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Market Intelligence/钛媒体

“最强大脑”与“最强小脑”相互需要

DeepSeek战略入股宇树科技,绑定3年合作,推动具身智能发展,AI向物理世界延伸。

巨潮WAVE·2026.08.12·10 min 阅读
事件背景基于真实抓取数据整理

本条来自 钛媒体(Business / 科技商业),聚焦 ai。 (本文作者为 巨潮WAVE,钛媒体经授权发布) 文 | 巨潮WAVE,作者|谢泽锋,编辑|杨旭然

Original Intelligence基于真实抓取数据整理

DeepSeek战略入股宇树科技,绑定3年合作,推动具身智能发展,AI向物理世界延伸

  • (本文作者为 巨潮WAVE,钛媒体经授权发布) 文 | 巨潮WAVE,作者|谢泽锋,编辑|杨旭然

DeepSeek战略入股宇树科技,绑定3年合作,推动具身智能发展,AI向物理世界延伸

(本文作者为 巨潮WAVE,钛媒体经授权发布) 文 | 巨潮WAVE,作者|谢泽锋,编辑|杨旭然

DeepSeek获宇树科技战略配售,锁定3年,绑定战略合作;大洋彼岸,人工智能翘楚Anthropic被曝年初曾计划收购具身机器人初创公司Physical Intelligence(PI)。 一边是战略入股,一边是试探收购。AI大模型公司正以一种试探的姿态,俯身向物理世界延伸,具身智能企业也在尝试借助大模型的“智力”,补齐整个身躯最亟需的拼图。 也有如银河通用、千寻智能等具身智能企业,因为押注“大脑”而被资本看重模型能力,借此获得一级市场诸多关注,乃至于刷新行业各类融资纪录。 可以看出,“大脑”对于具身智能企业来说价值重大,意义重大。 黄仁勋将AI的演进分为四个阶段——感知AI、生成AI、代理AI和物理AI。他曾经明确指出,物理AI(Physical AI)的“ChatGPT时刻”已经到来。 长期以来,物理AI的核心卡点就在于“大脑”,让AI理解并预测物理世界的重力、摩擦、惯性等规律,实现从虚拟智能到实体执行的跨越,是一个极其艰难的远征。 “大脑”(大模型)与“身体”(具身机器人)的双向奔赴,显然不能用偶然的巧合来总结,这是AI产业从虚拟世界向物理世界演进的必然趋势。 悖论 长鑫之后是宇树,后者即将创造中国AI科技史上的又一个资本奇迹。 IPO过会仅2个月后,宇树科技叩响了科创板的大门。8月6日,宇树科技确定发行价,90后创始人王兴兴有望成为科创板90后首富。

背后的战略配售投资者也浮出水面。全国社保基金、南方电网、中国石油、中国联通旗下机构和梁文锋旗下深度求索DeepSeek,拿到几乎同样的份额,获配售93.34万股(1.41亿元)。 不同于其他配售方12个月、24个月的锁定期限,DeepSeek锁定期长达36个月(3年),显然这是双方追求长期深度合作的一种表现。 8月7日的路演中,王兴兴回应称,宇树科技和DeepSeek谋定三方面的合作,即通用人工智能研发、高性能通用机器人以及AI大模型。 他对具身机器人大脑的极端看重,曾经在一次访谈栏目中有所体现:“谁能把机器人的大模型做出来,谁就是全世界最厉害的AI公司和机器人公司,完全足够拿诺贝尔奖。” 目前的机器人产业中,硬件能力虽然一直在提升,但限制其大规模应用的最大障碍,即“AI大脑”,还“完全不够用”。 1988年,莫拉维克在他的著作《智力后裔》中阐述了这样一个观点:对人类来说很难的任务(如逻辑推理、下棋),AI反而容易完成;而对人类来说很简单的事(如走路、抓取物体),AI却极难实现。 这一问题被业界称为“莫拉维克悖论”。让机器人下棋、解题轻而易举,但让它像婴儿一样感知物理世界却极为困难。 因此,当前具身机器人的核心瓶颈不在于硬件,硬件早在十多年前就已经准备就绪并且仍在不断发展,出现卡脖子问题的,是赋予机器人自主决策能力的“智能系统”。 这其中最难攻克的就是泛化难题(Generalization),特指模型在面对训练时未出现的新问题时,依旧能有良好表现。目前,整个具身智能的模型泛化能力还不够,其实用性仍有较大提升空间,这是当下最棘手的问题之一。 此次,宇树科技预计募集共计60.99亿元,相较此前的42.02亿元出现一定超募,其中预计将把一半募集资金投向智能机器人模型研发。 宇树科技目前是全球人形机器人出货量冠军,2025年出货超5500台。但长期以来,宇树在“大脑”层面的研发都落后于躯干。 在招股书中,宇树也坦言自身“重体轻脑”的战略偏差:“公司前期研发侧重本体与小脑(运动控制与肢体协调),在大脑(具身大模型)方面投入较少,且未大规模开展真实数据采集与工厂部署训练。”

