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　　从春晚舞台上的集中亮相，到工厂车间里的试点作业，再到展会、商演场景的智能交互，以人形机器人为代表的具身智能正加速走进公众视野，融入实体经济场景。2025年以来，视觉—语言—动作(VLA)大模型、世界模型等具身智能核心技术持续突破，打通了具身智能“感知、理解、决策、执行、优化”的全智能链路，让具身机器人具备了接近人类的环境认知、任务规划、自适应操作与跨场景泛化能力，推动人形机器人从 “可编程执行” 迈向 “自主化思考” 的全新阶段。

　　作为人工智能与高端装备制造深度融合的核心载体，具身智能已成为全球科技竞争的关键赛道。我国凭借大模型技术领先、制造业供应链完备、场景应用市场广阔的三重优势，快速实现具身智能技术突破与工程化落地，推动人形机器人摆脱实验室演示局限，迈入大模型驱动规模化商用的新阶段。2026年，随着具身大模型泛化能力、部署效率、成本控制持续优化，人形机器人有望跨越技术验证与实用化的鸿沟，成为赋能新质生产力、推动实体经济转型升级、助力制造强国建设的核心力量。

　　一、具身大模型赋能：人形机器人迈入智能驱动新阶段

　　人形机器人的技术体系由大脑、小脑、肢体三大核心模块构成，三者协同支撑机器人完成拟人化作业与智能决策。“大脑”完成人机交互、环境感知、上层规划后发出宏观决策，“小脑”完成身体的平衡和各种运动学力学的控制后，发出控制指令，最终驱动“肢体”的关节和灵巧手完成任务指令。在大模型技术的赋能下，机器人的核心竞争力已从硬件性能比拼，转向软件智能定义、软硬件深度协同的系统能力竞争，大模型成为决定机器人智能上限的核心关键。

　　(一)技术架构：大脑主导，软硬件协同

　　“大脑”：具身大模型构筑智能核心。人形机器人的“大脑”以具身智能大模型为核心，承担类似人类大脑的复杂认知和决策功能，负责人机交互、环境感知、任务规划、推理决策等高级认知功能。人形机器人“大脑”在完成环境感知后，进行高级任务规划和推理分析，并生成逐步决策指令来执行任务。通用大模型、数据集、高效计算架构、多模态融合感知等关键技术为人形机器人“大脑”赋予了强大的学习与适应能力，使得人形机器人能够处理基本运算、图像处理、视觉识别、决策规划和智能决策等各种任务。

　　“小脑”：运动控制实现精准执行。“小脑”是人形机器人运动控制系统，是连接“大脑”和“肢体”的桥梁，负责整合感官数据、控制姿态平衡与动作执行。小脑的核心功能是将“大脑”的宏观决策指令转化为位置、速度、力控等运动指令，保障机器人动作的精准性、灵活性与稳定性，在复杂场景下实现高效、安全的作业执行。

　　“肢体”：硬件载体支撑功能落地。“肢体”是机器人实现拟人功能的硬件基础，涵盖感知、决策、执行三大系统。感知系统通过触觉、力觉、视觉等各类传感器获取环境与状态信息；决策系统以处理器芯片为核心，保障智能运算效率；执行系统以电机、关节模组、灵巧手为核心，完成抓取、搬运、行走等具体动作。在具身智能框架下，肢体硬件不再是独立的机械部件，而是与大模型深度适配的智能执行单元。

　　(二)技术演进：大模型主导智能升级

　　“大脑”从单一模型到具身智能大模型。机器人“大脑”的技术路线持续迭代，现阶段主要有4条技术路线。一是LLM(大型语言模型)+VFM(视觉基础模型)，实现人机语言交互、任务理解、推理规划，技术相对成熟。二是VLM(视觉-语言模型)，弥合语言与视觉理解间的差距，实现更准确的任务规划和决策。三是VLA(视觉-语言-动作模型)，在VLM基础上增加运动控制，解决机器人运动轨迹决策问题。四是多模态大模型与世界模型，实现对物理世界环境的全面感知，是人形机器人大模型未来的主要演进迭代方向。多模态大模型引入了视频、音频、触觉、温度等多模态，可以分析更丰富的传感器输入并进行信息融合，使得人形机器人能够更加准确地感知环境、解决更复杂的任务。而世界模型是用于描述、理解、预测外部环境状态变化的抽象模型，弥补了多模态大模型所缺乏的对物理空间的建模能力，从而支持机器人的复杂场景泛化与实时决策。

　　“小脑”从模型控制到学习型控制。“小脑”核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进。基于模型的控制方法是通过建立机器人的运动学和动力学模型，进行运动轨迹规划和平衡控制，特点是身体控制稳健，但步频较慢，代表算法有零力矩点(ZMP)算法、模型预测控制(MPC)算法等，整体开发较为复杂，成本高，不利于产品快速迭代。基于学习的控制方法则是使用端到端AI技术代替复杂的运动学模型，大幅度降低开发难度、提升迭代速度，包括模仿学习和强化学习。模仿学习是通过人类或专家提供反馈示教的方式，使机器人以产生与示教相似的行动策略进行学习，其效果依赖高质量示范数据。而强化学习则是机器人自主学习的方式，通过精心设计学习目标，机器人不断在环境中探索，逐渐发现最大化奖励，从而学习到最优的执行策略，效果依赖于仿真环境和奖励函数。