興鋒作浪，大模型和機器人搶著“聯姻”

高見pro2026.08.15 20:04 · 來自河北全文6163字00:00 / 16:18DeepSeek在宇樹IPO上的1.41億元戰配，所代表的信號正引發一系列連鎖反應。文｜高見Pro8月13日，DeepSeek-V4-Pro正式版上線，強化Agent能力，多項評測數據接近Fable5水準。‌‌同日，宇樹IPO網下申購結果出爐，8734股遭棄購，由主承銷商包銷。但比這兩件事更值得關注的，還是那個時間細節。8月6日晚，宇樹科技披露科創板IPO戰略配售名單。杭州深度求索（DeepSeek）獲配93.34萬股，耗資1.41億元，限售期36個月，是全名單裡最長的。

次日路演上，宇樹科技董事長王興興確認，雙方已籤《戰略合作備忘錄》：聯合研發通用人工智能，DeepSeek開展具身業務時優先採購宇樹機器人，宇樹做具身大模型訓練優先調用DeepSeek的模型和算力。換句話說，DeepSeek出腦子，宇樹出身體，雙方建立雙向優先採購合作機制，36個月不可退出。在兩家行業絕對頭部的公司深度合作背後，一些行業分歧也被推到臺前：大模型公司進入具身智能領域的路徑，有無最優解？具身智能公司，到底該自己“造腦”還是“借腦”？這一事件將帶來哪些連鎖反應？Part 1 “都在找‘另一半’”截至目前，全球大模型公司進入具身智能的方式，各有各的邏輯。DeepSeek用1.

41億拿下宇樹0.23%的股份，雙方的合作邊界已經明確：DeepSeek給宇樹提供模型架構、智算集群建設等，宇樹給DeepSeek提供真機數據和硬件載體。雙方不是API調用的淺層合作，而是互為優先採購選擇的深度綁定。梁文鋒曾表示，具身是DeepSeek繞不過去的終局。宇樹的底牌也足夠硬：2025年人形機器人出貨5500臺，全球市佔率32.8%，90%以上核心零部件自研，是目前極少數能大規模交付的公司。在開源上，DeepSeek是開源大模型的“旗手”，宇樹在開發者生態上投入頗重。可以說雙方興趣相投。36個月鎖定期，是對雙方技術路線判斷的一次高度自信的押注。

OpenAI模式，先綁定後分手，最終自研。2024年，Figure AI和OpenAI達成合作，OpenAI提供語言模型支持，幫Figure Ai的機器人實現對話、推理和規劃。當時的邏輯看似完美：Figure有身體，OpenAI有腦子，天然互補。但這段“婚姻”只維持了一年多。Figure AI宣佈終止合作，轉向自研AI模型後，最新估值衝到390億美元。分手原因，Figure AI的說法很直接：要讓人形機器人在真實世界中規模化應用，必須將 AI 與硬件深度綁定。“我們不能將 AI 模型分離出去，如同我們不能將硬件外包一樣。”OpenAI這邊並未停下腳步。

Sam Altman在2025年6月的“The Gentle Singularity”一文中，把機器人明確放進能力路線圖，表示在2027年左右做能在真實世界執行任務的機器人。據悉目前OpenAI在舊金山大規模招募機器人工程師，年薪開到31萬美元，方向是“跨多種形態的具身智能研究”。業內將此視為OpenAI 從純語言模型向實體機器人領域的戰略重心轉移，試圖將 AGI能力應用於物理環境 。這段關係的破裂說明了一件事，在具身智能賽道，“大腦”和“身體”的關係比想象中複雜得多。綁定是開始，但不一定是終點。‌‌NVIDIA模式，賣鏟子，不做終端。

NVIDIA不能簡單地被歸類為大模型公司，但它正積極向大模型領域延伸。NVIDIA Isaac GR00T是一個端到端的開源人形機器人開發平臺，提供基礎模型、合成數據管線和仿真環境。這也是英偉達繼CUDA之後，在“物理AI”或具身智能領域再造生態的關鍵一步。該平臺已形成涵蓋身體、靈巧手的全球合作網絡。據源達信息數據，2026年上半年，全球人形機器人行業融資總額達到1041億元。另一個來自摩根士丹利研究預計，到2050年人形機器人市場規模或超過5萬億美元。NVIDIA不做機器人本體，但試圖通過提供芯片、仿真平臺和基礎模型，從市場中獲取“基礎設施級”收入。

無論哪家機器人公司勝出，都繞不開它的底層架構。立足於國內市場，如果說DeepSeek和宇樹的戰配是國內最受矚目的一筆“腦體綁定”，那麼在它之外，一張更密集的合作網絡已經鋪開。騰訊走的是“資本+技術”雙線路線。資本端，騰訊旗下上海啟善投資以戰配身份入股宇樹，獲配約90.33萬股，金額約1.36億元。技術端，騰訊Robotics X實驗室已與宇樹達成合作，將自研的Tairos具身智能大模型接入宇樹G1機器人，在巡檢等實際場景中完成落地驗證。

