在上市首日股价大涨超过四倍之后，宇树科技今日出现大幅回调，跌幅达18.7%。市场普遍关注回调原因，并联系到公司创始人王兴兴上午提及的行业痛点：目前的机器人模型在执行移动、分类或搬运等任务时，整体趋势没有问题，基本能完成任务，但在最后的几厘米或几毫米的精细操作上，机器人无法很好地与真实世界匹配。
王兴兴所指出的问题，实际上是整个具身智能行业面临的共同难题——机器人模型能力尚不足以应对物理世界的复杂性与多变性。即便是作为行业龙头的宇树科技，也尚未完全突破这一瓶颈。公司在招股意向书中明确写道：“报告期内尚未将自研的通用具身大模型规模化应用于机器人产品，但已在自有工厂等试点场景进行研发测试、部署验证。”这意味着，除自有工厂部署外，宇树科技售出的机器人并未搭载自研的通用具身大模型，其主力型号如G1等，集成的仍是相对成熟的外部大语言模型。
具身大模型被视为人形机器人的“大脑”，负责感知外部世界、做出决策并发出行动指令。物理世界千变万化，无法仅靠预设程序应对，机器人需要具备自主判断与行动能力。然而，宇树科技在报告期内尚未将自研“大脑”装到量产产品上，这成为公司的一大隐忧。尽管公司已实现盈利，但“大脑”能力的不足，可能影响其长期竞争力。
这一问题并非宇树科技独有。据统计，中国研发的四足机器人已占全球销量份额接近70%，但通用具身智能仍未完全实现，成为全产业的薄弱环节。“大脑”能力不足，导致机器人难以将在一个场景学到的能力迁移到新环境。反过来，若有企业能率先突破“大脑”技术，解决跨场景能力迁移问题，其机器人将能更好地适应环境，知识积累更高效，越用越聪明，届时宇树科技现有的领先优势可能被削弱。
为在“大脑”领域取得领先，宇树科技正积极“健脑”。今年6月，公司与英伟达合作开发人形机器人H2 Plus，其“身体”采用宇树的H2机器人，“大脑”则由英伟达的Jetson Thor算力平台和Cosmos 3模型基座构成。该产品计划于今年下半年上市，面向斯坦福、苏黎世联邦理工等高校。此外，在宇树科技上市的战略配售名单中，DeepSeek获配93.34万股，金额约1.41亿元，锁定期三年，为外部战投中最长。市场分析认为，DeepSeek的长期锁定或与其为宇树科技提供“大脑”技术支持有关，同时DeepSeek也可借助宇树的人形机器人进入真实物理世界。据报道，宇树科技还计划投入规模超20亿元的研发资金，用于具身智能算法与大模型研发。
未上市的其他公司也在积极筹措资金，加码“大脑”研发。冲刺科创板上市的云深处，近期发布了IPO首轮审核问询函回复，其中显示本次上市拟募资超25亿元，其中约11.7亿元投入“具身算法及模型研发项目”，该项目约90%的资金用于“大脑”相关技术及基础设施。
据统计，今年上半年，国内具身智能核心赛道融资总额达438亿元，其中超过一半的资金投向聚焦“大脑”的企业，而机器人“身体”同期融资仅占12.8%。换言之，仅上半年，业内为机器人“长脑子”已准备了超过两百亿元资金。
机器人“大脑”研发之所以如此烧钱，核心在于需要海量高质量数据。完成一个高质量模型的训练，至少需要一千万小时量级的数据，而当前市场上成熟的具身智能数据集仅有几十万小时。低质量数据虽不缺乏，但多为娱乐性视频，无法指导机器人精细操作。高质量数据主要来自真机遥操作，即通过外骨骼设备或人工操控“手把手”教机器人，数据精准但效率极低。高质量、大规模、低成本构成行业“不可能三角”，要获得大规模高质量数据，必须投入巨额资金。
此外，机器人数据难以迁移，不同型号、不同厂商的硬件接口、通信协议和数据格式各异，数据壁垒严重，共享困难。谁都想率先突破“大脑”技术，取得产业优势，但目前行业仍处于探索阶段。若哪家企业能在机器人“大脑”上实现突破，甚至找到具身智能的“快车道”，现有人形机器人格局将发生剧变。这正是宇树科技及其他上市、未上市的人形机器人企业面临的巨大变局。