北京亦庄成半个具身智能产业链聚集地

2026年，注定将成为具身智能发展的关键转折点。

过去两年，人们常被机器人在舞台上的炫目表演所震撼——跑得更快、跳得更高、动作更流畅。这是行业最直观的成果展示，也证明了本体工程与运动控制技术的持续进步。然而，从产业发展的深层逻辑来看，真正决定机器人能力上限、乃至整个具身智能领域上限的因素，并不在于这些舞台上的高光时刻。

6月16日，星海图在亦庄举办了全球开发者大会，系统披露了在模型、本体和数据三条战线的重大进展：其G0.5大模型已稳居全球第一梯队，自主研发的双足人形机器人Kengo首次亮相，同时“百万小时真实数据计划”也正式启动。至此，星海图已成为中国唯一一家同时拥有顶尖模型与顶尖本体的具身智能企业。

这场汇聚了半个具身智能产业链的盛会，也传递出一个清晰信号：具身智能领域的竞争，正从单一产品的性能比拼，转向数据规模与生态体系的全面较量。

具身智能头部玩家正加速划分生态版图

国内具身智能行业的层级分化正变得日益清晰。不同企业依据自身积累的优势，选择了差异化的成长路径。

宇树科技的核心优势，主要体现在本体硬件、运动控制以及量产交付能力上。其四足与人形机器人产品，长期以卓越的高动态运动性能、严苛的成本控制以及可靠的工程交付能力而受到行业瞩目。这代表了一条典型的硬件工程路线——首先将机器人的本体打造得足够稳定、灵活且可靠，再借助规模化量产能力来开拓市场。

智元则更强调全链路的垂直整合，其策略更接近于构建“软硬件一体化的具身智能平台”。这一技术路线的主要特点是具备强大的控制力，非常适合在特定明确的场景中推动规模化部署。

星海图选择的则是第三条发展道路。硬件与数据，在其战略中并非最终目标，而是实现同一愿景的不同切入点。所有的努力最终都指向一个核心问题：机器人如何在真实世界中创造出真正的生产力？

换言之，星海图打造整机，其根本目的是为了获取真实场景中的数据入口、执行反馈路径以及模型闭环。缺乏整机载体，具身智能便缺少持续采集物理世界数据的工具；没有来自真实世界的任务反馈，模型的有效迭代也无从谈起。

从这个维度来看，星海图的策略可以概括为“数据-模型-整机”的闭环飞轮：整机进入应用场景，带回真实世界数据；这些真实数据用于训练模型，从而提升任务的泛化能力；而模型能力的提升，又反过来定义下一代本体、模组以及场景部署的方案。

星海图并未将自己局限于单一的机器人形态。早在发展初期，它就提出了“一脑多形”的核心判断——人形机器人只是具身智能的一种载体，未来真正具备长期价值的，是一套可迁移、可复用、并能适配多种硬件形态的智能系统。

这也解释了为什么星海图反复强调“生态”的重要性。过去，具身智能行业更多是在制造“专用工具”，即针对特定场景、流程或动作来设计机器人，能力边界虽然清晰，但复制到新场景时成本高昂。星海图希望构建的，是更接近于“通用智能体”的底层能力——同一套“大脑”既能适配轮式双臂、双足人形、灵巧手等不同本体，也能灵活进入工业、商业、科研等各类应用场景。

这并不意味着专用机器人毫无价值。恰恰相反，专用机器人往往是具身智能实现最早落地的切入点。然而，如果整个行业长期停滞在专用工具阶段，每家公司都将在各自的场景中重复“造轮子”，导致数据无法流通，模型难以实现泛化，最终生态也难以形成。星海图致力于解决的，正是从“单点可用”迈向“能力复用”这一根本性问题。

三重跃迁曲线：定义具身智能的发展路径

在大会上，星海图CEO高继扬提出了具身智能发展的“三重跃迁曲线”理论：本能智能、作业智能和进化智能。

本能智能解决的是机器人如何自如地驾驭自身身体的问题，这包括平衡、协调、运动控制以及复杂地形的适应能力。它类似于动物的本能反应，也是机器人进入真实世界的基础。没有这一层能力的支撑，机器人很难稳定地执行任务，更谈不上创造生产力。

作业智能则更接近产业实际所需的核心能力。机器人不仅要能够活动，更要能够理解任务、拆解流程，并完成有序的作业。在这一阶段，语言将成为关键的交互接口——因为在真实世界中，生产任务往往是一连串具备上下文关联、明确目标和多重约束的流程。人类需要借助语言来调度机器人，而机器人也需要将语言指令转化为可执行的精确动作序列。

进化智能则是更具前瞻性的判断。过去，人类依据自身经验来设计机器人的形态、关节、传感器以及任务流程；未来，人工智能可能会反过来参与定义机器人应有的形态、需要采集的数据、适合进入的场景，以及如何形成下一轮的能力迭代。具身智能的终极形态，可能不仅仅是让机器人模仿人类动作，更包括让AI参与重构机器人的设计与生产方式。