騰訊Robotics X 實驗室負責人張正友在WAIC上公開表態，騰訊不造機器人，而是依託自身技術積累，通過Tairos平臺和開源模型，成為Physical AI時代“大腦”的基礎設施提供商。科大訊飛選擇了與智元機器人牽手。早在2024年6月，雙方在上海簽署戰略合作協議，基於訊飛星火大模型聯合開發智能人形機器人，重點方向是交互技術和多模態感知。賽力斯的路徑更有意思。這家以問界聞名的車企，旗下鳳凰技術與北航合資成立北京賽航具身智能技術有限公司（賽力斯持股70%），同時與字節跳動旗下火山引擎簽署具身智能合作框架協議，圍繞“面向多模態雲邊協同的智能機器人決策、控制與人機增強技術”協同攻關。

火山引擎的佈局更為廣泛。除了與賽力斯合作，智元機器人、穹徹智能等多傢俱身智能企業接入火山引擎的Seedance 2.5視頻生成模型。穹徹智能借助該模型擴充具身智能訓練數據，無需依賴實體機器人逐一採集，就能生成適配不同機型的操作數據。此外，優必選旗下智慧物流子公司UQI優奇也與火山引擎簽署合作協議，將豆包生態的多模態和VLA模型能力接入其人形機器人、無人物流車等產品，用於工業及物流場景。字節的策略是，不造機器人本體，但給機器人“喂數據、裝大腦”。華為CloudRobo則是平臺型打法。

2026年6月，華為雲聯合智譜、DeepSeek、Minimax、Kimi、階躍星辰等20餘家TOP模型廠商發起“百模千態，雲聚共贏”生態合作計劃，把真機數據、仿真數據、模型和行業經驗沉澱為共享資產。華為不造機器人本體，做具身智能的生態基礎設施，這和NVIDIA的思路異曲同工。螞蟻集團成立的全資子公司螞蟻靈波，是另一種生態邏輯。靈波雙線並進。一條是VLA路線，代表模型LingBot-VLA 2.0；另一條是世界模型路線，代表模型LingBot-VA 2.0，後者號稱“行業首個具身原生世界動作模型”。目前已接入樂聚、星塵等17家廠商20餘種機器人構型，用“一腦多機”的方式跑通跨本體泛化。

據合作機器人公司反饋：基於靈波VLA 2.0模型，只需約300條數據、微調1-2天就能跑通場景測試。大模型公司在找“身體”，機器人公司在找“大腦”，“都在找自己的另一半。”一位投資人如此概括。Part 2 在“借腦”和“造腦”之外2026年上半年，國內具身智能賽道總融資額437.66億元。“大腦派”公司融資222.53億元，佔比50.8%。“本體派”公司同期融資56億元。投資人們用真金白銀表態：在具身智能賽道，“大腦”比“身體”更受追捧。Figure AI的估值軌跡是最好的佐證：2023年5月A輪融資7000萬美元；2024年2月B輪融資約6.

75億美元，估值達 26億美元；2025年9月C輪融資超 10億美元，估值飆至 390億美元。19個月增長15倍，Figure AI穩坐全球人形機器人估值頭把交椅。作為對比，宇樹IPO發行市值610億元，僅為Figure AI的五分之一左右。除了中美估值差異外，有投資人認為，市場給Figure的是“物理AI平臺”的估值，給宇樹的是“硬件公司加稀缺溢價”的估值。“隨著大模型能力的介入，人形機器人行業的技術壁壘正在發生遷移。如果硬件企業能借此補齊軟件短板，在資本市場的成長空間也會迎來新的敘事邏輯。”李鳴說。那麼問題來了：機器人公司到底該“借腦”，用大模型公司的能力，還是“造腦”，自己訓練具身模型？

“借腦派”邏輯：分工才是正解，沒必要重複造輪子。從很大程度上，DeepSeek和宇樹的綁定，是這一邏輯的資本化表達。雖然宇樹採取“自研+合作”雙軌策略，公司WMA與VLA兩大技術路線均有佈局。但宇樹長板是硬件本體、運動控制、關節電機與整機量產能力，王興興也曾坦言，“做身體，宇樹是全球第一；做大腦，這仗不好打”。訓練一個前沿大模型的成本已經攀升到數十億美元級別，而機器人公司的核心競爭力在硬件迭代和量產能力。大模型公司在算法、算力和人才上的積累，不是一家機器人公司花兩三年就能追上的。“造腦派”的邏輯是，大腦是命脈，不能外包。自變量機器人是這一路線鮮明代表之一。

