这几天，北京亦庄半程马拉松赛成为社交媒体上的热门话题。
比赛过程堪称惊艳，在无人遥控、完全自主导航的情况下，荣耀闪电机器人以50分26秒冲线，打破了人类半马的世界纪录，这项纪录今年3月刚刚由乌干达选手雅各布·基普里莫创造，成绩为57分20秒。
然而，热闹归热闹，行业的目光早已越过跑道，落在更深处。机器人跑得快固然好，但如今行业更关注的，是机器人的“大脑”。
恒业资本创始合伙人江一称，对于投资人而言，2026年是具身智能从“运动学炫技”向“认知智能深潜”转型的元年。如果说高动态运动控制是具身智能的“工业底座”，那么基于大模型的认知决策能力，才是决定其商业化天花板的“灵魂”。
这一判断早已反映在今年的资本动向上。具身智能行业的大方向日益清晰，大量资金正在加速流向那些押注“大脑”的公司。
譬如刚拿下小米投资、估值破百亿元的自变量机器人，于4月21日发布了最新模型WALL-B，号称全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型。其创始人王潜也在发布会上称，机器人进入家庭是这个时代最难的技术问题之一。
作为入行仅一年的新兵，荣耀的表现足够亮眼。
在这场半马赛事上，荣耀不仅拿下冠军，更包揽前三名，全部跑进53分钟30秒内，打破了人类半马世界纪录。更令人惊叹的是，荣耀机器人甚至包揽了这场赛事的前六名。
这不仅是因为荣耀采取了“人海战术”，共派出10支队伍参赛，也因为荣耀在技术层面的突破。据经济观察报，有具身智能从业者称，从夺冠的“闪电”的身体结构来看，它是一台非常适合跑步的机器人。
与去年相比，人形机器人的跑步能力有了明显提升。去年的冠军天工机器人成绩是2小时40分42秒，这意味着，一年时间，机器人的跑步速度提升了约三倍。
荣耀公司测试开发工程师杜晓迪接受采访时称，夺冠主要有几个原因：一是机器人整机结构可靠性和电机较强；二是研发人员借鉴了长跑运动员的身体结构，通过上移旋转中心，让“闪电”的有效腿长达到了0.95米；三是荣耀把液冷系统能力从手机终端平移到了机器人。
事实上，荣耀入局人形机器人时间并不长，2025年2月才正式成立人形机器人部门，相比宇树、智元等算是后来者。
但其在跑步能力上的突破早有预兆。去年5月，荣耀人形机器人部门成立三个月后，荣耀CEO李健就展示了其自研机器人跑步的情况，以4m/s的奔跑速度，刷新了当时的行业纪录。
荣耀夺冠后，舆论声中有赞誉，亦不乏质疑。一种观点认为，其速度优势主要源于大量堆叠电机、电池与液氮散热模块。
据智能纪元AGI，猎豹移动董事长傅盛亦更是直言，“荣耀能够这样的夺冠，它能说明什么问题？是说明它是神一般的存在吗？我不这么认为，我认为这可能正是因为其入场晚，所以目标更明确，人家机器都已经定型了，他（荣耀）现在就针对半马这件事做优化，反而有后发优势”。
傅盛的质疑点出了一个关键：针对单一任务做极致优化，确实能取得惊艳成绩，但不代表通用性。
争议背后，指向一个核心命题：人形机器人能跑得快，然后呢？
在公众层面上，这种追问并非没有理由。过去一年，人形机器人在运动性能方面的展示过于密集，从宇树机器人在春晚舞台上步履蹒跚，到后来长跑、格斗、足球比赛，再到今年春晚舞台上的武术表演，公众对人形机器人的期待已经发生变化，一方面，对运动性能的新鲜感逐渐消退；另一方面，开始追问“机器人什么时候能真正干活”？
而后者，恰恰是我们在马拉松赛场上看不到的，也正是当前具身智能行业关注的焦点。投资圈看得最清楚，今年以来，具身智能行业的资金主要流向聚焦“大脑”研发的公司。毕竟，能否让机器人真正“干活”，大脑才是决定性的一环。
聚焦“大脑”研发，是当前头部具身智能公司的核心竞争方向。
正在冲刺IPO的宇树，此前靠硬件能力在人形机器人领域站稳脚跟，尤其在运动性能方面表现突出。如今，宇树也正式向“大脑”领域发力。根据其招股书，宇树IPO拟募资42亿元，其中约一半将用于智能机器人模型的研发。
江一表示，这意味着目前的机器人能完成完美的原子动作（Atomic Actions），却无法处理长程任务（Long-horizon Tasks）。只有砸钱训练VLA大模型，实现从Sim-to-Real的无缝迁移，才能让机器人真正走出实验室，进入家庭和工厂。
其创始人王兴兴早就说过，现阶段人形机器人的硬件够用，主要是具身智能AI模型的能力还不够。今年1月，他在《扬声》节目中又说，“谁能把机器人用的大模型做出来，谁就是全世界最厉害的 AI 公司和机器人公司，我觉得完全足够拿诺贝尔奖。”
研发具身智能大模型，已成为行业共识。当前，获得大额融资、跻身百亿估值俱乐部的人形机器人公司，大多因押注于“大脑”研发而备受关注。
银河通用估值已突破200亿元，它的机器人已经可以在货架上抓取药品，在餐吧里为消费者做咖啡。
今年春晚舞台上，银河通用的Galbot G1机器人展示了盘核桃、叠衣服等精细操作能力。其搭载的是自研的银河星脑（AstraBrain）具身大模型。该模型也是全球首个将“大脑-小脑-神经控制”集成于单一架构的全身全手端到端大模型，使机器人能够摆脱预设程序，实现全自主决策与执行。
