从“大模型会说话”到“机器人会做事”,Physical AI真正的战争才刚刚开始
过去三年,人工智能最令人兴奋的事情,是机器终于越来越“会说”。
接下来十年,我更关心另一件事:
机器什么时候真正“会做”?
8月19日,在北京亦庄举行的2026世界机器人大会现场,我主持章鱼动力 SynapX 全球首场产品发布会。站在台上,我把这个问题换成了两句最简单的英文:
Can AI understand the world?
AI能不能理解世界?
以及:
Can AI enter the world and change it?
AI能不能真正进入世界,并改变世界?
从第一问走到第二问,可能就是这一轮人工智能从Generative AI迈向Physical AI真正的产业分水岭。
章鱼动力选择在世界机器人大会第一次完整公开其物理AI路线:SYNWorld世界基础模型、OctoH-Hand仿生灵巧手、OctoSense数采方案,以及背后的“数据—模型—硬件”一体化闭环。其官方发布逻辑并不是再造一台“更像人”的机器人,而是试图构建一种通用物理生产力底座。
这让我想起一个月前在硅谷与AI投资人的两小时争论。
他说了一句很极端、但值得所有具身创业者听一听的话:
“没有数据、不做训练,我就不认为你真正做的是具身AI。”
因为在他看来,具身不是“机器人+AI”的简单拼接,而是下一代AI——它第一次跳出语言,把物理世界纳入训练。
这也正是我今天想讨论的问题:
当硅谷把Physical AI视作下一代Foundation Model,当中国机器人产业链开始从本体制造走向大脑、小脑、双手和数据闭环,中美具身智能究竟在竞争什么?
答案可能并不是“谁先造出一个最像人的机器人”。
而是谁先把智能真正变成生产力。
一、2026年的具身智能,正在经历从“机械进化”到“智能进化”
如果只看展会,具身智能很容易被理解成一个热闹的机器人赛道。
能跑、能跳、能后空翻,已经不够;今年大家又开始比谁的手更灵巧,谁叠衣服更好看,谁能端杯子、拧螺丝、打鸡蛋。
但数据告诉我们的,是一个比“机器人越来越像人”更深刻的变化。
《2026年具身智能技术发展报告》统计显示,全球具身智能领域已经形成近20万件技术积累,并从2024年进入明显的创新爆发期;2025年相关专利申请约2.6万件,比2024年的约1.6万件增长超过60%。
更重要的变化发生在技术结构内部。
过去20年,机器人最厚的技术积累在“身体”——电机、减速器、关节、执行器、机械结构。
而近几年,技术创新正在快速转向“大脑”和“小脑”。报告显示,到2025年,大脑与小脑相关专利申请合计占比已经达到约76.5%,肢体层降至不足四分之一。
这说明机器人产业正在发生一次范式迁移:
过去解决“怎么造出一副可靠的身体”,今天开始解决“怎么让身体真正拥有智能”。
如果把机器人类比成人:
大脑负责理解与决策;
小脑负责运动、协调与平衡;
双手负责真正与世界发生关系。
The brain understands.
The cerebellum coordinates.
The hands change the world.
而“小脑”尤其容易被资本市场忽略。
报告显示,在小脑技术中,步态与平衡控制占比58.3%,居各细分方向首位。为什么?
因为会思考,不代表会站稳;会规划,不代表能在复杂地面上保持稳定;知道杯子在哪里,不代表能准确伸手、控制力度并把它拿起来。
所以我在发布会现场说:
机器人真正商业化,不只是聪明,而是稳定、精确、可靠。
A robot cannot hallucinate gravity.
机器人可以生成错误答案,但它不能对重力产生“幻觉”。这句话听起来像笑话,却是Physical AI最残酷的商业现实。
二、为什么我从硅谷回来,反而更加关注中国的具身机会?
今年夏天我在硅谷连续看AI项目、见科学家和投资人,一个越来越明显的趋势是:
硅谷正在寻找“下一代基模”。
大家讨论的不再只是OpenAI、Anthropic这一代基于语言和Transformer范式的模型,而是下一步如何让AI拥有空间理解、世界模型、因果预测,以及与真实环境持续交互的能力。
也因此,Physical Intelligence、Figure AI,以及更多世界模型、机器人Foundation Model项目,成为资本重点追逐的对象。
2026年已披露的中国机器人赛道融资规模近千亿人民币,资本已经跑得非常快。
Capital has priced the dream. Now industry must deliver the reality.