這家公司成立於2023年12月，是國內最早採用完全端到端路徑研發通用具身大模型的企業。創始人王潛的判斷是：具身智能的下一階段競爭，本質上還是數據閉環構建的基礎模型與模型進化能力的競爭。逐際動力則提供了另一個維度的思考。創始人張巍拋出了一個更激進的判斷，“模型不等於大腦，大腦是操作系統。”這個觀點的價值在於，它跳出了“做還是買”的簡單二元對立。他把純大模型比作“躺在病床上的霍金，極其聰明，但動不了”，認為機器人在真實場景中需要的也不是更強的單點模型，而是一套能協調認知、技能和運控的完整系統。即便借到了一個頂級大模型，如無系統層面集成能力，機器人在真實場景中依然跑不起來。

從這一邏輯出發，“造腦”的真正含義，或許不是從零訓練一個大模型，而是構建一套能讓多種模型協同工作的操作系統。不過，現實往往更復雜。一位長期跟蹤具身智能賽道的投資人在交流中透露了一個值得玩味的現象：一些對外高調宣稱自研大模型的頭部機器人公司，“自研的決心是有的，準備也做了，但實際自研程度很低，用的基本還是外部模型”。“名義自研，實際借腦”，在行業裡並不罕見。原因不復雜，大模型研發的投入門檻太高，短期內很難真正追上專業大模型公司的能力。另外，將“借腦”說成自研，也能很大程度上迎合資本市場“審美”，抬高公司估值。那麼，“借腦”的邊界在哪裡？借到什麼程度算合作，借到什麼程度算依賴？估值如何評定更合理？

這是目前具身智能領域給投資人出的一道思考題。Part 3 變化正在發生回到DeepSeek和宇樹。1.41億的戰略配售，在609億的發行市值面前確實不大。但它代表的信號正引發一系列連鎖反應。連鎖反應一：估值錨點在遷移宇樹在DeepSeek戰配加持下，正在經歷從“硬件公司估值”向“AI平臺公司估值”的切換。“一旦這個切換被市場認可，後面排隊的具身智能公司，定價邏輯都會跟著變。”李鳴判斷。這個切換能不能成立，最終要看具體的場景指標：單臺部署成本能否降到客戶願意規模化採購的水平，場景複用率能否支撐“一套模型打多個行業”的敘事，以及客戶復購率能否證明機器人不是“一次性展品”。

目前行業正處於從技術驗證邁向規模化落地的關鍵轉折期，這些數字或許比任何概念都更能決定估值錨點的位置。連鎖反應二：“綁定潮”到來。DeepSeek和宇樹的組合，從一定程度上，會刺激其他大模型公司加速尋找自己的“身體”夥伴。“往後看，類似的組合會越來越多。”投資人王芳說，“未來的競爭格局，可能不再是機器人公司之間的競爭，而是‘大模型+機器人’組合之間的競爭。一個沒有大腦綁定的機器人公司，和一個沒有身體綁定的大模型公司，有可能都會被市場打折。”但也有不同聲音。“‘深度綁定’不等於在市場上能始終佔優勢。

”一位具身智能公司的CTO表示，“如果未來具身智能的技術範式出現顛覆性變化，比如從VLA路線轉向世界模型路線，或者從端到端轉向分層系統，這種綁定可能變成包袱。”綁定還有一種隱性的機會成本。當DeepSeek和宇樹鎖定彼此為優先採購對象時，也意味著雙方都放棄了與其他更優夥伴合作的可能性。36個月之內，如果市場上出現了更好的大模型或更強的機器人本體，解綁的成本或會很高。連鎖反應三：數據閉環將成為具身智能最深的護城河。這可能是最深遠的連鎖反應。具身智能真正的瓶頸，從來不是模型參數量，而是真實物理世界的交互數據。缺數據，就訓不出真正的物理世界模型。

DeepSeek和宇樹的綁定相當於啟動了一個“模型、機器人、真機數據、模型”的數據飛輪。宇樹的機器人在真實場景中跑出數據，反哺DeepSeek的具身模型；更強的模型再回到機器人身上，提升場景理解能力。循環往復，飛輪越轉越快。跑通這個閉環，相當於拿到了具身智能時代最稀缺的數據資產。但飛輪要轉起來，需要時間，也需要規模。不過稀缺性是動態的。當具身智能的數據閉環跑通後，掌握“模型+數據”雙輪驅動的公司，可能會建立起新的壁壘。“終局還是看誰能同時擁有大腦和身體。”王芳判斷。目前技術路線沒有完全收斂，沒人能看透誰是最終贏家。但有一件事是確定的：大模型公司需要一個能動的身體。

而擁有身體的人，正在用這場“聯姻”來切換估值邏輯。至於終局，可能要等到數據閉環真正跑通的那一天，才能見分曉。（文中李鳴、王芳為化名）