另一家估值破200亿元的具身智能公司星海图，在模型能力上也不容小觑。今年1月，星海图推出升级版G0 Plus，定位为“全球首个开箱即用的VLA模型”，主要面向跨场景任务泛化与通用抓取能力优化，强调同一套模型适配不同形态机器人本体的能力。
自变量机器人估值已破百亿，背后站有美团、阿里、字节跳动、小米。它一开始就聚焦于“通用具身大模型”的技术研发，自研的WALL-A模型可以让机器人完成叠衣服、收纳整理等复杂操作，而且搭载WALL-A模型的机器人自主完成了外卖配送“最后100米”的任务。
自变量最新发布的WALL-B模型，大幅提升了零样本泛化能力，可以让机器人在实践中学习进步。
不久前获得新一轮4.55亿美金融资的它石智航，创下中国具身智能史上最高单轮融资纪录，投后估值约150亿元，下一轮估值超200亿元。它石智航的战略重心也是具身基础大模型，发布了让机器人通用泛化、落地干活的AWE 3.0模型。
海外市场更是如此。估值达到390亿美元Figure AI，核心竞争力就是机器人大脑模型。它推出了自研端到端VLA模型 “Helix”，使得Figure AI估值一年半时间，增长约15倍。今年1月，Figure AI又发布了Helix 02。其Figure系列机器人功能从简单搬箱子进化到自主叠衣服、装洗碗机等复杂家务。
可以说，这批获得高估值的机器人公司，本质上都是在为机器人“造大脑”。
不过，行业在大脑研发上虽然取得一些进展，但瓶颈也很明显，最大的难题就是数据，没有足够多、足够好的数据，就难以训练出真正理解物理世界的大模型。
不同的公司提出了各自的解决方案。银河通用采取以仿真数据为主、真实数据为辅的方法；宇树则采用真实场景下的真机采集，今年3月，宇树开源了人形机器人的真机数据集；智元也采用真机采集的办法，开源了真实场景数据集AGIBOT WORLD 2026。
这一困境也正在吸引互联网公司的入局。不久前，京东宣布发动最多60万人进行“人类历史上规模最大的数据采集行动”，在两年内积累1000万小时人类真实场景视频数据。
数据难题各有解法，但一个更本质的问题也随之浮现：费这么大劲训练“大脑”，究竟要让机器人做什么？
跑步当然是人形机器人展示自己性能的一步。荣耀的胜利，也意味着人形机器人在跑步性能上已经超越了人类。
但欢呼之余，我们更希望看到关于“大脑”能力的比赛。因为人形机器人的最终落地场景是生活环境，远比跑道更为复杂，我们需要的是能养老、做家务、甚至替代导盲犬的机器人。
一位关注具身智能行业的用户直言，“要是机器人能扫地和做饭，我愿意花20万去买一台。”
这意味着，人形机器人是有落地市场的，只是当下的产品还达不到期待。不过，行业正朝着这个方向努力。
关于人形机器人何时能走向家庭，业内也是众说纷纭，最乐观的认为1-2年，更为谨慎的说法是5-10年。
马斯克最为激进，他预计擎天柱机器人从明年开始改变人类生活，2028年影响显而易见，到2029年将产生巨大的影响。
国内观点则较为保守。王兴兴预计，机器人大规模进入工厂和家庭还需3至5年突破期，最慢不超过10年。优必选创始人周剑则认为，人形机器人走进家庭最快还需3到5年，慢一点或许还要十年。
无论时间表如何，行业正在加速推进。与之相应的是，赛事不能只围绕长跑、格斗、跳舞等运动性能的展示。机器人走进家庭，需要搬运、抓取、折叠，乃至洗碗、洗菜、切菜、做饭等家务能力。
举一个最简单的例子，上述家务行动离不开手部的灵活度。这就引出了另一道关键技术关卡：灵巧手。
灵巧手之难，马斯克深有体会。他曾说在人形机器人的研发中，手部始终是最具挑战的核心难题之一，其复杂程度甚至占据了整个机电系统的一半。擎天柱生产周期一度被延迟的原因之一就和灵巧手有关。今年3月，特斯拉发布了一张擎天柱机器人用手比心的照片，手部灵活度堪称一绝。
国内同样开始重视这一领域。专注灵巧手研发的“灵心巧手”，正以约240亿元的估值寻求融资，是具身智能行业里少数跻身百亿独角兽的零部件公司。
然而，灵巧手这么关键，目前却没有相应的赛事来检验和推动。
事实上，当前的机器人正处于一种“调戏困境”中。这也是Chatbot最初的困境。譬如最初大家用豆包，多半是抱着调戏的心态；直到豆包月活达到一定规模，开始具备搜索心智，实用性才真正显现。随着AI在编程能力上的突破，Chatbot商业落地场景进一步凸显，调戏困境进一步被打破。
现在的人形机器人，被困在马拉松赛道和翻跟头表演里，本质上和当初调戏豆包没有区别，尽管好玩和热闹，却不解决实际问题。
这种局面何时才能被打破？
当机器人真正具备实用价值的时候。所以，我们也期待明年能看到机器人炒菜大赛、洗衣大赛、做饭大赛。只有当机器人找到用武之地，它才不再是被围观的玩具，而是真正走进家庭的生活伙伴。
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