回顾2026年2月的具身智能发展脉络，如果仅仅将目光停留在“又有多家企业发布了能跑能跳的机器人”或是“拿到了数亿元融资”，便会忽略行业正在发生的底层质变。

        从工信部首个国家级标准体系的落地，到软件端“具身原生框架”与“世界模型”的解耦；从硬件端灵巧手、高精度触觉、微型驱动器的模块化专精，到数据采集范式的工业化量产，具身智能产业正在彻底告别过去“一家企业大包大揽、闭门造车”的孤岛式系统开发模式。

        作为长期追踪该领域的团队，佐思汽研观察到：整个行业正在明确物理边界、统一数据接口、规范评价体系，向着高度协同的标准化模块架构全面演进。

        一、顶层架构确立，首个国家级标准体系发布，打破产业“孤岛效应”

        具身智能机器人要从实验室走向千行百业，前提是必须拥有统一的“度量衡”。2月，具身智能产业迎来了历史性的顶层架构确立。

        2026年2月28日，在人形机器人与具身智能标准化（HEIS）年会上，《人形机器人与具身智能标准体系（2026 版）》正式发布 。这一体系由工信部相关标委会牵头，填补了国内该领域全产业链、全生命周期标准体系的空白 。这标志着行业正式进入“有法可依”的阶段。

        该标准体系构建了从“底层通用”到“核心技术”，再到“硬件组件”、“整机集成”、“场景落地”及“安全兜底”的六大核心板块 。其核心产业价值在于终结了行业长久以来的“术语不统一、测试无标尺、接口不兼容”乱象 。

        正如众擎机器人创始人赵同阳所直言，当前行业核心矛盾已转向“量产一致性与商业化落地能力”，核心零部件供应商可选范围窄、上下游协同缺失，根源就在于缺乏统一标准 。通过标准化实现核心零部件的通用化和接口协议的统一化，才能打破企业各自为战的壁垒 。

        此外，应用场景的标准化也是重中之重。宇树科技创始人王兴兴提出，从展示技术极限的“功夫模式”切换到追求高成功率的“打工模式”，必须制定硬件与软件的通用任务指标标准，明确不同场景下的任务定义、难度分级与验收规则 。只有统一任务标准，才能实现技术方案的可复用与场景落地的可复制。标准体系的发布，正是为了规避行业无序竞争，为全产业链的模块化分工提供了底层逻辑。

《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》正式发布

图片来源：网络

        二、软件底座从通用大模型向“具身原生”与“世界模型”演进

        在软件架构层面，2月的趋势表明，行业正在摒弃直接套用文本或视觉大模型的做法，转向专门为物理交互设计的“具身原生”框架，并在预训练路线上向“世界模型”演进。

        原力灵机在2月发布了首个具身原生大模型DM0以及具身原生开发框架Dexbotic 2.0。DM0具备多源数据、多任务/跨机型预训练能力，并构建了空间推理思维链，能串联环境感知与任务理解形成闭环。这种“硬件通用+模型智能”的具身原生工作流（DFOL），正是为了破解产业效率与灵活性难以兼得的困境。

        与此同时，底层大模型的架构正在发生代际更迭。星海图创始人高继扬指出，2026年数据形态与预训练的趋势是从VLA模型向世界模型全面演进。这一判断在行业内已形成共识。例如，自变量机器人首创了VLA与世界模型深度融合的系统范式，依托可学习记忆机制从数据中内化物理常识。千诀科技也依托纯视觉技术与世界模型的因果推理能力，实现了室内空间隐式建模与任务规划，甚至摆脱了对激光雷达的依赖。

        在后训练（Post-training）阶段，行业正从以SFT（监督微调/模仿学习）为主，转向以强化学习为核心的路径，以大幅提升模型任务执行的成功率与泛化能力。

        软件层面的这些动作，实质上是在打造标准化的“通用大脑”与“小脑操作系统”，让底层算法能够跨越不同本体硬件，实现真正的软硬解耦。

具身原生大模型DM0

图片来源：原力灵机

        三、从 “全自研” 到 “专精”，硬件供应链模块化分工趋势显现

        2月份，我们看到整机厂商不再执着于100%全自研，供应链上游的专业零部件厂商开始崭露头角，推动了硬件模组的高精度与高可靠性发展。

        以最考验控制精度的末端执行器（灵巧手）为例，知行机器人获得了战略投资，其主打的四指灵巧手（灵思手）集成了12个关节、8个主动自由度，且采用驱控一体设计。因时机器人完成数亿元融资，其核心壁垒在于实现了微型化电机、行星滚柱丝杠及减速器等核心上游零部件的自研自产，并沉淀了涵盖盐雾、高低温、振动等工业级测试标准的量产工艺。这表明零部件已经开始向“高强度复杂工况下可靠运行”的工业化标准迈进。

