10月14日，随着本体硬件日趋成熟，头部机器人厂商的战略重心正从本体硬件向“机器人大脑”延伸。

当前硬件性能的提升边际效应正在递减，而大脑能力的不足导致机器人难以适应非结构化环境，大脑成为决定产品能否落地的核心变量之一。

头部机器人厂商已将机器人大脑作为研发重点。（1）特斯拉CEO马斯克多次明确，Optimus要真正走进家庭场景，必须解决手、大脑和量产三个核心问题，而“理解物理世界的人工智能大脑”被列为核心挑战之一。在具体策略上，Optimus搭载与特斯拉自动驾驶同源的FSD芯片及神经网络算法，借助全球数百万辆特斯拉汽车的场景数据实现自主学习。特斯拉的“车器同源”策略将FSD积累的数据管线、仿真系统与训练方法系统性地平移至机器人领域，通过“模仿学习+强化学习”双飞轮机制驱动大脑进化。

（2）宇树科技（‌688836）创始人王兴兴则在2026世界机器人大会上将“泛化能力不足”定义为全球具身智能的最大瓶颈，并透露公司正在预研物理AI机器人自进化体系，让AI大模型自主检索学术论文、自动生成控制代码，在仿真中验证后部署至真机。其中，IPO募资中20.22亿元投向智能机器人模型研发项目，聚焦WMA世界模型-动作与VLA视觉-语言-动作两大方向。

相较于执行器、减速器等硬件的成熟，“大脑”正成为影响机器人泛化能力的核心变量之一。当前具身智能面临三重挑战：（1）场景泛化能力薄弱，长尾问题频发；（2）数据闭环尚未打通，远未形成类似自动驾驶的规模化数据飞轮；（3）实时性与算力功耗的矛盾突出，对芯片架构与算法压缩提出极高要求。硬件技术的成熟与成本下行已为量产奠定基础，但大脑突破依赖算法、数据、算力的系统协同，难以靠堆料实现跃升，模型成熟度直接决定机器人能否成为通用智能体并打开规模化运用的关键。

行业层面形成新的认知：大脑是具身智能从演示走向实用的核心变量之一。多家机器人厂商在公开场合将泛化能力不足列为最大制约，技术路线也围绕VLA与世界模型的融合展开竞争。资本、政策与产业战略在同一时间窗口向大脑集中，反映出行业对“身体门槛下降、大脑决定上限”这一判断的认同。

资本端资金向具身大脑方向集中。2026年上半年国内具身智能赛道融资约438亿元，其中以具身大脑为核心业务的公司吸纳222.53亿元，占比50.8%，而机器人本体整机公司同期融资仅56亿元，占比12.8%。融资结构变化反映出，具身智能的未来发展的重心向模型能力迁移，大脑直接决定机器人泛化能力与商业天花板。资本对大脑层的集中投入，更多体现其对具身智能大脑的长期价值的预期。