资本已经给梦想定价,接下来产业必须交付现实。
中美的差异也因此越来越有意思。
硅谷的优势依然明显:顶尖科学家密度、基础模型原创能力、风险资本、基础研究生态,以及敢于重新定义技术范式的文化。
中国的另一面同样不能忽视:制造业供应链、机器人硬件、电机、减速器、传感器、汽车工业、工程师规模、成本控制和大量真实应用场景。
专利数据甚至更加激进。
中国目前贡献了全球具身智能相关专利约53.3%;在“大脑层”技术中,中国占全球相关专利的比例接近76%。
但这里恰恰不能自我陶醉。
同一份研究显示,中国具身智能专利平均被引约1.8次,而美国约6.1次。
换句话说:
中国已经形成规模优势,但技术原创影响力和全球引领能力,仍需要继续证明。
所以我并不喜欢简单讨论“中美谁领先”。
更准确的表达应该是:
China has scale. Silicon Valley still has influence.
The winner will need both.
中国拥有规模、工程和场景,硅谷仍然拥有很强的原创影响力。未来真正的冠军,需要把两种能力同时装进一家公司。
三、章鱼动力真正值得看的,不是一双手,而是一条闭环
正因为如此,我看章鱼动力,最感兴趣的也不是“这双机器人手做得漂不漂亮”。
而是它试图搭建怎样的闭环。
章鱼动力创始人都大龙并不是第一次创业。从百度IDL,到成为地平线早期第6号创始员工、参与BPU AI芯片设计,再到联合创办鉴智机器人推动高阶智能驾驶量产,他此前的经历本身就是中国AI产业从算法走向芯片、再走向真实物理场景的一条缩影。2026年初创立章鱼动力后,公司迅速获得地平线、线性资本等机构参与的种子轮融资,并在后续Pre-A轮继续获得产业资本支持。
根据此次发布资料,章鱼动力的逻辑可以简单拆成三层:
第一层,数据。
OctoSense要解决的是机器人如何获得真实世界中足够丰富、足够高质量、足够可训练的数据。
语言模型的数据来自互联网。
但机器人没有一个天然存在的“物理互联网”。
一只手抓杯子的姿势、摩擦、力度、失败过程、物体滑动、材质变化,都必须被重新采集和结构化。
所以未来Physical AI最贵的资源之一,可能不是模型,而是高质量的物理世界数据。
这也是为什么我在硅谷讨论具身项目时,对方不断追问的第一句话不是“你用什么模型”,而是:
What data do you have?
你到底拥有什么数据?
第二层,模型。
SYNWorld要解决的不是单纯“看见世界”,而是理解状态变化。
杯子从桌上被拿起之后会发生什么?
布料被拉动时会如何变形?
双手同时操作一个物体时,下一状态如何预测?
语言模型学习的是Token之间的统计关系,世界模型则必须越来越接近物理世界的状态迁移规律。
第三层,硬件。
OctoH-Hand则试图把“知道该怎么做”真正变成“做得到”。
报告显示,灵巧手和末端执行器已经成为肢体层中最重要的技术前沿之一。原因也很直白:
机器人最终要赚钱,不能永远只靠走路。
真正产生经济价值的,是操作。
制造、仓储、家庭、医疗、实验室——大量高价值劳动最终都发生在手上。
因此:
数据让机器经历世界,
模型让机器理解世界,
双手让机器改变世界。
Data gives AI experience.
Models give AI understanding.
Hands give AI impact.
如果这三层真正形成飞轮,才有可能从机器人产品公司升级成Physical AI基础设施公司。当然,“可能”两个字非常重要。因为技术路线成立,不等于商业模式已经成立。
四、资本看具身,2026年以后不能再只看Demo和估值
具身智能可能是这一轮AI中最容易让投资人兴奋,也最容易让投资人付出昂贵学费的赛道。
因为它同时具备三个特征:
故事足够大、技术足够难、花钱足够快。
一个软件产品失败,可以重新发布版本。
机器人失败,会产生库存、供应链、返修、售后、折旧和真实的现金流压力。
所以,从投资角度,我未来会越来越关注五件事。
第一,数据有没有复利。
不是“我们收集了多少TB数据”,而是每一次真实运行,能否让模型下一次表现更好。
没有训练闭环的数据,只是成本,不是资产。
第二,模型能不能泛化。
在实验室里完成一个任务没有那么重要。
换一个杯子、一个光线、一个桌面、一个陌生环境,还能不能完成?
Demo解决“能不能”。
商业化解决“能不能重复”。
第三,硬件能不能量产。
实验室原型做到98分,与十万台产品都做到90分,是完全不同的公司能力。
第四,单位经济模型能不能成立。
机器人最终替代或增强的是人的劳动。
所以必须问:
一台机器多少钱?
