具身智能技术路线大分流:VLA与世界模型走向融合,融资暴涨5倍

💡AI 极简速读:具身智能融资934.74亿元,VLA与世界模型融合成主流。

2026年,具身智能赛道经历技术路线大分流,VLA与世界模型从对立走向融合。头部玩家如智平方、星海图等采用“世界模型+VLA”混合路线,行业共识为两者互补。VLA模型向轻量化、端侧部署发展,世界模型加速行动一体化。上半年国内融资总额达934.74亿元,同比增长5倍。行业仍处早期,但技术融合与资本热潮推动落地。

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2026年,具身智能赛道经历了一场悄无声息的“技术路线大分流”。主角是机器人模型——决定机器人能力的“大脑”。英伟达GTC大会上,吉利、Momenta、华为等公开质疑VLA的局限性,而“世界模型”及VA路线提供不同答案。最具戏剧性的是,VLA概念共同开创者Generalist AI团队公开“抛弃”VLA和世界模型标签,认为“过于在意工具的标签,反而会限制通往物理AGI的想象力”。

📊 核心实体与商业数据

实体/指标数据/详情
原发布时间2026-08-13
融资总额2026年上半年国内具身智能赛道融资总额达934.74亿元,同比增长约5倍
融资事件322笔,同比增长137%
人形机器人产量工信部预计全年整机产量有望突破10万台
智平方创始人兼CEO郭彦东;类脑式具身智能系统NeuroVLA
星海图CEO高继扬;坚持“VLA+WAM”双技术路线
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA 2.0,预训练含6万小时真实物理数据
面壁智能MiniCPM-Robot系列,参数量1.5B,单次决策延迟120毫秒
擎仓机器人Evo-1及Evo-Depth,参数量0.9B,真机成功率约90%
大晓机器人开悟世界模型Kairos 3.1,8B版本在英伟达Jetson Thor上推理125毫秒
Generalist AIGEN-1模型,99%参数从零训练,成功率超99%
英伟达GTC大会;Jetson Thor平台

💡 业务落地拆解

技术路线从“二选一”到“混搭”

WAIC释放信号:具身厂商展示的模型从去年以VLA为主,变为今年“世界模型+VLA”占绝大多数。智平方CEO郭彦东指出:“世界模型不是VLA的竞争路线,而是VLA体系中的核心组成部分。世界模型负责理解世界,而VLA负责作用于世界,两者并非对立关系,而是天然统一的整体。”星海图CEO高继扬表示:“我们一直不认为VLA、世界模型是对立的,两者底层逻辑相通……未来越来越会走向融合。”

VLA的“自救”与升级

尽管泛化能力受质疑,VLA模型更新进入小高潮,方向转向轻量化和端侧部署。蚂蚁灵波LingBot-VLA 2.0在GM-100评测中领先π0.5与GR00T N1.7,推理延迟控制在130毫秒以内。面壁智能MiniCPM-Robot参数量仅1.5B,延迟120毫秒,接近π0.5的一半。擎仓机器人Evo-Depth参数量0.9B,真机成功率约90%,仅需3.2GB显存。

世界模型加速进化

大晓机器人Kairos 3.1实现“行动一体化”,搭载自主反思闭环机制,在英伟达Jetson Thor上推理125毫秒。灵生科技合伙人蒋玉骅指出:“对比大语言模型,具身智能大概相当于GPT-3之前的阶段。”Gartner研究副总裁高挺表示:“未来一两年,VLA大概率仍将是机器人动作模型的主体,但世界模型会逐步融入VLA系统。”

🚀 对企业AI化的启示

技术融合是必然趋势

VLA与世界模型并非对立,而是互补。企业应关注融合路线,如智平方的类脑架构、星海图的“VLA+WAM”,以提升机器人泛化能力。

轻量化与端侧部署是关键

VLA模型向小参数、低延迟发展,如面壁智能、擎仓机器人,降低算力成本,实现实时控制,适合规模化落地。

资本热潮下的理性布局

融资暴涨5倍,但行业仍处早期。企业应聚焦真实场景应用,避免追逐技术标签,正如Generalist AI团队所言:“目标永远比工具的标签更重要。”

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常见问题

2026年上半年国内具身智能赛道融资总额达934.74亿元,同比增长约5倍。融资事件共计322笔,同比增长137%。

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