发布的《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》，报告重点研究分析与梳理总结的内容有：
•具身智能机器人大模型的基本概念、产业生态图谱、多维度分类（应用范围、能力模态、架构）、行业发展驱动因素、关键技术发展方向、商业化模式；
•11家科技巨头在具身智能机器人领域的布局规划、团队建设、核心人才、大模型产品及其应用、具身智能机器人大模型产品详细介绍及其落地情况、具身智能生态链合作伙伴、近期关键动态等，包含阿里集团、NVIDIA英伟达、Google DeepMind、OpenAI、微软Microsoft、华为、腾讯RoboticsX、百度、字节跳动、科大讯飞、商汤科技；
•10家知名机器人企业简介、发展历程与规划、机器人产品及大模型搭载情况、自研大模型详细介绍、大模型生态合作情况、近期关键动态等，包含优必选、宇树科技、智元机器人、乐聚机器人、银河通用、星动纪元、FigureAI、Sanctuary AI、1X Technologies、Neura Robotics；
•11家车企在具身智能机器人领域的布局规划、团队建设、核心人才、机器人产品及大模型搭载情况、大模型产品汇总、具身智能机器人大模型产品详细介绍、具身智能生态链合作伙伴、近期关键动态等，包含特斯拉、丰田、本田、现代、小米、小鹏、广汽、奇瑞、零跑、比亚迪、东风，另外还汇总了全球其他13家车企在在具身智能机器人领域的布局。
具身智能机器人大模型（简称“机器人大模型”）与传统机器人控制算法相比，能够做到端到端或层级决策，无需精确建模，能够在非结构化、开放环境（家庭、户外、杂乱桌面）作业；与通用大模型相比，具身智能机器人大模型更注重多模态信息融合理解（视觉+激光雷达+触觉+文本等），目标是在物理世界完成闭环动作，输出关节角度、速度、抓取力等运动指令。
具身智能机器人大模型与传统机器人控制算法、通用大模型的区别
来源：《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》
近年来，具身智能机器人大模型领域呈现如下发展趋势：
一、具身智能玩家纷纷开始应用世界模型
当前，以视觉-语言-动作（VLA）模型为代表的机器人大模型在“感知-决策-执行”闭环上取得了显著进展，让机器人能够理解指令并生成动作。然而，这类模型在应对物理世界的高度多样性和不确定性时仍面临瓶颈，其本质更像是在“模仿”训练数据中的模式，缺乏对动作后果的预见和物理逻辑的理解。
引入世界模型正是为了突破这一局限。世界模型的核心是让机器人获得“想象未来”的能力。它通过多模态数据训练，构建一个对物理环境的内部动态表征，能够根据当前状态和计划执行的动作，预测未来多步的状态变化。这意味着机器人可以从被动的指令跟随者，转变为能进行“脑内推演”的主动决策者。例如，在执行“倒水”任务时，搭载世界模型的机器人不仅能识别杯子和水壶，还能在动作前预测水流轨迹、杯子倾斜角度以及可能发生的溢出，从而规划出更安全、精准的动作序列。
应用世界模型的驱动力主要来自三个方面：
•解决数据瓶颈：高质量机器人真机数据采集成本极高、规模有限，成为能力跃升的核心制约。世界模型可以作为强大的“数据生成器”和“仿真引擎”，生成海量、可控、高保真的合成训练场景，大幅降低对昂贵真机数据的依赖；
•提升决策与泛化能力：通过预测和推演，世界模型使机器人具备一定的因果推理和物理直觉，能够处理训练中未见过的新场景、新物体，实现“举一反三”；
•实现大小脑协同进化：行业共识认为，未来机器人的智能将是“大脑”（高层认知与规划）与“小脑”（底层运动控制）协同进化的结果。世界模型作为高层“大脑”的关键组成部分，与负责执行的VLA等模型形成互补关系，共同构成完整的智能体系。
负责执行的VLA等模型与世界模型的协同流程
来源：《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》
多家企业已经研发出属于自己的世界模型，例如阿里的WorldVLA、英伟达的WAM、腾讯混元3D世界模型、宇树科技的UnifoLM-WMA-0、智元机器人的GE-1等。其中，宇树科技的UnifoLM-WMA-0于2025年9月前后发布并开源，是一个专为通用机器人学习设计的开源模型，现已经适配旗下人形、四足机器人，拥有决策、仿真两种模式，决策模式可预测未来物理交互（如堆叠稳定性、碰撞风险），修正动作，提升复杂任务鲁棒性，仿真模式可生成高保真合成数据，解决真机训练数据稀缺问题。
宇树科技UnifoLM-WMA-0（世界模型-动作架构）的决策模式
来源：网络
宇树科技UnifoLM-WMA-0（世界模型-动作架构）的仿真模式
来源：网络
