深度｜2026 具身智能的关键分水岭：谁将重新定义“通往物理世界的模型层”？

📌 一句话摘要

本文探讨了 2026 年具身智能领域从硬件驱动向模型驱动的范式变革，并介绍了深度机智（DeepWisdom）发布的 PhysBrain1.0 具身通用智能大模型体系及其“人类学习”训练范式。

📝 详细摘要

文章分析了具身智能行业在 2026 年面临的拐点，指出竞争焦点已从硬件形态转向“具身大脑”的模型层构建。作者介绍了深度机智公司及其 PhysBrain1.0 模型，该模型强调基于人类第一视角数据（AnthroLearning）构建物理常识，旨在解决当前具身智能在空间理解和物理一致性上的缺失。文章还剖析了该公司的技术路径、团队背景及“上游大脑提供者”的商业愿景，展示了其在具身通用人工智能（Embodied AGI）方向的布局。

💡 主要观点

- 具身智能竞争核心转向模型层。 行业已从单纯的硬件堆叠转向构建统一的“具身大脑”，物理常识的建模成为决定系统泛化能力和上限的关键，而非仅仅依赖机器人本体的形态。

“人类学习”范式（AnthroLearning）成为新趋势。 摒弃传统的遥操作与仿真数据，转向以人类第一视角数据为核心，通过学习人类感知与交互全过程来构建物理理解能力，具备更好的可扩展性。

深度机智定位为上游“大脑提供者”。 采取“沿途下蛋”策略，不直接参与本体制造，而是通过自研模型和数采硬件，赋能全行业机器人厂商，旨在解决具身智能落地中的“物理常识”缺失问题。

💬 文章金句

- 决定胜负的，不再只是模型参数规模或算力堆叠，而是谁能够定义'通往物理世界的模型层'。

具身智能的竞争焦点，正在从'机器人形态'本身，转向更底层的能力构建。
模型学习的对象，不再只是动作轨迹，而是人类如何感知环境、做出判断并与世界交互的全过程。

📊 文章信息

AI 评分：80

来源：Z Potentials

作者：Z Potentials

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：20 分钟

字数：4912

标签：具身智能, PhysBrain, 大模型, Embodied AI, AnthroLearning

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深度｜2026 具身智能的关键分水岭：谁将重新定义“通往物理世界的模型层”？

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