一、估值锚点的迁移：从“肢体”到“大脑”
2023年到2026年上半年，具身智能赛道的关注焦点集中在“肢体”能力上——自由度数量、奔跑速度、后空翻成功率。宇树科技人形机器人将奔跑速度提升至超5米/秒，并于2026年初达到10米/秒，不断刷新行业纪录。彼时，一台能完成高难度动作的机器人就能吸引全市场的目光。
但进入2026年，资本的聚光灯正在悄然转向。“大脑”——机器人的认知模型和推理能力——正在取代“肢体”，成为新一轮估值的核心锚点。这一转变的催化剂来自2026年前数月内密集发生的几件大事：2月，李飞飞的World Labs完成10亿美元融资，英伟达和AMD同时押注；3月，杨立昆的AMI Labs获得10.3亿美元种子轮融资，创下欧洲AI领域种子轮融资纪录；4月，专注世界模型的极佳视界在一个月内连拿两轮合计25亿元，成为国内首个世界模型百亿独角兽。
随之而来的是一波以“大脑”为核心的融资热潮。4月国内具身智能领域大额融资披露密集出现，忆生科技、晨昏线科技、苏度科技、章鱼动力等企业均围绕具身智能大脑、世界模型及相关底层技术展开。赛道内部的分化也已清晰可见：宇树科技、智元机器人、优必选聚焦本体量产，以硬件落地换取工业场景订单；而银河通用、千寻智能等企业深耕“具身大脑”算法层，走模型自研、软硬件解耦路线。
二、VLA模型：2025年的主角与2026年的挑战
2026年，视觉-语言-动作（VLA）模型是具身智能领域的绝对主角。VLA模型的核心思路是将视觉感知、语言理解和动作生成三者统一在一个端到端的神经网络中，使机器人能够根据视觉输入和自然语言指令直接输出操作动作。这种架构的直观吸引力在于，它模拟了人类“看到-理解-行动”的基本认知链条。
GigaBrain系列模型是VLA路线的重要代表。2025年10月，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布了端到端VLA具身基础模型GigaBrain-0并全面开源，公开了模型、代码与数据。该模型融合RGB图像与深度信息进行联合编码，引入面向语言任务拆解的思维链机制。2026年2月，升级版GigaBrain-0.1在RoboChallenge真机评测比赛中超越Pi0.5等国际模型，获得全球总榜第一。开源后两个月内在GitHub收获2.2K Stars，证明了VLA路线在实景泛化能力上的竞争力。
千寻智能则在VLA路线上走出了另一条路径。2026年5月，千寻智能在全球具身智能评测中获得第一。其技术核心是融合VLA与世界模型的新架构，能够更有效地学习未来状态和动作预测。千寻智能半年内融资超40亿元，股东囊括一线美元基金、头部制造产业资本与多地国资平台，马云旗下云锋基金与雷军旗下顺为资本也出现在其投资人名单中。
三、世界模型：新的技术高地
面对VLA模型的局限，世界模型被视为解法。宇树科技创始人王兴兴在2026年3月的英伟达GTC大会上判断，在通往具身智能“ChatGPT时刻”的路径中，世界模型几乎“看不到天花板”，是更主流的技术方向。商汤科技联合创始人王晓刚形容，世界模型能让机器人了解外部世界的物理规律，并像人类一样进行思考判断。
英伟达机器人主管Jim Fan在2026年2月初发文预测，2026年将成为世界模型首次为机器人领域典型基础的一年。这一判断正被产业实践不断验证。大晓机器人已将40亿参数的“开悟世界模型3.0”开源；魔法原子在硅谷发布自研世界模型Magic-Mix；艾利特机器人则采用自研的“VLA+T”架构，在VLA框架中融入实时力矩感知与高精度力控优化能力。
世界模型的核心价值在于让机器人在“脑海”中预演未来。机器人不再是简单地感知-决策-行动，而是能够在行动前模拟和推演不同方案可能带来的物理后果。这种能力在工业场景中尤为关键：当机器人需要在狭窄空间内操作精密器件时，一次失败的尝试可能意味着数万元的物料损失和生产线的停机。世界模型的“沙盘推演”能力，将大幅降低试错成本。
四、不是替代，而是融合
产业界正在形成一种共识：VLA和世界模型并非非此即彼的对立选项。一位头部具身智能数据服务商的联合创始人认为二者可能会融合，VLA要依托世界模型对世界的理解能力。王晓刚同样认为，短期内二者是相互协作的关系——世界模型先在“脑海”中预演未来可能发生的各种情景，具体的执行交给VLA模型完成。
从更宏观的视角看，具身智能的“大脑”之争反映了人工智能从数字世界向物理世界跃迁的关键挑战。语言模型之所以能飞速进步，很大程度得益于互联网上海量化文本数据的可获取性。但物理世界的数据——力反馈、触觉信号、物体间的复杂交互——天然稀缺且采集成本高昂。世界模型通过生成式方式弥补这一缺口，正在成为突破通用具身智能的核心密码。
智源研究院的判断更为直接：大模型正在从语言模型向原生多模态大模型、具身大模型、世界模型的方向演进，而“世界模型”正是突破通用具身智能的核心密码。在这场从VLA到世界模型的技术路线演进中，中国在实景泛化赛道上实现了局部反超——千寻智能在RoboChallenge榜单夺冠，GigaBrain-0.1登顶全球总榜，证明了中国具身算法已经具备了与国际顶尖水平正面竞争的实力。
