在2024年的科技浪潮中，具身智能的创业热潮正席卷机器人行业，但一场关于机器人技术路径的“内部分歧”也逐渐显现。

在深入访谈了众多机器人企业后，我们观察到了一种行业内的“阶层划分”。多位业内人士透露，软件开发者往往轻视硬件开发者，而大模型专家则对强化学习研究者持保留态度。这种认知差异，深刻影响着机器人创业者的切入点和战略选择。

据英诺天使基金合伙人王晟介绍，当前国内的机器人创业公司大致分为三类：一是传统机器人背景的团队，他们聚焦于硬件能力，如控制和电机技术，尤其重视机器人本体的研发，如人形或四足机器人；二是软件背景团队，他们更看重机器人的智能化和泛化能力，这类团队又可细分为从AI热潮转型而来的创业者，如计算机视觉、强化学习专家，以及拥有大模型背景的新玩家，后者在行业内处于较为领先的位置。

宇树 Unitree G1

一家具身智能大脑公司的创始人直言不讳地表示，软件才是机器人发展的关键瓶颈，但目前硬件公司在AI软件方面的投入严重不足，往往只是简单接入开源的大模型。相比之下，宇树科技等硬件派企业则对AI投入持谨慎态度，认为硬件才是他们的核心竞争力，甚至欢迎客户仅使用其硬件。

这种“软硬之争”导致国内机器人行业呈现出一种状态。大部分硬件公司仍采用传统的硬件思维，对“大脑”的运用浅尝辄止；而大部分专注于“大脑”的公司则选择从头开始研发硬件。两者各自为政，缺乏统一的行业共识。

更令人惊讶的是，尽管大模型在手机、电脑等终端上表现出色，但在机器人领域却未能发挥预期效果。多位投资人和业内人士透露，许多机器人厂商展示的酷炫demo背后，往往隐藏着大量的失败尝试和“不诚实”的剪辑。大模型与机器人所需的“空间智能”之间存在巨大差距，语言大模型甚至可能因数据量过大而产生“幻觉”，干扰任务执行。

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据了解，目前大部分硬件公司对大模型的理解和应用并不深入，主要停留在简单接入通用语言大模型的阶段。而真正适配具身智能的大模型在国内尚属空白。为了解决这一问题，机器人行业曾尝试在多模态大模型和机器人身体之间引入“小脑”作为中间层，但这一方法又带来了新的问题，如子任务的无限预设和数据匮乏等。

智元远征A2-max

面对这一困境，机器人行业开始了一场集体“纠偏”。投资风向在2024年下半年悄然变化。此前，投资人普遍倾向于投资人形机器人硬件公司，但随着人形机器人公司的估值飙升，这些公司变得“贵到投不起”。与此同时，专注于机器人小脑/大脑的公司则面临融资困境，不得不重新思考市场定位。然而，今年下半年以来，这一趋势开始逆转，投资人开始转向具身智能领域。

硬件厂商也开始反思过去的模式，逐渐意识到通用基础模型能力的重要性。尽管大模型尚未真正应用于机器人领域，但它给这一行业带来的启示是，或许需要先构建通用的基础模型能力，再在此基础上发展专用的能力，以系统性地解决通用性问题。

机器人领域的“软硬之争”暴露了AI冲击下机器人行业的混沌状态。然而，不确定性中的确定性是，机器人的终局必然是硬件与具身智能的结合，软硬件缺一不可。无论是从软件还是硬件出发，最终的目标都是相似的，关键在于谁的商业效率更高。而在AGI时代，机器人公司需要既懂AI又懂硬件的团队，更重要的是，团队成员之间需要相互认同。