（转自：机器之心）

2025 年 7 月，智元机器人宣布 21 亿元现金收购上纬新材，成为 A 股市场首个「具身智能概念」上市公司，引发行业震动。在产业尚未实现大规模商业落地之时，资本却已抢跑至重资产整合阶段。智元此举不仅改变了传统 AI 企业融资路径，也让整个具身智能行业再次受到技术是否已准备好支撑起资本高预期的争议。

目录

01. 大模型融合 vs 双系统架构，具身智能玩家分道演进？

相比端到端，双系统架构是否在高复杂场景下更稳定？大多数具身智能公司都倾向「自研本体+定制模型」的路径？...

02.主流技术范式下谁在领跑具身智能？

从轮式、四足到人形，不同本体背后有哪些模型设计差异？2025 年上半年，具身行业谁最受资本青睐？...

03.路径还未明了，资本已经抢跑？

智元收购上纬新材，具身智能技术未成却资本先行？

01  大模型融合 vs 双系统架构，具身智能玩家分道演进？

尽管资本抢跑，但具身智能的技术底座仍在演进中。为了支撑更高复杂度、更强泛化能力的智能体行为，业内正在从多个方向推进系统构建。在数据侧，部分公司以真机采集、仿真合成等方式扩展具身数据规模来实现模型的高质量训练。在硬件侧，则有公司通过轮足混合、本体创新等策略增强机器人在现实环境中的适应性。而在模型架构的探索中，业内目前的主流路径有端到端的大模型体系和双系统架构。

1、以「端到端大模型」为核心的公司试图将视觉、语言、动作等模块统一至一个大模型体系中，降低中间处理流程的复杂性，强调跨任务的迁移能力与部署效率。

① 代表公司有星动纪元，其推出的 ERA-42 模型整合了视觉、语言理解与动作控制。

2、采取「分层式双系统架构」的公司则将任务理解与动作执行解耦，上层通过大规模 VLM 进行语义建模与策略规划，下层由轻量级 VLA 模块负责执行控制，以提升系统稳定性与响应速度。

① Figure AI 的 Helix 系统、中科星图的 EFM-1 架构均采用此类方式，在高复杂任务场景中强调系统稳健性。

3、此外，如云深处等公司则从硬件结构入手，通过轮足混合等异构驱动方案提升系统对复杂地形的适应性。

4、这些技术路径的分化不仅反映在模型架构设计上，也深刻影响着数据采集与训练策略、本体与智能体的协同方式，进而影响了各家公司在市场落地与商业模式上的不同发展轨迹。

02 主流技术范式下谁在领跑具身智能？

技术路线最终是企业战略的具象表达。除模型架构外，行业内具身智能公司也围绕着数据体系和本体方案等做出了不同的下注。

表：头部具身智能公司技术披露

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