技术概念与场景落地、产品迭代与规模交付、资本热度与行业争议之后，具身智能的下一“战”会在哪里发生？团队组建、数据采集、模型发布……在推出to C产品Bumi（小布米）、多款通用人形机器人及商用仿生机器人之后，松延动力创始人姜哲源给出的答案是“智能”——在模型层打造足够聪明的机器人大脑，而松延也正在推进关于这一机器人“大脑”的种种布局。

9月15日，松延动力成立三周年。旗下通用具身智能品牌Scalabot在这一天发布HERON架构第二款模型Context Reinforcement Action Model（CRA），距离其首款世界模型亮相仅过去一周。姜哲源向北京商报记者表示，三年前，公司从人形机器人最底层的本体和运控切入，在一个机器人尚无太多稳定行走案例的行业里，选择从短板开始补足；三年后，本体成本已被压到行业低位、量产能力跑通B端、C端交付，公司进一步布局“具身大脑”。

逻辑并不复杂——木桶能装多少水，取决于最短的板，而现在该补的下一块便是智能。从本体、运控到智能，松延动力通向通用具身智能的版图似乎正在一块一块拼合，但放之于更大范围的行业市场，真正的考验或许才刚刚开始。

晚到但踩点？

坐标北京、上海、杭州、深圳……具身智能行业火热的几年，跑出声量与产量的具身智能团队并不少见，来自中国团队的具身智能模型也时常登上行业各大榜单。

外界有质疑认为，松延动力在2026年这个被定义为“人形机器人量产元年”的节点才宣布集中资源攻坚大脑，多少有些后发。

姜哲源向北京商报记者解释，2023年创业之初，全行业能稳定行走的人形硬件屈指可数，本体运控是最紧迫的短板，谈论更高天花板的智能“没那么紧迫”。至少对松延团队而言，这三年更多的工作在于补硬件——成本、可靠性、精度、运控，逐项打磨到他认为合格的水平：比如耐久度，机器人本体不能是耗材，至少要用一两年不坏；自由度、力矩、重复定位精度要够用；底层运控要能支撑操作类算法。达到基准线之后，大脑才成为必选项。另一个考量是技术路线的收敛。2023、2024年各家思路较为分散，松延在内部探索与持续观测中，等到行业方向相对清晰后选择进场。

对于已经积累了一段时间的具身智能模型团队，姜哲源认为，过去三年整个行业更多处于探索和试错阶段，真正形成复利沉淀的成果还相对有限。他也梳理了行业目前普遍面临的几个挑战——过度依赖真机数据、模型与单一本体绑定较深导致跨机型迁移困难、仿真验证与真机表现之间存在差距、演示效果与数据基建投入不够匹配——松延的策略是数据基建和模型同步进行，尽量少走弯路。

姜哲源不认为现在入局晚：“全中国能稳定、批量制造产品级本体的公司屈指可数，而机器人的大脑又无法脱离本体独立存在。在数据驱动的行业背景下，低成本、高可靠的量产能力本身就是数据获取的重要基础。从这个角度看，时间点不是晚了，而是正好。

在姜哲源看来，团队此刻正踩在点上——本体与运控成熟之后，才是一个好的大脑研发真正的起点。

最难的，也是最贵的

HERON-CRA的发布信息中提到了三项核心能力：记忆能力、强化学习、跨本体泛化。

但姜哲源认为，技术的演进脉络最终会走向“通用”，“通用”意味着机器人需要更进一步的泛化：跨本体、跨场景、跨物体、跨操作方式，让机器人在陌生环境中也能以高成功率完成任务。

据称，这部分高度依赖具身智能训练数据——包括规模、质量和多样性，是整个行业尚未跨过的门槛。

另一项挑战在于投入。姜哲源解释称，大脑是一个远比本体制造、运控算法“昂贵得多”的生意。据团队估算，大脑的研发成本可能比本体高出数倍，算力本身就是一笔巨大的开支，今后更大比例的资金投入或将更多流向模型研发。

但现实是，团队必须在投入不保守的同时，尽量做到合理与效率。

至于财务与商业化，松延动力把本体和大脑拆成两本账：本体是生意，负责现金流；大脑是未来落点，要持续高强度投入。如果单独剥离大脑业务，在眼下机器人本体出货量稳步提升的环境下，团队实现投入产出打平的时间点并不遥远。

但此番重注模型层，意味着松延动力在其真正产生商业化价值之前，仍需要靠本体业务的现金流来支撑这条烧钱的技术线。

苏商银行特约研究员武泽伟向北京商报记者分析称，运控和电机决定了机器人的下限，而模型层被业界认为将在未来决定机器人的上限，从本体硬件扩展到具身大脑，长期来看或许能打开一个远比传统自动化更大的应用空间。

下一道分水岭

行业层面，规模化的拐点已经到来。

IDC数据显示，2025年全球人形机器人出货量接近1.8万台，同比增长约508%，销售额约4.4亿美元，累计销售订单量超过3.5万台。中国厂商凭借制造体系、迭代速度和成本优势占据主导，其中智元机器人、宇树科技出货约5000台，位居头部，乐聚机器人、加速进化和松延动力出货在1000台左右，专注重点场景落地。

但出货量的增长只是故事的前半段。罗兰贝格与菜鸟联合发布的《2026年机器人白皮书》将行业划分为三个阶段：传统机器人部署于受控、预编程环境，产业价值由硬件主导；新兴机器人进入半结构化、人机协同场景，竞争核心从机械参数转向综合智能能力；未来机器人则将深入家庭等非结构化场景，人工智能与软件模型成为产业链最核心的价值来源。

回到松延动力眼下的“变化”：本体制造的门槛逐步被头部厂商跨过后，行业的竞争重心正在上移。IDC同样指出，产业正由实验室验证向工程化、规模化应用过渡，本体、小脑（运动控制）与大脑（认知决策）协同发展，端到端“大小脑融合”大模型成为下一步核心突破方向。

之前的声量与出货量，证明了松延动力本体制造与运动控制等等的基本盘，但在行业从拼硬件转向拼智能的分水岭上，大脑的研发进度、数据基建的厚度以及家庭等场景的落地速度，将决定这家公司能否从在脑力角逐中站稳，以及从眼下这个第二梯队更进一步。

三年交卷机器人本体，接下来的三年，考验才刚刚开始。

北京商报记者 王天逸