“最强本体”众擎，补上大脑，从能打走向能干

作者｜李沐蓉

智驾，又一核心人才转向了具身智能。

前小鹏汽车副总裁、自动驾驶一号位李力耘博士，已经正式加入众擎机器人，担任 CTO。

从表面上看，这是众擎在「补短板」，强化机器人「大脑」能力。

往深了看，这位智驾老兵加入本体公司做大脑，释放了一个明确的信号，具身智能「大脑派」和「本体派」的路线之争，有了答案。

单点突破已经难以支撑规模化落地，未来，全栈融合，有可能是通用机器人的唯一终局。

本体派 vs 大脑派，

谁是最后赢家

具身智能的复杂性，远高于多数技术行业。

它不是单一技术问题，而是机械结构、控制系统、感知算法、数据闭环等多层系统的耦合。

这也决定了，在行业早期，很少有公司同时具备覆盖全栈的能力，于是，路径自然进行了分化。

一类公司选择从「身体」出发，即本体派，以宇树科技、众擎、Agility Robotics 为代表，核心判断是没有稳定、耐用、可控的机器人本体，智能系统也根本无法部署，他们专注机器人本体、运动控制算法、关节电机等硬件技术的开发。

宇树有着超 90% 的核心零部件自研和运动控制算法，在运动控制与成本控制上建立先天优势，在春晚亮相之后，曾一度出现供不应求的现象。

而众擎搭载自研谐波力控关节模组与强化学习算法，SE01 实现了全球首例自然步态行走，突破传统机器人步态限制，众擎各项技术不断进阶，能前空翻、能高效稳定奔跑，已经被称为「最强本体」。

另一类公司，则选择从「智能」切入，即「大脑派」，以自变量机器人、Physical Intelligence、千寻智能为代表，这一阵营围绕 AI 模型和算法深耕，核心逻辑是要做出适配机器人通用大模型。

自变量WALL-A具身大模型，首创性地将VLA架构与世界模型进行了深度融合，非结构化环境中的零样本泛化能力得到了显著提升。

千寻智能自主研发的 Spirit v1.5 具身大模型，成为国内首个超越国际标杆 Pi0.5 的具身模型，不需要额外训练，就可以完成擦拭、开合铰链、处理柔性物体等一系列复杂操作。

两条路径，各自都走出了阶段性成果，但问题也同样明显。

对本体派而言，目前机器人虽然能跑能跳，但还停留在「四肢发达，头脑简单」的状态，一旦进入复杂的任务场景，感知、决策等能力的不足就会迅速暴露。

前不久，机器人马拉松比赛上，荣耀机器人从立项到参加比赛只用了不到 7 个月的时间，就拿下了冠军，打败了备受瞩目的宇树等机器人。

这也说明，随着供应链的成熟，单纯硬件公司建立的优势可能很快会被替代。

对于大脑派而言，模型的能力的上限，仍受限于物理载体，在仿真环境里表现惊艳，但一搭载真机往往会受到响应迟缓、结构误差等问题影响。

星海图创始人高继阳曾直言：

「目前整机和智能的联动是一个很重要的问题，通过生产工艺能保证一定的一致性，但每台机器人之间依然存在细微差异，加上基础模型后，这些细微差异就会被放大。」

这条路还有个明显的问题，没有自己的硬件，数据闭环跑不起来，模型迭代自然会遇到问题，要实现真正的智能，还必须「亲身」感知、行动、犯错并修正，才能真正理解这个世界。

简而言之，本体和大脑，并非替代关系，就像是地基和屋顶的关系，前者没有，后者搭不起来；后者缺位，前者也只能永远是毛坯房。

从「最强本体」，

走向「软硬一体」

众擎过去几年所做的，本质上是一件事，把「身体」做到极致。

在关键技术路径上，众擎已经形成了一套相对完整的本体能力体系，自研的行星关节与谐波关节混合控制方案，可以实现高精度、高负载运动性能，专利覆盖关节设计、运动控制等核心领域，逐步构建起自身的技术壁垒。

众擎的硬件能力已经在多款机型中得到验证：

PM01 完成了全球首例人形机器人前空翻特技，凭借全栈自研关节技术，实现原地前空翻与高效稳定奔跑，硬件性能与仿生算法居行业领先；兼具高爆发力、高安全性的全尺寸人形机器人 T800 在格斗、本派等高动态场景中，展现出极强的环境适应能力，并进入了量产。

