誰在爭奪“具身大腦”？

### 誰在爭奪「具身大腦」？ 2008年，Google將Android作業系統免費開放給全球手機製造商與開發者，這項決定徹底改寫了行動裝置生態的遊戲規則。透過統一的軟硬體介面，Android不僅改變了應用程式的分發方式，更重新定義了數據與服務在價值鏈中的位置。掌握「靈魂」定義權的玩家，最終得以從硬體中萃取最豐厚的利潤。如今，這套產業邏輯正在具身智能領域快速複製——一場圍繞「具身大腦」的開源競賽，已經悄然拉開序幕。 2026年7月8日，螞蟻集團旗下專注機器人技術的螞蟻靈波科技宣布，全面開源其具身基座模型LingBot-VLA 2.0，同時為具身智能開放平台Tairos迭代技術底座。這項舉動並非孤立事件。在此之前，阿里巴巴已率先與NVIDIA在Physical AI領域達成合作，將具身智能納入雲端運算的戰略版圖。多家大廠相繼開源具身模型與後訓練工具鏈，反映出產業角色正從單純的訓練資源提供者，逐漸轉向更底層的基礎設施架構者。 業內分析指出，開源策略的核心在於爭奪「具身大腦」的定義權。所謂「具身大腦」，指的是能夠賦予機器人感知、決策與行動能力的軟體系統，包括視覺語言模型（VLA）、資料集、訓練框架與推理引擎。誰能讓自己的模型成為業界標準，誰就能在未來機器人生態中掌握話語權，就像Android在手機產業所扮演的角色。 本體製造商也積極參與這場開源運動。智元機器人、宇樹科技等公司陸續開放自家的VLA模型、訓練資料集與工具鏈，希望透過開放技術吸引更多開發者與合作夥伴，加速應用場景的落地。這些業者深知，在硬體毛利逐漸被壓縮的趨勢下，軟體與數據服務才是未來利潤的增長點。 與此同時，以模型起家的新創公司如自變量、銀河通用，則在開源的基礎上進一步搭建起數據採集的基礎設施。它們不滿足於僅提供模型，而是建構完整的數據閉環——從真實環境中的感測器數據擷取，到標註、清洗、訓練再到部署，形成一條龍服務。這些公司認為，開源模型只是入場券，真正有價值的護城河在於持續產出高品質數據的能力。 然而，開源不等於免費午餐。儘管模型本身開放使用，但訓練這些模型所需的算力、數據儲存與後續優化服務，往往需要付費。類似Android的商業模式，Google透過Google Mobile Services（GMS）與應用商店獲利，而具身智能領域也正在形成類似的「開源軟體＋付費服務」的雙層結構。螞蟻靈波、阿里雲等廠商，正是看準了這塊潛在的巨大市場。 從技術層面來看，LingBot-VLA 2.0的開源標誌著具身智能模型進入可商用化階段。該模型在視覺語言理解、任務規劃與即時控制方面取得了顯著進展，能夠在複雜環境中執行多步驟操作。螞蟻靈波表示，開源將有助於降低開發者進入門檻，促進學術界與產業界的共同創新。而Tairos平台的迭代，則為開發者提供了一個統一的開發與測試環境，減少重複造輪子的成本。 阿里與NVIDIA的合作則聚焦於Physical AI的雲端化。透過將具身智能模型部署在雲端，機器人可以在邊緣端獲得即時的大模型推理能力，同時將訓練與更新負載交由雲端處理。這種架構類似於當前的自動駕駛雲端訓練模式，但更強調即時性與低延遲。阿里雲希望藉此將具身智能打造成為下一波雲端運算的殺手級應用。 智元機器人與宇樹科技等本體業者，則在開源中看到了生態擴張的機會。宇樹科技近期開源了其四足機器人的VLA控制模型，並公開了部分訓練資料集，吸引機器人愛好者與研究機構參與開發。智元則更進一步，推出了開源的後訓練工具鏈，幫助開發者將模型快速部署到不同硬體平台上。這些策略不僅能擴大品牌影響力，更能透過社群力量反哺模型迭代。 值得注意的是，自變量與銀河通用兩家模型公司，在開源之外另闢蹊徑。它們投入大量資源建設數據採集的基礎設施，包括自動化標註平台、合成數據生成工具以及真實場景數據庫。銀河通用創辦人指出，開源模型很快會變得同質化，真正決定產品差異化的，是能否持續獲得高品質、多樣化的訓練數據。因此，它們將數據採集Infra視為核心競爭力，並向合作夥伴提供付費的數據服務。 整體而言，這場「具身大腦」的爭奪戰，正從單一的模型開源，演變為涵蓋模型、數據、工具鏈與雲端服務的全面競爭。各方勢力或借鑑Android的歷史經驗，或摸索新的商業模式，但目標一致：在機器人時代的黎明，搶先占據智慧中樞的制高點。隨著更多廠商加入開源行列，產業生態將加速成熟，但同時也意味著，單純的模型開源已不足以建立護城河，唯有打造完整的閉環服務，才能在未來站穩腳跟。