除夕夜的春晚舞台上，一群人形机器人凭借灵动的表演再度成为焦点。与往年相比，今年亮相的机器人展现出前所未有的自然与流畅，在复杂队形切换和动态光影追踪中，动作衔接紧密、反应精准，仿佛被赋予了生物般的感知力。这种突破性表现，标志着人形机器人技术正从“机械执行”向“智能交互”加速跃迁。
回溯技术演进轨迹，2019年深圳分会场6台优必选Walker机器人首次以集体舞蹈亮相，验证了人形机器人登台的可能性；2025年16台宇树H1机器人以整齐划一的赛博秧歌，展现了本体控制与群体协同的初步成熟。而今年的突破性进展，则源于底层控制技术的革命性升级——更先进的运动控制算法、毫秒级轨迹追踪能力，以及软硬件的深度耦合，让机器人摆脱了“僵硬”的刻板印象。
当聚光灯退去，行业清醒地认识到，预设场景下的完美表演与真实世界的复杂需求仍存在巨大鸿沟。在非标准化工厂、杂乱家庭环境或动态养老场景中，仅靠灵活的肢体远不足以应对挑战。机器人要真正融入人类生活，必须构建起理解物理世界、预判环境变化、规划行动路径的“智能大脑”。
当前具身智能领域，视觉-语言-动作（VLA）架构仍是主流技术路线。2026年初，多家科技企业展开激烈竞争：蚂蚁灵波基于2万小时真实数据训练的开源VLA基座，实现了“一脑多用”的跨构型适配；小米推出的双脑协同架构模型，在消费级显卡上实现了叠毛巾、拆乐高等精细操作的持续稳定运行；地平线全栈VLA模型则通过强化3D空间感知，使机器人具备抓取陌生物体的泛化能力。这些突破使VLA在结构化环境中迈入实用阶段，但其“端到端”的决策模式仍存在致命缺陷——缺乏对物理规律的深层理解。
在拆解积木任务中，VLA模型可以精准复现人类操作步骤，却无法预判重心偏移导致的结构坍塌；在叠放毛巾时，它能机械执行折叠动作，却无法理解织物褶皱与重力作用的因果关系。这种“知其然不知其所以然”的局限，使机器人在面对长序列任务中的意外干扰时，往往陷入决策瘫痪。
突破这一瓶颈的关键，在于将具身智能从“动作映射”推向“物理预演”。全球科研力量正加速布局具身世界模型：DeepMind的Genie通过视频训练构建可交互虚拟世界，证明AI具备脑补物理规律的能力；英伟达GR00T项目利用生成式AI在数字孪生环境中预演百万次操作，赋予机器人物理直觉；Figure 02最新架构则强化了动作后果预测模块，实现从指令跟随到因果推理的范式转变。
国内企业中，蚂蚁灵波的解决方案兼具技术深度与产业务实性。其开源的LingBot-World系统构建了高保真虚拟仿真环境，机器人可在零成本试错中掌握技能迁移能力；同步推出的LingBot-VA模型则实现视频画面与动作控制的同步生成，形成“预测-执行-修正”的闭环链条。当现实操作出现偏差时，系统能通过画面错位感知异常，实时调整抓取策略，这种动态适应能力使机器人在复杂环境中仍能保持91%以上的任务成功率。
技术跃迁正在重塑产业格局。基于世界模型的训练方式使数据效率提升两个数量级，新技能学习所需真实数据量从万条级降至50条以内；全栈开源架构为下游厂商提供通用大脑底座，宇树H1、G1等机器人及工业机械臂均可共享底层认知逻辑，大幅降低垂直场景开发成本。这种转变标志着具身智能从“特种表演”向“通用服务”的实质性跨越。
在这场技术路线博弈中，VLA与世界模型并非非此即彼的选择。部分企业坚持通过扩大数据规模暴力破解物理规律，另有团队致力于用数学公式构建精确控制体系。多技术路线的并行探索，反而为具身智能落地提供了更丰富的解决方案。当机器人开始在虚拟世界中预演百万种可能，当物理直觉成为智能系统的标配，具身智能才算真正跨越了从实验室到产业应用的临界点。