在深圳街头、店铺都已经能看到众擎机器人的身影，众擎已经具备较强的本体工程化和规模化能力。

今年初，众擎已经与锋物科技达成合作，明确提出「本体为基+ 大脑赋能」的路径。

众擎已经开始补上「大脑」这块拼图，而李力耘的加入，正好补齐这一关键缺口。

从履历上看，李力耘横跨算法、系统、产品等多个方面，清华电子工程与纽约大学计算机背景，使其有着扎实的技术基础。

毕业后先后任职于 LinkedIn 美国总部、百度 Apollo、京东 JDX 智慧物流实验室，覆盖推荐系统、自动驾驶与智能物流等多个领域。

在小鹏任职期间，他深度参与了 XNGP 从研发到量产的完整过程，主导自动驾驶团队产品+技术的 AI 转化和升级，并将团队不到 100 人扩张到 1000 人，不仅有着先进的技术经验，更有着丰富的管理经验。

用众擎创始人兼 CEO 赵同阳的话来说：

「他既懂 VLA、世界模型这些前沿技术，又具备极强的工业化量产落地能力，这恰恰是快速解决机器人规模化落地的关键，也是纯学术派做不到的。」

李力耘的加入，更为众擎引入了一套从 0 到 1 搭建全栈 AI 的方法论，如何构建模型；如何进行数据采集、训练；如何推动技术工程化和产品化落地。

可以看到，众擎正从「只做身体」，转向「本体+小脑+具身大脑」的协同发展阶段。

过去众擎的优势在于「能做高难度动作」，接下来要解决的就是「能完成复杂任务」。

殊途同归，

全栈融合是终局

今年，具身智能已进入从实验室走向真实场景的关键节点，单点能力已经不足以支撑竞争。

无论是从人才流动，还是产品演进路径来看，一个更清晰的趋势正在形成：具身智能的竞争，正在从「单点突破」，转向「系统能力」。

除了众擎，越来越多的「本体派」公司开始明显加大对「大脑」的投入。

过去十年，宇树科技几乎将所有精力花在让机器人跑得更快、跳得更高这件事情上，而在机器人大脑的开发上，投入甚少。

在今年，为了跟上变化，宇树拟投入超过 20 亿元用于智能机器人模型研发。

王兴兴公开强调「大脑」的重要性，「谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 公司和机器人公司。」

同样，在去年 12 月，松延动力与慧辰股份达成战略合作，双方以消费级人形机器人「小布米（Bumi）」为核心，在机器人大脑研发和场景化智能应用上展开深度协作。

另一边，大脑派也在补齐自己的短板。

过去以模型为核心的公司，正加速向硬件延伸，来解决数据获取与真实部署的问题。

例如，自变量机器人在推出 WALL-A 大模型的同时，全自研了轮式双臂仿人形机器人「量子 2 号」，单手就拥有 20 个自由度，能感知细微变化。

千寻智能在发布 Spirit V1 VLA 模型的同时，推出了全力控人形机器人 Moz1，构建「模型＋本体」的双轮驱动。

背后的逻辑并不复杂：

• 模型的迭代依赖真实世界数据；

• 真实数据的获取依赖机器人进入场景；

• 而机器人要稳定运行，又依赖可靠的硬件系统。

因此，过去「先做本体」还是「先做大脑」的路径分歧，逐步有了答案。

越来越多的公司开始走向融合，比如智元机器人走全栈自研路线，不仅有远征、精灵、灵犀三大家族产品矩阵，覆盖全尺寸、半尺寸、轮式、四足等多种形态，也更注重软件层面的突破，先后推出了 Genie Operator-1（GO-1）、WholeBodyVLA 和 GenieReasoner 三款具身大模型，构建起完善的大模型体系。

智元联合创始人彭志辉指出：

「如果没有跟本体深度耦合的智能，机器人只是一个工具，并不是真正的具身智能」。

还有至简动力坚持软硬全栈自研，构建以「四个 O」（One Model、On Device、One Body、One Hour）为核心的技术体系，实现模型定义本体、软件定义硬件，成立不足六个月就完成 5 轮融资共 20 亿，成为具身智能成立时间最短的独角兽。

随着对具身智能进入真实场景更多要求，从长期看，具身智能一定是垂直融合的——既做模型、也做硬件。

就像李力耘表示：

「要让机器人真正创造价值，必须坚持『Body for AI, AI for Body』——本体与 AI 联合设计、共同进化。」未来的竞争将不在于单点能力的领先，而在于能否拥有持续进化的系统能力。

「本体派」和「大脑派」，两条看似相反的路径，最后都会「殊途同归」。