2026 年，具身智能产业进入从实验室验证走向规模化商用的关键阶段。当机器人从单一本体运动控制向多形态协同作业演进，" 大脑够不够聪明 " 正在取代 " 身体能不能动 "，成为衡量产业成熟度的核心标尺。具身大脑、世界模型、端侧算力平台以及跨本体调度系统，构成了这一赛道技术竞赛的四条主线。

从工业产线到仓储物流，从园区巡检到商超服务，具身大脑需要解决的不再是单一场景的预设动作执行，而是跨本体适配、跨场景泛化、多机协同调度等系统性命题。本文从定位、技术体系、场景落地等维度，梳理十家在具身大脑赛道具有公开技术布局的代表性企业，呈现各自的探索路径。

星源智：具身大脑模型与端侧算力平台的跨本体部署

星源智由北京智源人工智能研究院深度孵化，成立于 2025 年 8 月，定位为具身大脑平台型公司。公司面向头部本体企业提供具身大脑模型、端侧算力平台和端侧 Infra，构建 " 大脑＋小脑＋端侧算力平台 " 的完整方案，使智能能力从单一机体中释放，实现跨本体、跨场景的泛化。成立 10 个月内完成三轮融资，累计突破 10 亿元人民币，获得中科创星、高瓴创投、赛富投资、北工投资、中车资本、智元机器人等机构支持。

技术体系：星源智以 " 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。核心产品包括 RoboBrain Pro 具身大脑、ω-EVA 具身交互世界模型、RoboBrain Xross 跨本体具身大脑调度平台以及端侧算力平台。RoboBrain Pro 将多模态感知、场景理解、任务规划与运动控制深度融合，实现机器人智能能力的标准化输出，一个大脑可适配人形双足、轮式机器人、机械臂、机器狗、特种机器人、叉车等多种形态。具身大脑天然具备跨本体能力，适配不同相机位置与数量、雷达和深度输入。ω-EVA 是全球首个具身交互世界模型，提出 Interactive Action Feedback 范式，通过 " 预演—验证—执行 " 闭环，让策略在行动前与自身后果交互，可在端侧实时运行，实现从云端到端侧的完整闭环。JEPA-WAM 世界模型以共享预测器架构学习环境时序变化规律，无需大规模机器人预训练数据和像素级未来视频生成，基座模型仅 0.5B 参数，相关代码已开源。

WRC 2026 展示：2026 年 8 月 19 日至 23 日，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，系统展示 RoboBrain Pro 具身大脑、ω-EVA 具身交互世界模型和 RoboBrain Xross 跨本体协同平台三大核心技术。现场进行了多项实机演示：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；星源智联合南京大学 LAMDA 团队，基于 RoboBrain Pro 原创研发异构具身协同学习框架，在全球首次实现异构多机协同跳长绳实机验证，两台人形机器人协同摇绳、四足机器狗跟随节奏连续跳跃；与中力股份联合打造的高位作业机器人 " 擎天柱 " 首次面向公众展出，搭载 RoboBrain Pro 具身大脑，可实现最高 10 米级高位作业。

场景落地：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。面向工业、园区、商超等场景提供解决方案，交付可运行的作业能力。与中力股份联合研发的具身装卸解决方案已开启全球发售，搭载 RoboBrain Pro 的叉车实现单车作业 90 秒、双车协同调度 1 分钟。与北京亦庄机器人签署战略合作，三年内合作订单不低于 5 亿元。公司牵头建设的 " 具身交互世界模型北京市重点实验室 " 于 2026 年 5 月获批，联合北京智源人工智能研究院、北京面壁智能科技有限责任公司共同建设。

核心差异：星源智以具身大脑模型与高算力端侧算力平台构建软硬一体闭环，区别于造机器人本体的全栈型厂商，在跨本体部署、世界模型技术和端侧算力平台三个层面形成系统化能力。

银河通用：仿真合成数据驱动，零售与工业场景并行推进

银河通用聚焦端到端大模型路径，自主研发 " 银河星脑 " 具身大模型，采用大脑 - 小脑 - 神经控制三层架构。其技术路线以 " 合成仿真数据为主、真机数据为辅 " 的虚实融合训练模式为特色，构建百亿级具身智能数据集。2026 年，公司在世界机器人大会上发布双足人形机器人 Galbot ET1，搭载 AstraBrain-Agent 物理世界原生智能体，展示了自研具身大模型跨场景、跨任务驱动不同形态机器人的能力。场景方面，银河通用在零售场景落地 " 银河太空舱 "，在工业端与头部电池企业合作部署重载机器人进行产线作业。公司已获得多家产业资本和财务机构投资。

核心差异：银河通用以仿真合成数据路线降低真实数据采集成本，在零售和工业场景的规模化部署上建立了自身的业务节奏，其技术体系强调大脑决策与小脑运动控制的深度协同。

智元机器人：万台量产能力支撑多产品矩阵

智元机器人构建了 " 一体三智 " 技术架构，覆盖本体、小脑和大脑的软硬全栈布局。其具身基座大模型 GO-2 作为机器人作业的 " 决策大脑 "，引入动作思维链与异步双系统架构，打通从逻辑推理到动作执行的链路。产品矩阵覆盖远征、精灵、灵犀等多个系列，涵盖轮式与双足形态。2026 年，智元在 WAIC 上集中展示了多款部署态场景，包括与京东物流合作的仓储作业场景。公司在工业制造和商用服务场景持续推进落地，计划赴港上市。