        在感知模组模块化方面，小米机器人团队公布了TacRefineNet通用框架，仅依靠指尖集成的11×9压阻式高空间分辨率触觉阵列（触点间距仅1.1毫米），结合多模态学习架构，就能在无需视觉和三维模型的情况下实现毫米级位姿微调。这种高度标准化的感知能力模块，为整机厂提供了开箱即用的精密操作解决方案

        动力关节方面，万里扬机器人下线了三款谐波关节模组（将电机、谐波减速器、编码器及驱动控制高度集成）和三款谐波减速器，进一步丰富了国产高精度关节的供应链池。硬件的解耦让整机企业能够像“组装电脑”一样高效集成产品，极大降低了产业链的整体试错成本。

知行机器人零部件产品

图片来源：知行机器人

        四、数据管线工业化，数据范式从单一遥操向多模态、标准化生产演进

        具身智能的上限由数据决定。随着HEIS年会明确提出建立“类脑与智算标准”（规范数据采集、标注、训练的全生命周期管理 ），2月的数据赛道正式迈向工业化、标准化生产的新范式

        智源研究院院长王仲远强调，数据标准是类脑与智算板块标准化的核心，必须统一数据格式与合规规范，推动行业数据的合规互通与高效复用，以解决行业数据碎片化问题。星海图高继扬也指出，数据形态必须突破传统遥操作的局限，向UMI、POV第一人称观测数据等多形态高质量数据拓展，建立可控、可大规模复制的高质量数据生产体系。

        企业端正在加速这一进程。它石智航与阿布扎比技术创新研究所（TII）合作构建下一代大模型，其核心底座正是首创的“以人为中心”数据范式及SenseHub产品，该产品能精准捕捉人类细微肢体动作并转化为可溯源的真实世界数据。

        穹彻智能也通过自研CoMiner外骨骼、RoboPocket便携式数采设备，实现了轻量化、低成本的数据采集，并已构建拥有数十万小时量级高质量真机数据的物理世界数据库。

        机器科学（RoboScience）则依托自研多模态物理引擎，积累了100亿次高质量操作数据集，并支持多模态感知数据的融合。这种高标准的数据管线建设，是推动具身基础模型跨越泛化难题的核心。

穹彻智能RoboPocket便携式数采设备

图片来源：穹彻智能

        五、产业链深度融合，跨界资本与产业链上下游联合体模式加速

        在商业层面上，2月的资本与合作动态显示的是跨界资本的密集注入以及产业链上下游联合体模式的涌现，企业不再谋求单打独斗，而是通过深度绑定实现“系统级”的落地适配。

        传统汽车制造业正加速将成熟的供应链与制造标准“降维”输出给具身智能。汽车零部件供应商敏实集团与绿的谐波成立合资公司，专攻北美人形机器人关节模块总成的设计制造。现代汽车集团则投资美国机器人软件公司FieldAI，意图将其FFM基础模型与波士顿动力的Atlas和Spot硬件底座结合，形成覆盖底层模型、控制算法与实体平台的一体化技术体系。

        在应用场景端，“本体+专用系统”的联合体模式成为主流。北京人形机器人创新中心联合中国电科院，将“慧思开物”平台（具身小脑）与电科院的光明电力具身智能大模型（空间感知）深度融合，推出了行业首个全自主电力作业解决方案。开普勒机器人获得A股上市公司杭州柯林战略投资，后者直接开放成熟电气元件及制造体系，帮助开普勒提升硬件可靠性，并依托柯林的电网、新能源渠道实现产品快速切入。

北京人形全自主电力作业具身智能解决方案

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        2026年2月的具身智能产业，正处于标准与秩序的建设期。产业正在通过明确分工、解耦软硬、统一接口，彻底消除技术孤岛。这种全栈模块化与标准化的演进，预示着具身智能正在经历底层架构被彻底规范，而当底层被全面规范以后，产业规模化量产与场景爆发的拐点，已近在咫尺。