每天工作多少小时?
人工接管多少?
折旧几年?
维护成本多少?
相对于人类劳动,ROI究竟是多少?
第五,资本效率。
Physical AI不会是一场便宜的创业。
但钱花得快,不等于进步快。
最终应该看:
每一轮融资,到底购买了多少新的技术能力、数据资产、客户验证与规模化可能性。
我在WAIC讨论智能体时说过一句话,在具身智能上更加成立:
Demo wins attention. Product wins customers. Productivity wins the future.
Demo赢得注意力,产品赢得客户,生产力才能赢得未来。
五、中美具身真正的下一战,不是机器人,而是“物理世界的操作系统”
如果大模型时代的入口是ChatGPT,那么Physical AI时代的入口究竟是什么?
是一台人形机器人吗?
是一双灵巧手?
是一套VLA?
还是一个真正可以理解、预测并操作物理世界的Foundation Model?
现在谁都无法给出最终答案。
这也是我做投资越来越有趣、也越来越谦卑的地方。
如果AI是一个时代,那么我们今天看见的热门公司,很多已经属于“这一代AI”;真正巨大的投资回报,往往来自找到“下一代AI”。
过去,我们把机器人理解成机械设备:
先把身体造出来,再写程序控制它。
现在逻辑正在倒过来。
我们开始讨论一个可以不断学习的大脑,如何通过小脑控制身体,通过双手接触环境,再把动作结果重新变成数据,让系统继续学习。
于是机器人不再只是机器。
它开始成为一个不断进化的智能系统。
这也是中美最终都会走向的同一个战场:
数据闭环、模型闭环、行动闭环和商业闭环。
硅谷不会永远只做软件,中国也不会永远只做硬件。
真正的全球竞争,最后一定会让双方彼此进入对方最擅长的腹地。
美国企业会越来越重视制造、供应链和成本。
中国企业则必须越来越重视基础模型、原创算法和全球开发者生态。
所以我判断,中美具身智能竞争的最终胜负手,不是谁拥有最多的人形机器人公司。
而是谁能最早把:
最强的智能 × 最可靠的身体 × 最大规模的数据 × 最低的使用成本
组合成真正可以被全球调用的新生产力。
六、机器越具身,人越要有人性
主持这场发布时,我最后还是想把技术问题重新放回“人”。
今天,我们用尽所有聪明,试图让机器拥有人的眼睛、大脑、小脑和双手。
但技术真正值得敬畏之处,并不是它越来越像人。
而是它逼着我们重新回答:
什么才是人的不可替代?
计算会被复制。
记忆会被复制。
动作也可能被复制。
但人的责任、善意、审美、同理心,以及决定“什么值得做”的价值判断,仍然应该由人承担。
所以我在发布会的最后留下两句话:
The more machines become embodied, the more humans must remain humane.
机器越具身,人越要有人性。
以及:
AI gives machines intelligence. Humanity gives intelligence direction.
AI赋予机器智能,人性决定智能最终去向何方。
从硅谷回来,再站到北京世界机器人大会的舞台上,我越来越相信:
Physical AI不会只是一个机器人赛道。
它可能是继互联网、移动互联网和生成式AI之后,下一代人机关系与生产方式的重新书写。
这场战争才刚刚开始。
资本已经给梦想定价。
接下来,要看中国和美国的创业者,谁能真正把梦想交付成现实。
从理解世界,到进入世界;
从拥有智能,到创造生产力。
这就是我眼中的具身未来。
艾诚简介
艾诚(Gloria Ai),主持人、投资人、《艾问iAsk》创始人,曾任中央电视台驻纽约财经评论员,现任《艾问人物》出品人,也担任国内外财智盛会如博鳌亚洲论坛等的常邀双语主持。艾诚是哈佛大学、北京大学和中国传媒大学的校友代表,清华大学苏世民学院业界导师,哈佛大学第一代校友(FGHA)导师,YPO世界青年总裁组织成员。
作为《艾问iAsk》创始人,艾诚一直致力于向世界讲好中国创新故事,已记录近2000位时代人物,实现百家媒体全球传播。曾获《福布斯》杂志2016年度30位30岁以下亚洲人物唯一上榜华人主持以及世界经济论坛2012年度全球杰出青年,著有《奋斗是一种信仰》、《创业的常识》、《创业不死法则》等财经书籍。
艾诚被授予家乡黄山的形象大使,因扶贫助农的女性领导力与公益心,获评全国三八红旗手。
艾问人物,致力于向世界讲好中国故事!
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