其他机器人公司也采购宇树产品用来训练自身的具身大模型。银河通用就长期是宇树大客户,大规模采购宇树G1,用来采集真实世界数据,喂养“银河星脑”具身大模型。 可见,此次上市就是宇树补齐短板、发力大脑的一个战略举措。 闭环 区别于传统的机器手臂或者机器人,具身智能需要具备认知、协作和学习三个能力,关键是能够在工作场景中自主进化。 具身智能目前主要的技术路线包括分层大模型、端到端大模型和世界模型三种,行业尚未形成统一明确的路线。各技术路线之间虽有差别,但追求更高泛化能力已成为共识。

王兴兴给宇树科技制定了“自研+合作”两条腿走路的方案。 自研方面,宇树在WMA(世界模型-动作)模型与VLA(视觉-语言-动作)模型两条路线上均有布局。 今年年初,公司自研的工业级具身大模型UnifoLM-X1-0已在自有工厂中试点测试,核心任务是“自主完成关节电机装配”; 5月,公司发布WVLA2.0模型,创新之处在于融合世界模型与视觉语言动作,实现长时序自主规划、多步物理预判及抗干扰精准操控; 7月,发布的具身大模型UnifoLM-OminiA-0.3,聚焦家居康养场景的多类任务,自主完成搬运、整理、设备控制等复杂任务。 合作方面,宇树科技已经和英伟达、DeepSeek展开了深度联姻。 今年6月1日,在台北GTC大会上,黄仁勋展示了英伟达在物理AI领域的全新突破。 其中非常引人关注的,就有基于英伟达Jetson Thor算力平台和Cosmos 3模型的宇树H2 Plus,宇树提供机器人本体,承载运动、机械与工程化落地,英伟达提供算力和“大脑”,构成驱动全身、多模态感知与自主决策的能力。 机器人公司和大模型公司的合作,有相当的迫切性。 大模型训练日趋接近文本数据的极限,物理世界的多模态交互数据,包括视觉、触觉、力觉、空间关系等,是物理AI突破的关键增量。汽车驾驶和机器人是大模型获取这类数据的最佳通道。 宇树科技、PI、智元拥有海量真实的机器人运动数据,这些数据无法在图书馆、互联网上找到,都是大模型公司无法自行生成的稀缺资产。

大模型擅长理解、分析和规划,但不擅长“执行”;机器人擅长“执行”,但缺乏“理解”和“推理”能力。 宇树是全球人形机器人出货冠军,积累了海量真实场景数据,DeepSeek是令海外AI巨头忌惮的中国模型龙头,两者结合,有机会构成“数据、模型、硬件”的完整智能闭环。 王兴兴急于增强“大脑”,梁文锋则瞄准了下一个AI时代的入口和商业落地场景,此次上市就成了一次极佳的战略共赢时刻。 迁徙 成立于2024年3月、名为Physical Intelligence的公司(简称PI),是目前除Figure AI之外估值最高的机器人独角兽,已悄然成为湾区最受瞩目的AI企业之一。 其推出的π系列模型,被业界广泛认为是机器人领域的“GPT-3时刻”。它能跨不同机器人本体并泛化执行复杂任务,标志着具身智能从“专用窄域”迈向“通用基础模型”。

