機器人馬拉松超越人類之后：本體走到盡頭，智能成為下半場

機器之心發布

近日，人形機器人第一次在真正意義上，“超越” 了人類。

2026 北京亦莊人形機器人半程馬拉松賽上，榮耀人形機器人 “閃電” 憑借 50 分 26 秒（凈用時）的成績，獲得此次比賽冠軍，并大幅領先目前人類男子半程馬拉松世界的最新紀錄是 57 分 20 秒。

與此同時，宇樹 H1（2023 年改版）則自主跑完 1.9 公里多彎道賽程，用時 4 分 13 秒，按比例計算已打破人類 1500 米世界紀錄。

圖源：新華社

這意味著，如今機器人馬拉松的比賽成績，已經超越了 “最強人類”。而和機器人成長速度比肩的，還有具身智能行業的融資金額。

2026 年前三個月，行業融資事件接近 200 起，融資規模已超 300 億元，達到 2025 年全年近六成。4 月 16 日，以通用具身大模型為核心的全棧具身智能公司它石智航，宣布完成 4.55 億美金 Pre-A 輪融資，創下中國具身智能有史以來最高單輪融資紀錄。

圖源：它石智航

一時之間，具身智能行業的未來被清晰地劃分出了兩條路線：一條是 “宇樹們” 所堅持的，以硬件原生為主的本體路線；另一條則是以它石智航為代表的，以 AI 原生為主的物理世界模型路線。

究竟哪種路線，將成為影響估值天花板的決定因素？市場，正在給出答案。

機器人馬拉松之后，宇樹路線陷入 “內卷”

當人形機器人的半程馬拉松成績大幅領先人類紀錄后，人們開始重新審視具身智能的本體路線。

此前，作為這一路線的企業代表，宇樹科技用自研核心零部件的方式，讓機器人的運動能力達到了巔峰水準。H1 人形機器人以每秒 3.3 米的運動速度，創下了當時全尺寸人形機器人速度的世界紀錄，潛在速度超 5m/s。

在春晚舞臺上，宇樹科技的人形機器人實現了多項全球首次技術突破：實現全球第一次連續花式翻桌跑酷，全球第一次彈射空翻、空翻最大高度超 3 米；全球第一次單腳連續空翻、兩步蹬墻后空翻。

宇樹科技春晚表演畫面

市場一度認為，宇樹科技在機器人的硬件能力上，已經建立了不可逾越的護城河。

但現實情況是，作為一個 “外行玩家”，榮耀旗下 “閃電” 機器人的半馬成績，已經大幅超越了宇樹。并且，榮耀機器人從立項到大幅超越宇樹科技，只用了不到一年的時間。而宇樹走到今天，花了 10 年。

這意味著，當機器人供應鏈逐漸走向成熟，宇樹科技所建立的硬件優勢可以在短時間內被瞬間抹平。

一味地追求機器人的奔跑速度、動作表演，最終將滑向 “無意義內卷” 的境地。因為當外部零部件供應鏈的成長速度快于宇樹自研之后，后來者便可在短時間內，讓機器人的運動能力大幅超越前者。

事實上，宇樹科技的創始人王興興本人，也意識到了單純追逐硬件能力所帶來的 “后遺癥”。

王興興認為，目前全球范圍內，機器人的硬件能力是絕對夠用的。但是，整個行業的具身智能大模型，本質上還是沒有達到一個階段性突破。因此，機器人目前只能停留在跳舞、拳擊等這樣的娛樂表演上。

而之所以現在的宇樹機器人，還停留在 “四肢發達、頭腦簡單” 的狀態，某種程度上與宇樹科技以硬件本體為核心的發展路線” 高度相關。

過去十年，宇樹科技幾乎將所有精力花在讓機器人跑得更快、跳得更高這件事情上。而在機器人大腦的開發上，投入甚少。招股書顯示，年營收超過 17 億元的宇樹科技，其研發投入僅約 9000 余萬元，占營收比例甚至不到 10%。

于是，為了補上過去十年落下的功課，宇樹科技用 “真金補短板”—— 擬投入超過 20 億元用于智能機器人模型研發。

這標志著，宇樹科技也試圖從 “硬件內卷” 的泥潭中掙扎出來，轉身聚焦具身智能的 “大腦”。

智能成為 “估值天花板”，資本用錢投票

如果說宇樹路線的硬件內卷，代表的是具身智能的上半場；那么重腦公司現階段開啟的模型競爭，則代表著潮水的新方向。在這一片沒有機器人跳舞、奔跑的 “清冷之地”，資本開始迅速集結。

2026 年開年以來，多家側重于 “大腦” 的具身智能企業，在一級市場頻頻完成了數十億級別融資，它石更是將重腦公司的市場關注度推向了最高點。

資本在用錢投出一個判斷：具身大腦，比具身本體更 “值錢”。

2025 年初，它石智航第一版商業計劃書（BP）面世。在行業追逐 VLA 套殼、純仿真、搬箱子的主流敘事中，這份 BP 有些非主流，只講了三件事，指向同一個目標：造一個真正能干活的大腦。

