财联社-深度 15小时前
苹果研究团队披露机器人“大脑”研究进展,大脑是具身智能从演示走向实用的核心变量之一,多家公司已布局机器人大脑领域
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财联社 11 月 7 日讯(编辑 魏齐)苹果研究团队披露机器人 " 大脑 " 研究进展。当地时间 11 月 4 日,苹果研究团队在预印本平台 arXiv 提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》,披露了人形机器人自主控制系统 HALO。研究团队将该系统部署在宇树科技的 G1 人形机器人上进行验证,让机器人将在仿真环境中学到的动作,带到陌生的现实房间中执行。

机器人大脑是智能机器人系统的高级决策中枢,负责处理复杂的认知任务和智能决策。它由多种处理器、存储器和算法组成,主要用于处理和分析来自传感器的数据,并据此做出相应的决策。

中泰证券研报指出,大脑是具身智能从演示走向实用的核心变量之一。多家机器人厂商在公开场合将泛化能力不足列为最大制约,技术路线也围绕 VLA 与世界模型的融合展开竞争。资本、政策与产业战略在同一时间窗口向大脑集中,反映出行业对 " 身体门槛下降、大脑决定上限 " 这一判断的认同。资本端资金向具身大脑方向集中。2026 年上半年国内具身智能赛道融资约 438 亿元,其中以具身大脑为核心业务的公司吸纳 222.53 亿元,占比 50.8%,而机器人本体整机公司同期融资仅 56 亿元,占比 12.8%。

国外方面,PhysicalIntelligence 已获 200 亿美元估值,Physical Intelligence(简称 PI 或 π )由 UC Berkeley、斯坦福大学教授团队和谷歌科学家等科研和技术大牛于 2024 年 3 月成立,公司致力于创建可以为各种机器人和机器增添高级智能的软件,最终目标是创建一种作为通用机器人系统的 AI 模型(机器人通用大脑)。Physical Intelligence 推出的旗舰模型 pi-zero,正是对这一难题的求解尝试。该模型将图像、文本与机器人动作直接绑定,利用真实机器人在物理环境中采集的数据进行训练。

国内方面,智元 GO-3Preview 打通预训练、后训练与部署后全链路学习,手机包装成功率由 50.8% 升至 98.3%,首次在真实业务场景验证 PhysicalRSI。小鹏 IRON 完成第二代 VLA 端侧部署,0.2 秒重推理、预判 6 秒内动作,3 颗自研图灵芯片提供 2250TOPS。拓元智慧开源 4D 世界动作模型 E0.5,真机成功率 85.0%/88.3%,较 π 0.5 高 13.3/26.7 个百分点。

头部机器人厂商已将机器人大脑作为研发重点。特斯拉 CEO 马斯克多次明确,Optimus 要真正走进家庭场景,必须解决手、大脑和量产三个核心问题,而 " 理解物理世界的人工智能大脑 " 被列为核心挑战之一。宇树科技创始人王兴兴则在 2026 世界机器人大会上将 " 泛化能力不足 " 定义为全球具身智能的最大瓶颈,并透露公司正在预研物理 AI 机器人自进化体系,让 AI 大模型自主检索学术论文、自动生成控制代码,在仿真中验证后部署至真机。

据财联社不完全统计,A 股上市企业中,布局机器人大脑领域的主要包括:

智微智能:智擎系列 Thor 机器人大脑控制器新增智元等头部人形机器人合作客户,成为智元首批 "A 链 " 供应商,同时公司已与优必选开展联合开发合作,该技术方案有助于降低整机成本并缩小控制器体积。

天奇股份:参股上海具脑磐石科技有限公司,后者专注类脑认知世界模型与具身智能机器人大脑研发,聚焦脑科学与人工智能融合路线,面向真实场景构建高可靠具身大脑能力。

科大讯飞:面向机器人厂家提供机器人大脑和人机交互解决方案,核心盈利模式包括:机器人 AI 技术授权、软硬件一体模组售卖、联合生态伙伴打造机器人场景化方案售卖等。

天准科技:2025 年公司产量大幅增长, 其中具身智能方案领域机器人大脑域控制器、商用车域控制器业务增加较快, 视觉制程装备领域 PCB 相关 LDI 产品、新汽车领域智能装备增加较快。

豪恩汽电:公司与英伟达合作开发的域控为机器人大脑,可应用于人形机器人、工业机器人、物流机器人等多个领域。

中科创达:公司主要从事智能机器人大脑模块(芯片 + 操作系统 + 核心算法)产品的研发,为智能机器人提供计算处理能力。

能科科技:公司 " 灵智 " 具身智能 AI 训推平台面向工业场景中的具身智能体,依托数字孪生、物理仿真、垂域大模型训推等技术,为具身智能在物理世界中的感知、决策与执行提供训练及推理支撑,为其开发和配套 " 大脑系统 "。

东土科技:公司鸿道操作系统依托微内核虚拟化架构,实现具身机器人大脑与小脑的融合,将多设备、多节点任务统一整合为架构下的 AI 系统与运动系统,并通过软硬一体化技术实现低成本、低功耗、小体积的部署目标。

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