其最新发布的π0.7通用机器人基础模型,总参数约50亿,能够帮助机器人完成从未经过专项训练的任务,这一能力甚至让公司自己的研究员感到意外,证明其“组合泛化”能力实现了巨大突破。 PI已累计融资超过10亿美元,今年春季还在以110亿美元估值洽谈新一轮10亿美元融资。 7月份的时候有消息称,Anthropic正在洽购PI,引发AI界一阵讨论,不过PI公司CEO Karol Hausman否认了相关报道。 当前,美国大模型公司的触角深入具身智能,已经成为一个清晰的趋势: OpenAI提早投资了Figure AI和1X Technologies,不过Figure已终止与OpenAI的模型合作,转向全自研,OpenAI自身也在组建机器人研究团队;Meta通过FAIR部门探索机器人与大模型结合;谷歌DeepMind持续深耕具身智能多年。 Anthropic虽然名声日隆,在具身智能领域缺长时间“缺席”,而PI是极少数没有被头部大模型公司“联姻”的顶级机器人“大脑”团队。

无论从哪个层面看,Anthropic和PI结盟都是一桩极具想象力的合作。Anthropic模型的计算能力与逻辑能力已展现出强大统治力,Claude在长文本推理、复杂编程和代理任务上处于全球绝对领先地位。 PI的π-zero系列模型已经展现出跨机器人形态的泛化能力,两家公司合并后,将补齐“通用智能”最后一块拼图。 从大模型公司的角度看,目前最缺乏的就是物理世界的真实数据。对物理世界的理解被视为构建超级智能系统的必要条件,仅靠互联网文本数据无法弥补这一缺口。 此前,大模型公司比拼的是性能排名,进入2026年,不论中国还是美国公司,谁能把模型塞进物理世界,谁能率先落地,谁就能占领AI商业化的先发红利。 如果有哪家AI公司真正完成彻底整合,那么它就将从一个“文本和代码模型公司”或者“机器人公司”,进化为“软硬一体的AI平台公司”,这是一个还没有人走到过的高地。 从虚拟世界到物理世界,是如今科技公司从“数字智能”集体向“物理智能”迁徙的缩影。 写在最后 时下,“脑体协同”已成全球AI产业发展的一个清晰趋势。 随着宇树、智元等机器人公司逐步进入资本市场,出货量大幅抬升,具身智能也将从融资驱动的创业竞赛,迈入更深层次的产业落地阶段。他们需要“大脑”来突破泛化能力不足的瓶颈,也需要竭尽所能变得更加智慧,以完成更多更复杂的工作任务。 而对于大模型企业来说,他们也非常需要物理世界的“身体”来验证和落地,完善其商业模式。 “最强大脑”遇上“最强身体”,一个从数字智能迈向物理智能的新时代正在酝酿。那个最先走到前面的企业,或者一对组合,将更有机会获得最大的时代红利。 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App

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Industry Analysis规则派生 · 可核对

本条目归入「Technology AI」垂直,涉及真实话题:ai。

· 市场:关注 ai 对相关品类与竞争格局的潜在影响。

· 消费者:受众行为与偏好变化值得追踪。

· 品牌:本动向对品牌资产建设的启示。

· 渠道:内容分发与触点组合(社媒 / 电商 / 线下)的协同值得复盘。

Marketing Insight规则派生 · 可核对

· 核心话题:ai。

· 可思考:如何把「ai」的洞察,转化为可衡量的内容与增长动作?

Career Usage规则派生 · 可核对

面试中可引用「“最强大脑”与“最强小脑”相互需要」:围绕 ai,说明你对行业动向的判断与可落地动作。

本条目相关英文术语可在「商务英语」模块按话题检索,用于外企面试表达训练。

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来源
阅读原文 · 钛媒体 ↗
发布:2026.08.12
类型:Business / 科技商业
话题:ai
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