星海图认为，具身智能领域不存在所谓的“GPT时刻”。大语言模型的突破发生在普通用户能直接感知的界面中——每个人打开网页或手机，就能直观地看到模型能力的跃升。然而，具身智能的进展不会如此集中，也很难由一次产品发布就完成定义。它更有可能从B端市场起步，在仓储、零售、工业、服务、科研等场景中逐步渗透。某个特定场景先跑通，某类任务先稳定运行，再逐步扩展到更多任务。几年后回望，机器人或许已经大量嵌入生产环节，但很难明确指出质变发生在哪一天。

基于这一判断，星海图构建了一系列支撑“作业智能”落地的硬核技术体系，包括G0.5、Fast-WAM、Kengo、R1系列、灵巧手等，全面覆盖软件与硬件层面。

新一代VLA基础模型G0.5是这套技术体系的“大脑”。该模型采用统一的自主回归VLA架构，具备“边思考边行动”的原生动作思维能力，并沉淀了抓取、放置、推拉等可灵活迁移的基础动作单元。

评测数据显示，G0.5已刷新全球7大权威榜单，稳居全球第一梯队，同时在国内也位列首位。

Fast-WAM世界模型则专注于提升动作响应效率。对机器人而言，响应延迟哪怕半秒，就可能导致任务失败。Fast-WAM的单步推理延迟为190毫秒，配合G0.5，可将机器人的动作响应速度提升4倍以上。

此外，星海图自研的双足人形机器人Kengo，不仅外观充满科技感，更具备强悍的运动爆发力（单关节扭矩超过130N·m），能够轻松完成四连踢、递物、叠衣等复杂场景动作。双足形态的价值，在于它能适应更多现有的人类居住与工作环境，从而降低场景改造的成本。对于一家以“具身大脑”为核心战略的公司而言，拥有自研的双足本体，也意味着能在更复杂的任务中验证模型的实际能力。

Kengo的正式发布，补齐了星海图面向全身作业的最后一块技术拼图，使其成为中国唯一一家同时具备“顶尖模型+顶尖本体”的具身智能企业，标志着“整机+智能”的战略正式形成闭环。

真实数据：构筑具身智能的长期壁垒

除了模型与本体之外，数据是制约具身智能发展的另一个核心变量。在众多从业者看来，其重要性甚至不亚于前两者。

大语言模型之所以能够实现能力上的跃迁，一个至关重要的前提是互联网已积累了海量的文本、图像、代码和视频数据。然而，具身智能至今仍缺乏属于自己的“互联网”。物理世界每天都有大量的交互发生，但这些交互极少被系统性地记录下来，成为可训练、可复用、可标注的数据资源。

缺乏足够规模、质量和多样性的真实世界数据，具身智能就很难真正理解物理世界的约束条件，也难以在新环境中稳定地执行任务。仿真数据和合成数据虽然能提升效率，并补充长尾场景，但真实世界的操作数据依然具有不可替代的价值。

从行业进展来看，过去两年，具身智能赛道的数据积累量基本停留在几千小时到十几万小时的区间。然而，今年开始，行业头部企业普遍在向百万小时量级的数据规模推进，而未来两到三年，千万小时数据量或许将成为新的竞争基准。

星海图去年开源的GOD数据集，是全球首个开放场景下的具身操作数据集，其下载量已突破60万次，在开源社区中保持着较高的使用频次。

在此基础上，星海图本次联合北京亦庄共建“亦数智能”，并正式启动了“100万小时超高质量真实数据计划”，目标是到2026年完成百万小时的数据积累，并在未来三年迈向千万小时规模。

同时，配合由原力灵机、蚂蚁数科、百度智能云等15家企业参与的“数据生态联盟”，中国具身智能领域终于开始打造属于自己的第一条完整数据供应链。

千万小时量级的动作、视觉、力觉协同数据，有望打破“Corner Case”（边缘案例）的魔咒，让AI开始反向定义硬件，从而彻底将机器人从特定场景推向真正的通用化。掌握了真实数据，就等于掌握了通往物理AI世界的主导权。基于这一逻辑，星海图希望从底层重新定义整个行业的游戏规则。

重新定义商业终局：从卖硬件到卖智能

过去，外界评估一家具身智能公司，最常用的标准是卖出了多少台机器人、进入了多少应用场景、能否形成稳定的订单。这些指标依然重要，因为它们直接决定了企业能否在市场竞争中生存下来。然而，从更长期的产业视角来看，具身智能的商业模式可能会经历一次深刻的变革。

星海图提出，未来具身智能的商业模式将从“整机销售”起步，逐步过渡到“方案订阅”，并最终走向“Token销售”——这无疑是具身智能商业模式中，最具想象空间的部分。

第一阶段与智能解耦，本质上是单纯的“卖铁”模式；而星海图所追求的，是在智能驱动的第二乃至第三阶段占据领先地位。

通过开放“大脑”平台与构筑“真实数据互联网”，星海图正逐步发展成为具身智能时代所有开发者都绕不开的基础设施供应商。没有任何一家公司能够独自定义这个时代，但当半个具身智能产业链今天都汇聚在亦庄的会场时，这场宏大变革的大幕已然拉开。

或许具身智能领域的确没有GPT-3.0那样令人震撼的瞬间，但我们能够清晰地看到，它正在加速走向成熟，并逐步渗透进我们生产与生活的方方面面。

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