智元机器人的世界模型GE-1于2025年8月发布，是面向机器人操控的视频生成式世界模型，以 “视频生成+策略学习+仿真评估” 闭环架构，实现从“看”到“想”再到“动”的端到端推理。GE-1与智元GO-1系列基座模型协同，GO-1侧重通用任务规划与常识知识支撑，GE-1专注时空预测与动作预演，提升精灵G2在复杂场景下的任务成功率与稳定性。
智元机器人GE-1在2025年10月随工业级交互式具身作业机器人精灵G2正式搭载落地，并宣布斩获龙旗科技数亿元订单，已实现“做三明治”“倒茶”“擦桌面”等任务。
智元机器人世界模型GE-1的架构
来源：网络
二、机器人大模型实现跨平台应用
传统机器人开发模式，每款机器人的软件、算法都需要针对其独特的硬件配置（传感器、执行器、形态）进行专门开发和调优，导致研发成本高昂、周期漫长，且能力无法复用。机器人大模型实现跨平台应用可打破这一弊端，通过构建强大的端到端多模态基础模型，为机器人植入可迁移的通用智能，使其能够跨越不同本体（如人形、四足、机械臂）、不同任务和不同环境的限制，实现能力的快速泛化与部署。
2025年开始，英伟达GR00T系列、Google DeepMind的Gemini Robotics、Microsoft的Rho-alpha、华为 CloudRobo、星动纪元ERA 42等机器人大模型都是支持跨机器人平台开发、跨场景应用的机器人大模型。
2025年Q3，英伟达发布GR00T N1.6大模型，定位通用人形机器人VLA大模型，通过统一多模态接口+模块化适配层+仿真-实境协同流水线+分层部署架构，实现 “一次训练、多机适配” 的跨平台应用。支持人形双臂/移动机械臂、仓储AGV、医疗辅助机器人、科研机器人等，面对新物体/新场景也无需大量数据即可执行，可灵活适配工业制造、物流仓储、家庭与商用服务、医疗康养、科研与开发等多种应用场景。
英伟达GR00T N1.6大模型可跨平台适配的机器人
来源：《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》
星动纪元端到端VLA具身大模型ERA‑42，2024年12月发布，开始适配于旗下灵巧手星动XHAND1，2025年中先后跨平台应用于轮式服务机器人星动Q5、双足人形机器人星动L7，无需预编程即可快速适配新任务。
星动纪元大模型ERA‑42适配的机器人
来源：星动纪元
三、越来越多机器人大模型开源
大模型开源并非简单的技术共享，开源模式汇集全球开发者智慧，能快速攻克物理世界中的复杂“长尾问题”。同时，开源打破了传统闭源商业模式，让中小企业能基于开源模型快速开发，将资源聚焦于硬件创新和场景落地，形成了“巨头搭台、百家唱戏”的产业格局。
开源的核心是降低研发门槛、加速技术迭代、构建生态壁垒、推动规模化落地，并形成 “开源—生态—数据—更强模型” 的正向飞轮。
开源具身智能机器人大模型汇总（截止2026-3）
来源：《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》
小米面向具身智能机器人的VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，2026年2月12日正式开源，采用Apache License 2.0（允许商用、修改、分发，无 “传染性”）开源协议，全栈无保留，开源完整代码、预训练权重、技术文档、论文、部署方案等。Xiaomi-Robotics-0复用小米自动驾驶感知/决策技术，实现机器人与汽车技术互通，采用了MoE（混合专家）架构，将“大脑”（视觉语言理解）和“小脑”（动作执行）分离，这种设计改善了传统VLA模型可能存在的推理延迟问题，使其更适用于需要实时响应的消费级机器人产品。
小米VLA大模型Xiaomi-Robotics-0架构
来源：小米
四、车企入局解决具身智能机器人大模型真实数据稀缺难题，并提供实地验证场景
车企大规模入局具身智能与人形机器人赛道，对具身智能大模型（VLA、世界模型等）带来海量工业场景数据、车规级传感器数据和成熟的自动驾驶技术栈，可直接将BEV感知、多模态融合、端到端决策等算法迁移至机器人，训练并提升模型的环境理解、任务规划与运动控制能力。车企工厂产线场景可验证机器人大模型的可靠性、成功率，同时暴露模型缺陷，为日后修正大模型提供高可靠的真机交互数据，有效缓解仿真与现实差距大痛点。
车企可解决机器人大模型真实数据稀缺、实地验证难题
来源：《2026年具身智能机器人大模型（含VLA）研究报告》
另外，车企将车规级安全标准与硬件协同设计引入机器人，让大模型在推理延迟、可靠性和落地效率上大幅优化；汽车与机器人核心供应链（电池、电机、传感器、域控制器等）重合度较高，部分机构测算重合度超50%，规模效应大大降低核心硬件成本，模型部署成本同步下降。
