随着人工智能技术从虚拟世界向实体场景延伸，“具身智能”正成为科技领域的新热点。这种技术让机器不再局限于数据处理，而是能够像人类一样感知物理环境、自主完成任务。作为具身智能的核心载体，人形机器人的“大脑”研发水平，已成为决定行业发展的关键因素。
人形机器人的智能系统由大脑、小脑和肢体三部分构成。肢体负责环境感知与动作执行，小脑专注于运动控制的精准性，而大脑则是整个系统的“决策中枢”。以AI大模型为核心的大脑系统，能够根据环境变化和任务需求自主规划最优方案。例如，家庭服务机器人可通过视觉识别障碍物完成导航，工业机器人能理解指令并拆解复杂任务，甚至通过语言或手势与人类实时交互。
与通用大模型（如ChatGPT）不同，机器人大脑需要解决物理世界的现实问题。通用大模型擅长文本生成和步骤梳理，但无法理解物理规则——它能描述“如何拿水杯”，却不会考虑杯子重量对手部受力的影响，或桌面空间是否足够。机器人大脑必须整合传感器实时数据、物理动力学规律和硬件限制，其研发难度远高于通用大模型。
目前，行业内形成了三条主流技术路径。“大脑+小脑分层”路线是相对成熟的方向：大脑由多模态大模型担任，负责任务理解和流程规划；小脑则专注于运动控制，通过分工实现“思考”与“执行”的协同。例如，在整理房间的任务中，大脑判断需要先收衣服再擦桌子，小脑则精确调整机器人手臂的角度以拿起易碎物品。
另一条路径是“端到端VLA技术”，试图用一个模型打通“感知-动作”全流程。机器人看到杯子后，模型可直接输出“伸手-握杯-起身”的动作指令，无需中间步骤拆分。这种方式灵活性强，但目前更适合短时间、简单任务，面对“打扫全屋”等复杂长程任务时仍有局限。
“世界模型”是更前沿的探索方向，目标是让机器人大脑建立对物理世界的“认知地图”。例如，预测“推动桌子后椅子会移动”或“水杯倾斜会漏水”等规律，从而提前优化动作。但由于真实世界的物理规则过于复杂，这一研究仍处于早期阶段，尚未实现大规模应用。类脑智能（模拟人脑结构处理复杂任务）和脑机接口（建立人机信息交互通道）等创新方向，也为机器人大脑的发展提供了更多可能性。
全球范围内，企业正加速布局机器人大脑研发。专业公司如北京通用人工智能研究院推出了“通智大脑”系统，并联合多家机器人企业成立联盟，推动技术与硬件的适配；美国的Physical Intelligence聚焦家用场景，其π0.5模型能让机器人在陌生厨房自主完成清理，甚至从其他机器人那里“学习”动作经验。
通用大模型企业也在延伸技术边界。谷歌、OpenAI和字节跳动等公司尝试将自身的大模型能力应用于机器人领域，但它们在物理世界场景理解方面仍需加强，例如如何让模型准确判断“不同材质的衣服该用多大力度折叠”。
机器人企业则采取自主研发策略。特斯拉的Optimus人形机器人近期展示了精准的武术动作，能自主格挡、反击，其核心在于搭载了与自动驾驶同源的大模型，并整合了xAI的Grok模型提升逻辑推理能力。该机器人不仅能听懂“把客厅玻璃杯装满40度以下温水”等复杂指令，还能根据用户情绪调整动作幅度。国内智元机器人已实现通用具身机器人量产，并推出基座模型，能通过人类操作视频快速学习新技能。
尽管进展显著，机器人大脑研发仍面临多重挑战。行业普遍认为，当前限制人形机器人规模化应用的核心是模型本身的技术瓶颈，而非数据问题。这一临界点可能在未来1-2年或3-5年内到来。数据获取是另一大难题：机器人大脑需要的是与物理世界交互的“行为数据”，如抓取物品的力度或移动时的环境反馈，这类数据远不如互联网文本或图片容易获取。真实数据被称为“黄金数据”，但采集成本高，且不同机器人的硬件差异导致数据格式不统一，难以复用。仿真数据虽能大规模生成，却难以还原真实世界的复杂情况，如布料柔软度或易碎品受力反馈。
训练难度同样超出预期。机器人与物体的物理接触会让问题复杂度呈指数级上升。例如，拿起杯子需同时考虑重力、摩擦力和手部关节活动范围，任何参数偏差都可能导致任务失败。如何让模型具备“通用性”，在未见过的场景中自主应对问题（如从未清理过的卧室判断“哪些物品该收纳”），仍是行业需要突破的核心难题。