首先是拒絕遙操作與純仿真路徑，堅持 Human-centric（以人為中心）的真實世界數據范式；

其次不走 VLA（Vision-Language-Action）套殼路線，而是提出 AWE（AI World Engine）架構，強調 “世界模型 × 動作生成” 的深度協同；

最后，主動選擇高難度、高價值場景進行落地，作為驗證上述能力的試金石。

一年后，當技術收斂的方向與它石的判斷高度重合，當 “能干活的大腦” 取代 “會跳舞的身體” 成為資本共識，它石一年前的 “非主流”，正在變成今天難以復制的先發壁壘。

數據 —— 搭建 Human-centric 數據采集范式，自研 SenseHub 數采設備，開源全球首個具身 VLTA 多模態數據集 WIYH（World In Your Hands）。

模型 —— 發布全球首個能干活的通用具身大模型 AWE3.0，以視覺、語言、觸覺、動作四模態統一輸入，既能讓機器人適應復雜多變的真實環境，又能在精密裝配、柔性制造等復雜場景中發揮實際效用。

它石智航通用具身大模型 AWE3.0

場景 —— 主動選擇高難、高價值線束裝配場景，這在工業界因涉及 “長程、柔性、亞毫米精度” 而被視為世界級難題。憑借在 1 小時內完成百余次柔性線束裝配任務，它石智航創下了相關的吉尼斯世界紀錄。

當行業還在比拼誰的機器人跑得更快、跳得更高時，它石把 “大腦” 做在了前面，因此也更快拿到了成果。

它石智航吉尼斯世界紀錄挑戰

宇樹 VS 它石：本體的盡頭，智能的開端

宇樹與它石，表面上是 “硬件先行” 與 “模型先行” 的節奏之爭。本質上，是兩種行業認知的對撞。是先有本體，再給它加上大腦把兩者拼接在一起？還是從開始就同時自研本體和大腦？

此前，宇樹科技所建立的本體路線，本質上與傳統制造業無異。通過自研零部件、組裝成品、附上使用說明書，一錘子買賣，出貨拿錢。它的絕對大多數客戶，也都是科研機構和租賃商家，通過改裝或后訓練宇樹機器人，發表研究成果或賺取租賃費用。

在外部供應鏈相對羸弱的早期，宇樹科技的產品 “一貨難求”，也能憑借稀缺性收獲高毛利。但當供應鏈一步步走向成熟時，同類產品越來越多，收益將會大打折扣。

而它石是 AI 原生邏輯。 它把具身智能的核心資產定義為模型，而非硬件。具身大腦之于機器人，就像操作系統之于智能終端。一旦模型訓練完成，便可在整個行業應用。相比之下，這是一套邊際成本無限趨近于零的商業模式。

屆時，完成具身模型開發的公司，將擁有類似谷歌在智能手機時代、微軟在 PC 時代的生態位，邊際成本趨近于零，收益因規?；筒豢商娲员粺o限放大。

當然，上限更高也意味著難度更高。

與依賴互聯網海量文本的大語言模型不同，具身智能需要的是機器人與物理世界交互產生的多模態數據。它石首席科學家丁文超博士表示，具身原生數據的規模訴求大約是自動駕駛數據規模的 10 倍以上，基礎模型體量則大約是自動駕駛的 3 到 4 倍。

上海市數據科學重點實驗室主任、復旦大學計算機科學技術學院教授肖仰華曾也曾對外表示，“訓練具身智能大模型，需采集視、聽、觸、力覺等多模態數據，保守估計當前已有數據量與所需數據量之間至少還差兩個數量級?！?/p>

全世界真正敢于做具身基礎模型的公司不多， 因為它不僅要解決模型架構問題，還要解決數據來源問題，還要在真實場景中驗證有效性。三件事環環相扣，任何一環掉鏈子，整個邏輯都不成立。

也正是因為這樣艱難而上限高的戰略選擇，相比于本體企業，具身模型企業更能在商業化上保持克制，也更加重視具身大模型的訓練、數據積累、算法突破的長線作戰邏輯。

它石選的就是這條路。模型要做真實世界模型、數據要采真實世界數據、場景要攻高難度高價值場景，而這些判斷正在被逐一驗證為最有可能跑通具身智能 Scaling Law 的策略。

宇樹們用十年證明了中國能造出世界級的機器人身體，它石用一年多證明了中國不僅硬件強，模型還能更強。兩條路線，兩種終局，在具身智能這條長坡厚雪的賽道上交匯成一個清晰的判斷：身體的競賽已成為上半場，大腦的競賽剛剛開始。