例如，广汽集团为解决数据难题，借用了自动驾驶数据采集的经验，将机器人派到真实场景中采集真实数据，并同时进行核心功能的深度适配与实地验证，形成“用中学、学中用”的闭环数据增长模式。在降本策略上，其机器人优先复用车端零部件（如芯片、激光雷达等），并实现关键部件100%国产化。广汽已明确第四代产品GoMate Mini计划在2027年规模化量产，将安防场景作为其机器人首个商业化落地领域。
来源：广汽集团
01 具身智能机器人大模型概述与关键技术发展方向
1.1 具身智能机器人大模型核心定义
1.1.1 具身智能定义与演进：正在从弱交互走向强自主
1.1.2 具身智能机器人定义：通过人工智能自主理解环境、完成任务
1.1.3 具身智能机器人大模型定义
1.2 具身智能机器人大模型全球产业生态图谱
1.3 具身智能机器人大模型分类体系
1.3.1 具身智能机器人大模型分类：按应用范围
1.3.2 具身智能机器人大模型分类：按能力模态
1.3.3 具身智能机器人大模型分类：按架构形态
1.4 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素
1.4.1 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素总览
1.4.2 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：政策是核心引擎
1.4.3 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：技术
1.4.4 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：市场需求
1.4.5 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：资本加注
1.4.6 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：产业协同
1.4.7 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：数据闭环促进模型迭代
1.4.8 具身智能机器人大模型行业发展驱动因素：跨学科人才聚集
1.5 具身智能机器人大模型关键技术发展方向
1.5.1 具身智能机器人大模型关键技术发展方向总览
1.5.2 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：多模态感知与统一表征
1.5.3 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：世界模型
1.5.4 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：VLA端到端架构
1.5.5 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：分层快慢系统
1.5.6 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：提升泛化能力与数据效率
1.5.7 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：安全与可靠性
1.5.8 具身智能机器人大模型关键技术发展方向：轻量化与边缘部署
1.6 具身智能机器人大模型商业化模式
1.6.1 具身智能机器人大模型商业化模式：模型技术输出
1.6.2 具身智能机器人大模型商业化模式：软硬一体化销售
1.6.3 具身智能机器人大模型商业化模式：场景化服务运营
1.6.4 具身智能机器人大模型商业化模式：数据与工具生态服务
1.6.5 具身智能机器人大模型商业化落地关键策略与演进方向
02 全球主流玩家与产品详细介绍：科技巨头阵营
2.1 科技巨头阵营典型具身智能大模型产品汇总（1）
2.1 科技巨头阵营典型具身智能大模型产品汇总（2）
2.1 科技巨头阵营典型具身智能大模型产品汇总（3）
2.2 阿里集团
2.2.1 阿里集团具身智能机器人产业布局与规划
2.2.2 阿里集团大模型研发与工程化团队：通义实验室
2.2.3 阿里集团成立”机器人与具身智能事业部”：事业部详细介绍
2.2.4 阿里集团成立”机器人与具身智能事业部”：2026–2028业务规划
2.2.5 阿里集团具身智能机器人大模型核心团队成员及履历
2.2.6 阿里集团大模型产品体系
2.2.7 阿里集团具身智能机器人大模型：发展历程大事记
2.2.8 阿里集团具身智能机器人大模型：产品汇总
