2026年新出的具身智能盘点

2026年具身智能正从“能动的硬件”转向“能理解空间、能对话、能在仿真里练”的完整技术栈，大脑、数据、仿真三条线同步补齐。主要工具包括紫东太初ZDTaichu5.0-9B（轻参数重空间推理）、原力灵机DM0（首个具身原生大模型）、Odyssey 2 Max（物理仿真提升18%）等。读者可按角色选型：体验选Qwen-Robot，空间理解选ZDTaichu5.0-9B，补仿真与3D资产选Odyssey

2026年这波具身智能的更新，真正值得关注的不是”又多了几个机器人本体”，而是大脑、数据、仿真三条线同时开始补齐：一边是面向物理世界的多模态与具身原生大模型密集落地，一边是3D生成、世界模型、全双工语音这些”基础设施型”能力开始往机器人身上装。如果你只想记住一句话：今年的具身智能，已经从”能动的硬件”转向”能理解空间、能对话、能在仿真里练”的完整栈。

下面按”大脑—本体—训练与交互基础设施”三层来盘，尽量说清每个东西是干嘛的、谁做的、有什么特点，信息以本站收录内容为准，没写到的部分不瞎编。

一、具身”大脑”层：机器人的空间推理与物理理解

ZDTaichu5.0-9B：轻参数、重空间的机器人多模态大脑

紫东太初的 ZDTaichu5.0-9B 定位很清晰——面向”物理世界”的9B多模态模型，可以理解成”轻参数、重空间”的通用多模态模型。它不走超大闭源模型那种全领域全都要的路线，而是把重点压在机器人空间推理上。这类模型的价值在于：机器人不需要背一个巨无霸模型上机，用相对小的参数规模换取对空间关系的判断能力，对端侧部署和响应延迟都更友好。如果你关心的是”机器人怎么知道杯子在桌子左边还是后面”，这类模型就是直接答案。

Qwen-Robot：通义千问的具身基础模型套件

Qwen-Robot Suite 是阿里通义千问团队发布的面向物理世界智能的具身基础模型套件，属于 Qwen 家族的一员。它比较好的一点是使用路径分了两档：Chat2Robot 零门槛体验，以及百炼 API 接入。前者适合想先感受一下具身模型能干什么的人，后者适合真要把它接进自己系统里的开发者。对大部分团队来说，”先体验再接入”比一上来就啃文档友好得多。

DM0：全球首个具身原生大模型

DM0（Dexmal Model 0） 由原力灵机发布，被称为全球首个具身原生大模型。它和前面那些”嫁接式”做法最大的区别是：从第一行代码开始就是专为机器人物理交互设计的，而不是把语言模型改一改再套到机器人上。这个思路上的差异，长期看会体现在对接触、抓取、力反馈这类物理交互任务的处理上。想搞清楚”具身原生”到底原生在哪儿，这个模型是最典型的样本。

二、本体层：真正下场做硬件的玩家

高德四足机器人：从数字导航跨到物理世界

高德四足机器人是阿里巴巴集团旗下高德地图具身业务部推出的首款具身智能硬件产品，标志着阿里正式从数字导航领域切入物理世界的机器人赛道。需要说明的是，这款产品并非面向家用消费市场，走的是商用机器人解决方案的路子。对高德来说，从地图导航到四足机器人，本质上是”空间理解能力”从屏幕里走到地面上。

涂鸦智能：AI硬件开发平台的角色

严格说 涂鸦智能 不是机器人本体厂商，而是全球领先的 AI 云平台服务提供商，定位是”将 AI 应用于生活”。它从2014年成立初期的”IoT连接器”定位，转型成了 AI 硬件开发平台。对做具身智能的中小团队来说，这类平台的意义在于把连接、云服务这些脏活累活接过去，自己专注在机器人能力上。

三、训练与交互基础设施：仿真、3D、语音

Odyssey 2 Max：物理仿真性能提升18%的世界模型

Odyssey 2 Max 是 Odyssey 公司发布的最新通用世界模型，代表 AI 从”识别”到”理解”物理世界的转变。它和传统视频生成模型不一样，重点在物理仿真，物理仿真性能提升18%。对具身智能来说，世界模型就是”低成本的训练场”——真机训练又慢又贵，能在模型里先把物理规律跑对，价值非常大。

