具身智能大模型技术路线融合归一，VLA 视觉语言动作 + 世界模型双路线协同，国产仿真训练技术实现颠覆性突破

       2026 世界人工智能大会具身智能分论坛上，全球科研机构、头部企业达成行业共识：VLA 视觉语言动作架构与世界模型不再是对立竞争路线，二者融合共生成为通用具身大模型标准技术路径，国内企业依托仿真训练底层技术实现差异化突破，彻底摆脱海外模型技术依赖，行业技术路线告别碎片化乱象，正式进入统一融合自研新阶段36氪。

       此前行业长期存在技术路线分歧，一派企业深耕 VLA 端到端视觉语言动作模型，擅长直接输出机器人动作指令，适配简单操作任务，但缺少环境预判、长时序推演能力；另一派专注世界模型研发，可模拟物理环境、预判行为结果、规划长流程任务，但实时动作控制延迟高，难以适配工业实时作业。经过一年多实景落地验证，行业形成统一技术方案：以 VLA 架构作为实时执行底座，内嵌轻量化世界模型负责任务推演、风险预判，两者分层协同，兼顾实时控制与长周期规划能力。

       海外技术代表分别为 Google DeepMind Gemini Robotics 端到端 VLA 模型、Meta V-JEPA2 世界模型，前者跨硬件泛化能力突出，后者环境仿真推演精度领先，但存在两大共同短板：闭源商用授权成本高、算力需求巨大，对机器人本地硬件算力要求严苛，难以大规模下沉至中小型工厂设备。

       国内三大自研技术路线形成完整互补体系，全部实现开源或低成本商用，适配国内多样化硬件场景。第一，智元 GE-SIM2.0 仿真融合模型，首创仿真 - 真机双向强化学习闭环，内置轻量化世界模型，机器人先在虚拟仿真环境完成百万次试错训练，再落地真实产线，大幅降低真机数据采集成本，在 3C 精密装配场景落地效果行业领先；第二，蚂蚁灵波 Lingbot 开源系列模型，依托两万小时真实机器人操作数据训练，实现 “一脑适配多本体”，单一模型兼容 9 类主流双臂、双足人形机器人硬件，免费开源面向中小企业；第三，苏度科技 SudoR1 纯仿真训练模型实现颠覆性突破，仅依靠虚拟仿真数据训练，真机零样本抓取成功率接近 100%，大幅降低真机采集昂贵人力、设备成本，为低成本规模化普及提供全新解法。

       端到端轻量化、边缘本地部署成为国产模型核心优势。海外主流具身模型需要云端大算力服务器支撑，单机器人配套算力成本每年超十万元；国内通过模型量化、知识蒸馏、分层推理技术，将基础模型压缩至 8B 参数轻量化版本，可直接部署在机器人本地小型算力单元，20 毫秒以内完成感知、推理、动作输出全流程，无需持续依赖云端，大幅降低企业落地算力配套成本。

       多模态感知融合技术持续迭代，国内北京大学推出 MLA 多感官语言动作模型架构，整合视觉、深度、力觉、听觉多维度异构信号，解决传统 VLA 模型缺少触觉感知、物理交互失真痛点；中科慧灵推出预训练 + 两阶段微调框架，通过量化深度预测、混合注意力结构实现三维空间精准感知，机器人在不规则物料抓取、动态障碍物避让场景稳定性大幅提升新华网。

       仿真训练成为国产技术弯道超车核心赛道。海外企业仿真平台与整机硬件深度绑定，通用性差；国内通用仿真平台开放兼容全品牌机器人，支持自定义工厂场景、物理参数，企业无需搭建真实实训场地即可完成机器人技能训练。苏度科技纯仿真训练方案打破行业固有认知，过去行业普遍认为必须采集大量真机数据才能保证操作精度，而该方案依靠精准物理引擎模拟重力、摩擦力、物料形变，仿真训练成果可直接迁移真机，大幅缩短机器人场景适配周期。

       行业专家指出，具身大模型是人形机器人的软件核心，硬件量产瓶颈突破后，算法模型泛化能力、落地成本将决定企业长期竞争力。2026 年技术路线归一、国产开源模型矩阵成型，意味着国内掌握具身智能底层算法自主知识产权，不会出现大模型底层框架被海外 “卡脖子” 的风险，依托完整软硬件自研体系，国内人形机器人产业长期发展具备可持续技术壁垒。

       下一阶段技术攻关方向聚焦长时序记忆、自主持续进化、多机器人协同三大方向，通过世界模型持续迭代，让机器人具备自主学习、自主纠错、自主优化能力，逐步摆脱人工定期调试，真正实现通用自主物理智能体。

来源：36 氪 WAIC2026 深度特稿

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