2.2.9 阿里集团具身智能机器人大模型：全球首个带时空记忆的具身智能大脑基础模型RynnBrain系列
2.2.10 阿里集团具身智能机器人大模型：旗舰通用具身模型RynnBrain 30B A3B
2.2.11 阿里集团具身智能机器人大模型：RynnVLA 001
2.2.12 阿里集团具身智能机器人大模型：视频多模态具身认知模型RynnEC
2.2.13 阿里集团具身智能机器人大模型：全自回归具身智能大模型World VLA
2.2.14 阿里集团具身智能机器人大模型：落地机器人汇总
2.2.15 阿里集团具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.3 NVIDIA英伟达
2.3.1 NVIDIA公司简介
2.3.2 NVIDIA具身智能机器人产业布局历程
2.3.3 NVIDIA具身智能机器人具身智能机器人核心团队
2.3.4 NVIDIA具身智能机器人相关产品汇总
2.3.5 NVIDIA具身智能机器人大模型：发展历程
2.3.6 NVIDIA具身智能机器人大模型：产品汇总
2.3.7 NVIDIA具身智能机器人大模型：VLA大模型Isaac GR00T
2.3.8 NVIDIA具身智能机器人大模型：世界动作模型Dream Zero
2.3.9 NVIDIA具身智能机器人大模型：落地情况
2.3.10 NVIDIA具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.3.11 NVIDIA具身智能机器人大模型：关键动态
2.4 Google DeepMind
2.4.1 Google具身智能机器人核心团队：Google DeepMind
2.4.2 Google DeepMind简介
2.4.3 Google DeepMind发展历程
2.4.4 Google DeepMind核心研究方向：10大领域
2.4.5 Google DeepMind核心团队成员及其履历
2.4.6 Google DeepMind大模型汇总
2.4.7 Google DeepMind主力大模型：Gemini
2.4.8 Google DeepMind具身智能机器人大模型：Gemini Robotics
2.5 OpenAI
2.5.1 OpenAI公司简介
2.5.2 OpenAI融资历程：三年间估值增长超25倍
2.5.3 OpenAI发展历程
2.5.4 OpenAI组织架构
2.5.5 OpenAI产品矩阵
2.5.6 OpenAI具身智能机器人产业布局与规划
2.5.7 OpenAI人形机器人实验室核心团队成员及履历
2.5.8 OpenAI具身智能机器人大模型：产品汇总
2.5.9 OpenAI具身智能机器人大模型：GPT-5具身适配版
2.5.10 OpenAI具身智能机器人大模型：VLA基础模型
2.5.11 OpenAI具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.6 Microsoft微软
2.6.1 Microsoft具身智能机器人产业布局历程与规划
2.6.2 Microsoft具身智能机器人相关团队设置
2.6.3 Microsoft具身AI团队核心成员及其履历
2.6.4 Microsoft自研大模型产品汇总
2.6.5 Microsoft具身智能机器人大模型：研发历程
2.6.6 Microsoft具身智能机器人大模型：VLA+模型Rho-alpha
2.6.7 Microsoft具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.6.8 Microsoft具身智能机器人大模型：近期关键新闻动态
2.7 华为
2.7.1 华为具身智能机器人产业布局与规划
2.7.2 华为具身智能机器人核心团队与平台全景表
2.7.3 华为具身智能专项组核心团队成员及履历
2.7.4 华为盘古大模型产品总览
2.7.5 华为盘古大模型能力：多模态技术
2.7.6 华为盘古大模型能力：思维推理技术
2.7.7 华为盘古大模型AI云服务
2.7.8 华为具身智能机器人大模型：Cloud Robo具身智能大模型
2.7.9 华为具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.8 腾讯RoboticsX
2.8.1 腾讯RoboticsX简介（1）
2.8.1 腾讯RoboticsX简介（2）
2.8.2 腾讯RoboticsX发展历程
2.8.3 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：产品汇总