Seed3D 2.0：几何纹理双SOTA的3D生成

Seed3D 2.0 是字节跳动 Seed 团队发布的新一代3D生成大模型，主打从”可用”到”生产可用”的跨越，几何与纹理双SOTA。机器人要在环境里操作，前提是场景和物体的3D资产得够多够真，这类模型解决的就是”素材从哪来”的问题。

Seeduplex：全双工语音，让机器人能”边听边说”

Seeduplex 是字节跳动推出的原生全双工语音大模型，标志着 AI 语音交互从”半双工”迈入”全双工”时代。传统语音助手要等用户说完再回应，全双工则支持边听边说。放到具身场景里，这个能力直接决定人机交互顺不顺——你不可能对着一个机器人像对着客服电话那样一句一停。

Seedance 2.5 与豆包系列：内容与Agent侧的支撑

Seedance 2.5 是字节跳动旗下 Seed 团队自研的下一代 AI 视频生成模型，属于视频生成方向。豆包大模型是字节跳动旗下火山引擎推出的综合性 AI 助手，是国内用户规模最大的 AI 应用之一；豆包大模型2.0（Doubao-Seed-2.0）则是全新一代多模态 Agent 模型。这两者在具身智能里更多扮演”通用能力供给”的角色，比如任务规划、多模态理解。

Awaker：国产多模态的另一条路线

Awaker 由人大系初创公司智子引擎自主研发，是多模态大模型系列产品，代表国产 AI 在 AGI 道路上的探索。它采用的是不同于前面几家的技术路线，对关注多模态底座多样性的读者值得一看。

四、一张表看清今年的具身智能版图

五、怎么选：按你的角色对号入座

• 想快速体验具身模型：从 Qwen-Robot 的 Chat2Robot 入手，零门槛，不用先配环境。
• 要做机器人空间理解：ZDTaichu5.0-9B 这种”轻参数重空间”的路线更适合上机。
• 研究物理交互本质：直接看 DM0，具身原生和嫁接式的差别在长期任务里会放大。
• 缺训练场景和数据：Odyssey 2 Max 补仿真，Seed3D 2.0 补3D资产，两条腿一起走。
• 做商用机器人落地：高德四足机器人是现成的商用参考，涂鸦智能可以接掉平台层的活。

最后提醒一句：具身智能这个赛道今年变化很快，具体的能力边界、接入方式、是否收费以及收费规则，各家差异不小，以官网为准，别拿二手信息做技术选型。

相关问题

1. 具身原生大模型和”大模型+机器人”到底差在哪？
差在设计起点。像 DM0 是从第一行代码就为物理交互设计，而嫁接式是把通用模型改造后套上去，前者在接触、抓取这类任务上更贴合。

2. 世界模型对机器人训练真的有用吗？
有用，核心是降成本。真机训练慢且贵，Odyssey 2 Max 这类模型把物理仿真做准，等于给机器人一个便宜的练习场。

3. 全双工语音为什么对机器人特别重要？
因为人机交互不是打电话。Seeduplex 支持边听边说，机器人才不会在你说到一半时干等着，交互节奏才自然。

4. 小参数模型能撑起机器人的空间推理吗？
ZDTaichu5.0-9B 走的就是这条路。参数小意味着端侧部署和延迟更可控，关键看空间推理这个专项能力做得够不够深。

5. 想做具身智能，非得自己做本体吗？
不一定。平台层有涂鸦智能接连接和云服务，本体层有高德四足机器人这样的商用参考，团队可以只专注自己最擅长的那一段。

参考链接

• ZDTaichu5.0-9B ↗
• Qwen-Robot ↗
• Seedance 2.5
• Odyssey 2 Max世界模型 ↗
• 涂鸦智能 ↗
• 高德四足机器人 ↗
• 豆包大模型2.0 ↗
• Awaker ↗
• 具身智能