近日，国内外AI巨头在机器人“大脑”领域集中发布HALO、Fable 5.2、Gemini Robotics 2.5等面向物理世界的通用模型，模型在机器人控制方面展现出的能力引发业界瞩目，带动机器人板块持续表现活跃。

机器人是物理AI落地的最大应用，当前产业端出现实质性进展，新型数据采集方法的创新、世界模型的引入与物理AI能力的展示等，让机器人“大脑”这一此前制约人形机器人产业化的核心瓶颈迎来突破。

当前机器人大脑的技术方案尚未定型，主要有两条技术路线：一是“VLM（视觉-语言模型）+底层运控”分层式架构，二是VLA（视觉-语言-动作）一体化大模型。两条路线各有优点，短期看，分层式架构实现商业化落地的可能性较大。VLM可以把“看到的东西”与“人类给出的指令”对应起来，运控算法负责实时执行，或是综合成本与技术可实现性的最优解。长期看，VLA把视觉、语言、动作统一到一个端到端模型中，真正摆脱了模块化思路，让机器人采用类似人脑的思考过程。但由于数据与算力要求高、实时性较差、“黑盒”难以理解等核心矛盾，目前产业内仅有少数头部厂商深度参与该路线。

此前，缺乏数据一直是制约机器人大脑能力提升的重要因素。2026年以来，机器人行业最大的变化在于出现了世界模型与低价真人数据相结合的新范式，能够从性价比角度让所需要的数据规模实现扩张，并由此产生数据原生的具身智能预训练模型。世界模型提升了VLA的性能上限，配合真人数据，这条路径已被验证可行，人形机器人的预训练时代开始。目前仍处于预训练初期，国内外厂商已开始加大数据投入。

落到商业化节奏上，随着机器人产品降本和销量增长并行，市场预计未来市场空间将达到万亿美元级别。考虑到机器人重要的零部件供应商多数来自中国大陆，且价格远低于国外，叠加中央与各地政府持续发文支持本地人形机器人产业发展，机器人产业竞争力显著。