2.8.4 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：Tairos-Perception
2.8.5 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：Tairos-Planner
2.8.6 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：Tairos-Action
2.8.7 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.8.8 腾讯RoboticsX具身智能机器人大模型：关键动态
2.9 百度
2.9.1 百度具身智能机器人产业布局历程与规划
2.9.2 百度具身智能机器人相关团队介绍
2.9.3 百度大模型产品汇总
2.9.4 百度具身智能机器人大模型：文心具身控制模型
2.9.5 百度具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.9.6 百度具身智能机器人大模型：关键动态
2.10 字节跳动
2.10.1 字节跳动具身智能机器人产业布局历程与规划
2.10.2 字节跳动具身智能机器人相关团队介绍
2.10.3 字节跳动具身智能机器人SeedRobotics核心团队成员及其履历
2.10.4 字节跳动大模型产品汇总
2.10.5 字节跳动具身智能机器人大模型：产品汇总
2.10.6 字节跳动具身智能机器人大模型：机器人小脑GR系列
2.10.7 字节跳动具身智能机器人大模型：机器人大脑Robix
2.10.8 字节跳动具身智能机器人大模型：多模态长期记忆M3-Agent
2.10.9 字节跳动具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.11 科大讯飞
2.11.1 科大讯飞具身智能机器人产业布局与规划
2.11.2 科大讯飞具身智能机器人相关团队/企业
2.11.3 科大讯飞大模型产品汇总
2.11.4 科大讯飞具身智能机器人大模型：产品汇总
2.11.5 科大讯飞具身智能机器人大模型：iFlyBot-VLM
2.11.6 科大讯飞具身智能机器人大模型：iFlyBot-VLA
2.11.7 科大讯飞具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.11.8 科大讯飞具身智能机器人大模型：关键动态
2.12 商汤科技
2.12.1 商汤科技具身智能机器人产业布局与规划
2.12.2 商汤科技具身智能机器人相关团队/企业
2.12.3 商汤科技大模型产品汇总
2.12.4 商汤科技具身智能机器人大模型：产品汇总
2.12.5 商汤科技具身智能机器人大模型：悟能具身智能平台
2.12.6 商汤科技具身智能机器人大模型：具身超级大脑A1
2.12.7 商汤科技具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
2.12.8 商汤科技具身智能机器人大模型：关键动态
03 全球主流玩家与产品详细介绍：机器人企业阵营
3.1 机器人企业阵营典型具身智能大模型产品汇总（1）
3.1 机器人企业阵营典型具身智能大模型产品汇总（2）
3.1 机器人企业阵营典型具身智能大模型产品汇总（3）
3.2 优必选（UBTECH）
3.2.1 优必选公司简介
3.2.2 优必选营收情况
3.2.3 优必选机器人产品总览
3.2.4 优必选核心技术体系
3.2.5 优必选发展战略与规划
3.2.6 优必选具身智能机器人大模型：群脑网络BrainNet架构
3.2.7 优必选具身智能机器人大模型布局
3.2.8 优必选具身智能机器人大模型：三大模型核心信息
3.2.9 优必选具身智能机器人大模型：Thinker多模态大模型发展历程
3.2.10 优必选具身智能机器人大模型：人形机器人多模态大模型Thinker
3.2.11 优必选具身智能机器人大模型：人形机器人大模型搭载详情
3.2.12 优必选具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.3 宇树科技Unitree Robotics
3.3.1 宇树科技公司简介
3.3.2 宇树科技市场与产品战略规划
3.3.3 宇树科技具身智能机器人大模型：发展历程
3.3.4 宇树科技具身智能机器人大模型：自研UnifoLM系列
3.3.5 宇树科技具身智能机器人大模型：UnifoLM-WMA-0
3.3.6 宇树科技具身智能机器人大模型：UnifoLM-VLA-0
3.3.7 宇树科技具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.3.8 宇树科技具身智能机器人大模型：机器人搭载适配大模型明细
