具身智能🔥9.0

GPT-7或打穿具身智能问题,模型自研价值何在?

虎嗅·2026/10/26 06:30:50🔗 原文

📋总体概括

具身智能领域正出现外部大模型替代自研VLA的信号:宇树在招股书中拟将20.22亿元募集资金投入智能机器人模型研发,同时已把GPT-6用于机器人任务测试,王兴兴称效果「非常不错」;银河通用实测显示GPT-6 Astra独立控制任务成功率26%,混合控制可达48%。在GPT系列模型持续向具身能力演进、甚至可能率先叩开「具身智能的ChatGPT时刻」的背景下,机器人公司自研模型的价值边界与生存空间正被重新审视。

⚡关键信息

  • ▸宇树招股书规划拟将20.22亿元募集资金用于智能机器人模型研发项目
  • ▸宇树已将GPT-6用于机器人任务测试,王兴兴称效果「实际上非常不错」
  • ▸银河通用实测:GPT-6 Astra独立控制成功率26%,混合控制可达48%
  • ▸核心矛盾:若「具身智能的ChatGPT时刻」由ChatGPT类模型叩开,机器人企业的自研路线价值需重估

🔥犀利点评

最讽刺的一幕是:宇树一边募20亿搞自研模型,一边拿GPT-6测任务还夸效果不错——钱和动作自相矛盾。26%到48%的混合控制数据其实已经给出答案:短期内外部模型是能力底座,混合方案务实;但纯自研VLA若无数据闭环壁垒,大概率沦为重复造轮子。机器人公司真正该囤的护城河不是模型架构,而是场景数据、执行器和成本。

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