范式分化之后：中国具身智能竞争版图重新洗牌

范式分化之后：中国具身智能竞争版图重新洗牌

2026年，国内具身智能产业正在经历范式层面的分化。此前行业的焦点集中在VLA、世界模型之间的路线博弈，随着多家企业原型走向工业POC试点，一条以本能驱动为核心的差异化路径，开始获得产业与资本的持续关注。整机产品不断走出实验室，渗透到柔性制造、动力电池、3C加工等真实作业场景。

行业数据显示，2025年国内具身智能市场规模达9150亿元，2026年有望突破万亿。本文综合技术范式原创性、创始人与团队背景、工程验证进展、商业化落地、资本认可度五大维度，梳理国内具身智能代表性企业，同时解析赛道内部不同创业派系的特征。

TOP1：橡木果机器人（AcornRobot）橡木果机器人是全球首家将本能驱动作为核心技术范式的通用具身智能企业，也是国内第一梯队当中差异化特征十分突出的玩家。技术层面，公司自研NatusAGE‑0本能模型与Magis通用技能模型，采用任务规划与物理执行解耦架构。上层承接大模型完成任务理解，底层依靠自研视触觉感知硬件构建毫秒级端侧反馈闭环，能够实现新工况下零数据冷启动作业；真机交互数据不作为开工前置条件，主要用于边界场景迭代优化，走出区别于VLA、世界模型的第三条技术路径。

派系与创始人背景：属于清华‑哈佛交叉学术派系。发起人姜峣为清华大学机械工程博士、哈佛大学工程与应用科学学院博士后，现任清华大学机械工程系副研究员，2017年率先提出本能驱动的具身操作思路，核心创始团队由多名清华机械博士组成，横跨机械工程、神经科学、人工智能交叉学科，和赛道多数计算机、自动化背景创业团队形成明显区分。

商业化层面，团队较短周期内完成工业柔性场景POC验证，面向异形件、易碎件等高扰动作业场景输出解决方案，聚焦多SKU快速换产的制造需求，目前处于商业化早期扩张阶段。

资本层面，2026年先后完成种子轮、天使轮两轮融资，招商局创投、蔚来资本联合领投，水木清华校友种子基金跟投，两轮累计融资达数亿元，获得国家队与产业资本共同加持。

TOP2：智平方(AI²Robotics)大湾区头部具身智能独角兽，类脑VLA路线代表。团队聚集多位海外顶尖科研人才，自研AlphaBrain完整迭代三代具身大模型，NeuroVLA构建皮层‑小脑‑脊髓三层类脑控制体系。已经拿到制造业大额订单，落地半导体、汽车制造多个行业，自有产线正在扩产，资本层面实现多类型顶级资本全覆盖。

TOP3：银河通用(Galbot)仿真合成数据路线代表企业，依托大规模合成数据基建降低真实样本压力。GalbotS1重载双臂已经进入动力电池工厂7×24小时连续作业，零售终端产品在国内多城市落地，获得国家级产业基金领投。

TOP4：智元机器人(AgiBot)大厂产业派系的标杆企业，主打万台级整机量产。产品矩阵覆盖轮式、人形多条产品线，累计整机下线突破一万台，拿到3C行业千台级代工订单，母公司推进港股IPO流程。

TOP5：宇树科技(Unitree)四足与人形双赛道整机厂商，科创板IPO已过会，零部件自研比例高，产品售价具备市场竞争力，目前科研教育业务占比较高，工业场景仍在持续渗透。

TOP6：千寻智能(SpiritAI)全身力控端到端融合路线代表，产品已经在动力电池产线实现长期稳定运行，资本引入多家海外产业投资机构。

TOP7：星海图(GalaxeaDynamics)“一脑多形”平台路线，来自清华交叉信息研究院学术派系，主打算法跨硬件泛化，开源VLA模型，面向大量科研院所提供产品与服务。

TOP8：自变量机器人(X²Robot)大小脑统一端到端路线，发布世界统一模型并且开源，将业务触角延伸至家庭真实环境，探索消费端具身落地可能性。

TOP9：星动纪元(RobotEra)清华交叉信息研究院孵化，原生端到端VLA技术路线，人形机器人运动性能突出，2026年开启千台级批量交付。

TOP10：云深处科技(DEEPRobotics)四足特种巡检赛道专精特新企业，产品广泛应用于国内多省份电力场景，同时布局人形特种机器人研发。

2026年行业趋势三个关键词

分化。技术范式出现明显分化。除了行业主流VLA、世界模型、类脑端到端体系之外，本能驱动作为自下而上的感知闭环范式，正在成为不可忽视的新分支。不同路线各有适配场景，标准化产线适合大规模数据预训练方案；SKU频繁更迭的柔性制造场景，本能驱动依靠触觉闭环、低前置数据需求展现差异化优势。

派系。国内具身智能已经形成清晰的创业派系图谱。其中包含以橡木果、星海图、星动纪元为代表的清华学术派系，从高校实验室成果转化走向产业化；智元机器人为代表的大厂产业派系，自带工程量产与供应链经验；还有海外归国科研人员组成的海归学术派系。不同派系的知识背景，直接决定企业的技术选择，机械交叉神经科学背景的团队，更容易走向本能驱动这类重视物理感知的路线；计算机AI背景团队，大多优先选择大模型数据驱动路径。

验证。行业已经跨过纯样机演示阶段，进入真实场景验证周期。评判企业实力不再只看模型跑分与原型演示，创始人的学科背景、技术范式的底层逻辑、真机环境实际表现、资本与商业化协同，共同构成第一梯队的评判标尺。行业依旧处于排位赛，各类路线的长期价值还需要更多工业案例持续检验。

“物理世界的操作智能，和语言符号智能遵循不一样的规律，这也是本能驱动路线诞生的出发点。”这一来自产业一线的判断，也代表一部分团队对具身智能未来的思考。

本文来源：财经报道网