3.4 智元机器人
3.4.1 智元机器人公司简介
3.4.2 智元机器人产品概览
3.4.3 智元机器人具身智能机器人大模型：自研五大模型
3.4.4 智元机器人具身智能机器人大模型：GO-1
3.4.5 智元机器人具身智能机器人大模型：硅光动语大模型
3.4.6 智元机器人具身智能机器人大模型：WorkGPT
3.4.7 智元机器人具身智能机器人大模型：ActionGPT动作大模型
3.4.8 智元机器人具身智能机器人大模型：GE-1世界模型
3.4.9 智元机器人具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.4.10 智元机器人具身智能机器人大模型：人形机器人大模型搭载详情
3.4.11 智元机器人“A计划”
3.5 乐聚机器人
3.5.1 乐聚机器人公司简介
3.5.2 乐聚机器人发展历程
3.5.3 乐聚机器人产品概览
3.5.4 乐聚机器人发展战略与规划
3.5.5 乐聚机器人具身智能机器人大模型：发展历程
3.5.6 乐聚机器人具身智能机器人大模型：具身智能模块（乐聚自研多模态）、教育大模型
3.5.7 乐聚机器人具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.5.8 乐聚机器人具身智能机器人大模型：人形机器人大模型搭载详情
3.5.9 乐聚机器人最新动态
3.6 银河通用
3.6.1 银河通用公司简介
3.6.2 银河通用团队核心成员
3.6.3 银河通用产品总览
3.6.4 银河通用战略规划
3.6.5 银河通用具身智能机器人大模型：自研大模型汇总
3.6.6 银河通用具身智能机器人大模型：GraspVLA抓取基座大模型
3.6.7 银河通用具身智能机器人大模型：导航大模型
3.6.8 银河通用具身智能机器人大模型：GroceryVLA零售场景大模型
3.6.9 银河通用具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.7 星动纪元
3.7.1 星动纪元公司简介
3.7.2 星动纪元机器人产品总览
3.7.3 星动纪元具身智能机器人大模型探索四阶段
3.7.4 星动纪元具身智能机器人大模型：ERA 42
3.7.5 星动纪元具身智能机器人大模型：Ctrl World可控生成世界模型
3.7.6 星动纪元具身智能机器人大模型：同步加入两大顶级产学研联盟
3.7.7 星动纪元具身智能机器人大模型：与清华联合开源AIGC机器人大模型
3.7.8 星动纪元具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.8 FigureAI
3.8.1 FigureAI公司简介
3.8.2 FigureAI具身智能机器人大模型：发展大事记
3.8.3 FigureAI具身智能机器人大模型：端到端VLA通用具身智能模型Helix
3.8.4 FigureAI具身智能机器人大模型：历代人形机器人搭载大模型详情
3.8.5 FigureAI具身智能机器人大模型：产业链合作伙伴
3.9 Sanctuary AI
3.9.1 Sanctuary AI公司简介
3.9.2 Sanctuary AI核心团队成员及其履历
3.9.3 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：发展历程
3.9.4 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：人形机器人搭载大模型详情
3.9.5 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：自研大模型汇总
3.9.6 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：Carbon™v3
3.9.7 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：大型行为模型LBM
3.9.8 Sanctuary AI具身智能机器人大模型：产业链合作伙伴
3.10 1X Technologies
3.10.1 1X Technologies公司简介
3.10.2 1X Technologies发展历程
3.10.3 1X Technologies团队核心成员及背景介绍
3.10.4 1X Technologies具身智能机器人大模型：研发落地历程
3.10.5 1X Technologies具身智能机器人大模型：自研大模型及落地情况汇总
