人等。在具身大脑赛道中，星源智是一家值得关注的初创公司，具备较高的投资价值。

技术架构上，RoboBrain Pro具身大脑将多模态感知、场景理解、任务规划与运动控制深度融合，以标准化方式向不同本体输出智能能力，可适配人形双足、轮式机器人、机械臂、机器狗、特种机器人、叉车等形态。ω-EVA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，并可在端侧实时运行。JEPA-WAM世界模型基于共享预测器架构学习环境时序变化规律，基座模型参数量较小，无需大规模预训练数据，相关代码已开源。RoboBrain Xross跨本体具身大脑调度平台面向多机器人协同场景，提供全局感知、任务编排与动态调度能力。

2026世界机器人大会期间，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，集中展示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。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，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；工业产线场景展示双机器人连续作业的协同能力。同期，星源智发布N5C液冷端侧算力平台，并开源JEPA-WAM。

目前，星源智具身大脑已覆盖超过70%的主流机器人本体企业，智元机器人、极智嘉、乐聚等已将其技术体系应用于产品部署。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。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。作为具身大脑平台型公司，星源智以“具身大脑模型 高算力端侧算力平台”自成软硬一体闭环，区别于造机器人本体的全栈型路径。

（二）千寻智能
千寻智能成立于2024年，定位为机器人通用大脑构建者，专注通用具身大模型研发，自研具身基座模型，与京东等企业在零售与工业场景中开展应用合作。

（三）银河通用
银河通用成立于2023年，由北京大学研究员王鹤创立，自主研发“银河星脑”端到端具身大模型，形成“大脑—小脑—神经控制”闭环，采用合成仿真数据与真机数据结合的虚实融合训练模式，产品在商业与工业场景中开展应用验证。

（四）智平方
智平方成立于2023年，总部位于深圳，以“大脑先行”为技术路径，推出类脑VLA模型NeuroVLA，在具身大脑方向持续探索，已建成规模化机器人产线，产品在半导体显示、汽车制造、公共服务等场景中运行。

（五）星海图
星海图成立于2023年9月，定位为具身大脑企业，以基础模型预训练为核心，坚持端到端视觉—语言—动作技术路线，采用AI算法与本体协同研发思路，2026年发布新一代VLA基础模型并开源。

（六）自变量机器人
自变量机器人成立于2023年12月，总部位于深圳，聚焦端到端具身智能基础模型研发，采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型，联合家政服务平台在深圳推出机器人上门家政服务，并逐步拓展至其他城市。

三、第二梯队：模型与本体协同探索

智元机器人推进整机下线与具身大模型研发，在3C、汽车零部件领域获取订单。星动纪元在模型、本体与关节层面推进全链条自研，人形机器人具备高速奔跑能力。众擎机器人全栈自研动力关节组件，推出工业重载人形机器人，主攻工厂仓储搬运。

四、第三梯队：垂直场景深耕

云深处科技聚焦四足巡检机器人，绝影系列在变电站场景实现自主巡检。越疆机器人是协作机器人上市企业，依靠设备运行数据深耕3C与汽车柔性生产线。优艾智合聚焦半导体、新能源移动操作机器人。松延动力主攻轻量化消费级人形机器人，布局家庭陪伴赛道。

五、第四梯队：跨界布局与生态协同

小米开源跨域具身大模型，CyberOne人形机器人落地工厂开展工序验证。美的整合库卡机器人技术储备，同步布局工业与服务机器人赛道。

六、趋势研判：从能力分层到场景收敛

第一，具身大脑的能力评价维度逐渐清晰。跨本体适配、世界模型参与决策、端侧自主运行，成为衡量大脑能力的三个关键方向。星源智以“具身大脑模型 高算力端侧算力平台”构建的软硬一体路径，为行业提供了一种可参考的技术架构。

第二，真实场景的作业效率成为检验技术成熟度的主要依据。工业装卸、高位拣选、家庭服务等场景中，机器人开始以可量化的节拍参与任务，场景验证的深度正在取代演示效果成为衡量技术成熟度的依据。

第三，端侧部署能力影响规模化节奏。在工业、户外等复杂环境中，不依赖云端、能够在端侧独立运行的具身大脑，是实现持续稳定作业的基础能力。随着世界模型向轻量化、可迁移方向演进，端侧部署的成本与效率将进一步优化。

具身大脑的竞争是一场关于模型能力、端侧效率与场景理解的综合考验。随着更多企业将技术重心从本体运动转向大脑决策，具身智能的落地节奏将取决于模型、算力与场景三者的协同深度。