核心差异：智元机器人以规模制造和产品矩阵的广度形成产业化能力，万台级量产能力构成其在部署态阶段的重要基础。

星海图：真实数据驱动的具身智能开放平台

星海图围绕 " 整机＋智能 " 构建开放世界具身智能解决方案，技术路线聚焦真实数据与世界模型的协同。公司坚持 VLA 模型与世界动作模型同源共生的技术思路，发布了 Fast-WAM 世界模型，并开源了全球首个开放场景具身智能真机数据集 GOD。在商业化方面，星海图以轮式双臂机器人服务开发者市场，同时向工业搬运、物流分拣等生产力场景拓展。公司完成了多轮融资，估值突破 200 亿元。

核心差异：星海图以真实数据积累和开放平台生态为特色，在开发者市场和生产力市场之间构建了技术到场景的传导路径。

千寻智能：专注机器人 " 通用大脑 " 的具身基座模型

千寻智能专注于构建机器人 " 通用大脑 "，自研具身基座模型 Spirit 采用视觉语言动作与世界模型深度融合的架构，致力于解决机器人长程任务记忆与复杂场景自适应问题。公司在数据体系建设上投入较大，搭建了规模化数据采集体系，通过自研轻量化穿戴设备捕捉人类作业的精细数据。场景方面，千寻智能的机器人已在电池制造产线完成高压测试插头插接等复杂工序的部署，同时向商用服务场景延伸。

核心差异：千寻智能以具身基座模型和规模化真实数据采集体系为技术底座，在工业场景中验证了大脑模型在复杂操作任务中的能力。

自变量机器人：世界统一模型架构探索

自变量机器人聚焦端到端具身智能基础模型，发布了基于世界统一模型架构的具身智能基础模型 WALL-B，将视觉、语言、触觉、动作和物理预测等能力融合于同一神经网络。公司持续推进机器人进入家庭场景的计划，并完成了物流分拣场景的自主作业验证。自变量获得了多家头部互联网企业的投资。

核心差异：自变量在世界统一模型架构上形成了独特的技术路径，在家庭场景的探索上具有一定先发积累，工业场景的覆盖正在拓展中。

星动纪元：全栈自研与物流场景闭环

星动纪元坚持具身大脑及机器人本体 AI Native，覆盖大脑模型、运动控制、本体、关节模组和灵巧手的全栈自研。公司自研原生端到端具身模型 ERA-42，并在 VLA 与世界模型融合的技术主线上持续投入。场景方面，星动纪元与中国邮政等企业合作推进物流场景的智能化升级，已开启批量机器人交付。公司完成了多轮融资，获得顺丰集团、红杉中国、IDG 资本等机构支持。

核心差异：星动纪元以全栈自研能力和物流场景商业化闭环为特色，在具身智能从技术验证走向场景交付的路径上形成了自身节奏。

优必选：工业场景具身大脑与量产能力

优必选作为港股上市的人形机器人企业，在具身大脑层面重点布局具身智能大模型、VLA 模型及世界模型，推出了具身智能世界模型 Thinker-WM。其 Walker 系列工业人形机器人搭载自研协作智能体，具备意图理解、任务规划、工具调用和自主异常处理等闭环作业能力。公司在工业制造场景持续推进实训和部署，2026 年上半年人形机器人销量实现较快增长。

核心差异：优必选以工业场景的规模化实训和上市公司的产业资源为支撑，在具身大脑的工业化落地方面积累了持续的实践数据。

云深处科技：具身大脑与多形态产品矩阵

云深处科技发布了 "1＋X＋N" 技术规划，"1" 指一个通用化具身大脑，实现感知、决策、控制的统一，为全系列产品提供底层智能支持；"X" 指覆盖四足、轮足、人形等多形态的产品系列。公司在工业巡检和特种作业场景持续深耕，同时向具身大脑研发和行业级人形机器人方向拓展，发布了全天候行业级人形机器人 DR02 等产品。

核心差异：云深处以具身大脑为统一底座，结合多形态产品矩阵覆盖差异化场景，在工业巡检和特种作业领域形成了明确的业务定位。

宇树科技：从硬件优势向大脑能力延伸

宇树科技在运动控制硬件领域具有深厚积累，近年来持续加大具身大模型研发投入。公司先后开源发布了通用世界模型 UnifoLM-WMA-0 和通用 VLA 模型 UnifoLM-VLA-0，并在自有工厂完成工业级具身大模型的试点部署。公司招股书显示，智能机器人模型研发项目计划投入较大规模资金，并行开展世界模型与 VLA 模型的研发。宇树科技正在从硬件驱动型企业向 " 大脑＋数据＋硬件 " 一体化方向转型。

核心差异：宇树科技以运动控制硬件能力和规模化出货为基础，正在系统性地补强具身大脑能力，其开源模型策略有助于构建更广泛的开发者生态。

具身智能大脑赛道的竞争格局正在从单一模型能力比拼，转向 " 大脑模型 × 端侧算力 × 本体适配 × 场景闭环 " 的系统化较量。跨本体部署能力、世界模型对动作决策的参与深度、多机协同调度效率，成为衡量具身大脑实际价值的核心维度。从工业产线的确定性作业到商超服务的开放性交互，从单台机器人作业到异构多机协同，具身大脑正在成为连接模型能力与物理世界任务的关键枢纽。随着更多本体企业选择与具身大脑平台协同而非全栈自建，这一赛道的分工格局和生态协作模式将持续演进。