3.10.6 1X Technologies具身智能机器人大模型：Redwood AI
3.10.7 1X Technologies具身智能机器人大模型：1X World Model
3.10.8 1X Technologies具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.11 Neura Robotics
3.11.1 Neura Robotics公司简介
3.11.2 Neura Robotics具身智能机器人大模型：发展历程
3.11.3 Neura Robotics具身智能机器人大模型：自研模型体系汇总
3.11.4 Neura Robotics具身智能机器人大模型：NEFM
3.11.5 Neura Robotics具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
3.11.6 Neura Robotics最新动态：中国总部落地杭州萧山
04 全球主流玩家与产品详细介绍：车企跨界阵营
4.1 车企典型具身智能大模型产品汇总（1）
4.1 车企典型具身智能大模型产品汇总（2）
4.1 车企典型具身智能大模型产品汇总（3）
4.1 车企典型具身智能大模型产品汇总（4）
4.2 特斯拉
4.2.1 特斯拉具身智能机器人产业布局历程与规划
4.2.2 特斯拉在具身智能领域的战略定位
4.2.3 特斯拉具身智能机器人相关团队设置
4.2.4 特斯拉Optimus机器人团队核心成员及其履历
4.2.5 特斯拉具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.2.6 特斯拉具身智能机器人大模型：大模型产品汇总
4.2.7 特斯拉具身智能机器人大模型：FSD端到端具身控制模型
4.2.8 特斯拉具身智能机器人大模型：Grok4具身交互大模型
4.2.9 特斯拉Optimus人形机器人大脑使用超级计算机系统Dojo
4.2.10 特斯拉将FSD软件算法复用至机器人
4.2.11 特斯拉AI人形机器人软件算法-感知算法
4.2.12 特斯拉AI人形机器人软件算法-运动规划
4.2.13 特斯拉具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.2.14 特斯拉具身智能机器人大模型：关键动态
4.3 丰田
4.3.1 丰田具身智能机器人产业布局历程与规划
4.3.2 丰田具身智能机器人相关团队/公司
4.3.3 丰田研究院核心成员及其履历
4.3.4 丰田具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.3.5 丰田具身智能机器人大模型：大模型汇总
4.3.6 丰田具身智能机器人大模型：LBM大模型
4.3.7 丰田具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.3.8 丰田具身智能机器人大模型：关键动态
4.4 本田汽车
4.4.1 本田汽车具身智能机器人产业布局历程与规划
4.4.2 本田汽车具身智能机器人相关团队/公司
4.4.3 本田汽车具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.4.4 本田汽车发布面向具身机器人的2026年度核心技术路线图
4.4.5 本田汽车具身智能机器人大模型总览
4.4.6 本田汽车具身智能机器人大模型：关键动态
4.5 现代汽车
4.5.1 现代汽车具身智能机器人产业布局历程与规划
4.5.2 现代汽车AIRobotics战略：Partnering Human Progress
4.5.3 现代汽车具身智能机器人相关团队/公司
4.5.4 现代汽车控股Boston Dynamics
4.5.5 现代汽车-Boston Dynamics（波士顿动力）公司简介
4.5.6 现代汽车-Boston Dynamics：核心团队成员及履历
4.5.7 现代汽车具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.5.8 现代汽车具身智能机器人大模型：大模型总览
4.5.9 现代汽车具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.5.10 现代汽车具身智能机器人大模型：关键动态
4.6 小米
4.6.1 小米具身智能机器人产业布局历程与规划
4.6.2 小米具身智能机器人相关团队/公司
4.6.3 小米系在具身智能机器人领域投资生态全景
4.6.4 小米具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.6.5 小米具身智能机器人大模型：大模型总览
4.6.6 小米具身智能机器人大模型：Xiaomi-Robotics-0
4.6.7 小米具身智能机器人：自研软件算法
4.6.8 小米汽车技术在具身智能机器人上赋能
4.6.9 小米具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.6.10 小米具身智能机器人大模型：关键动态
4.7 小鹏汽车
4.7.1 小鹏汽车具身智能机器人产业布局历程与规划
4.7.2 小鹏汽车具身智能机器人相关团队/公司
4.7.3 小鹏汽车具身智能机器人核心人才及其履历
4.7.4 小鹏汽车具身智能机器人产品迭代历程与大模型部署情况
4.7.5 小鹏汽车具身智能机器人大模型：模型汇总
4.7.6 小鹏汽车具身智能机器人大模型：机器人专属决策大模型VLT
4.7.7 小鹏汽车具身智能机器人大模型：第二代VLA物理世界大模型
4.7.8 小鹏汽车具身智能机器人大模型：多模态交互大模型VLM
4.7.9 小鹏汽车人形机器人复用汽车算法技术
4.7.10 小鹏汽车具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.7.11 小鹏汽车具身智能机器人大模型：关键动态
4.8 广汽集团
4.8.1 广汽集团具身智能机器人产业布局历程与规划
4.8.2 广汽集团具身智能机器人相关团队/公司
4.8.3 广汽集团成立慧仑科技，负责机器人核心研发、生产、销售
4.8.4 广汽集团-慧仑科技核心成员及其履历
4.8.5 广汽集团具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.8.6 广汽集团具身智能机器人大模型：大模型汇总
4.8.7 广汽集团具身智能机器人大模型：GoMate通用多模态大模型
4.8.8 广汽集团具身智能机器人大模型：具身智能运动控制小模型
4.8.9 广汽集团具身智能机器人大模型：GoMate Mini安防垂类大模型
4.8.10 广汽集团自动驾驶技术在人形机器人上的应用
4.8.11 广汽集团具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.8.12 广汽集团具身智能机器人大模型：关键动态汇总
4.9 奇瑞汽车
4.9.1 奇瑞汽车具身智能机器人产业布局历程与规划
4.9.2 奇瑞汽车具身智能机器人相关团队/公司
4.9.3 奇瑞汽车具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.9.4 奇瑞汽车具身智能机器人大模型：大模型总览
4.9.5 奇瑞汽车具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.10 零跑汽车
4.10.1 零跑具身智能机器人产业布局历程与规划
4.10.2 零跑具身智能机器人相关团队/公司
4.10.3 零跑具身智能机器人团队核心成员及其履历
4.10.4 零跑具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.10.5 零跑具身智能机器人大模型：大模型汇总与规划
4.10.6 零跑具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.10.7 零跑具身智能机器人大模型：关键动态
4.11 比亚迪
4.11.1 比亚迪具身智能机器人产业布局历程与规划
4.11.2 比亚迪具身智能机器人相关团队/公司
4.11.3 比亚迪具身智能机器人核心人才及其履历
4.11.4 比亚迪具身智能机器人领域投资生态
4.11.5 比亚迪具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.11.6 比亚迪具身智能机器人大模型汇总
4.11.7 比亚迪具身智能机器人大模型：关键动态
4.12 东风汽车
4.12.1 东风汽车具身智能机器人产业布局历程与规划
4.12.2 东风汽车具身智能机器人相关团队/公司
4.12.3 东风汽车具身智能机器人产品及大模型部署情况
4.12.4 东风汽车具身智能机器人大模型：太极大模型
4.12.5 东风汽车具身智能机器人大模型：生态链合作伙伴
4.12.6 东风汽车具身智能机器人大模型：关键动态
4.13 全球其他主流车企在具身智能机器人领域的布局汇总（1）
4.13 全球其他主流车企在具身智能机器人领域的布局汇总（2）
4.13 全球其他主流车企在具身智能机器人领域的布局汇总（3）
4.13 全球其他主流车企在具身智能机器人领域的布局汇总（4）