在上市首日股價大漲超過四倍之後，宇樹科技今日出現大幅回撥，跌幅達18.7%。市場普遍關注回撥原因，並聯繫到公司創始人王興興上午提及的行業痛點：目前的機器人模型在執行移動、分類或搬運等任務時，整體趨勢沒有問題，基本能完成任務，但在最後的幾釐米或幾毫米的精細操作上，機器人無法很好地與真實世界匹配。
王興興所指出的問題，實際上是整個具身智慧行業面臨的共同難題——機器人模型能力尚不足以應對物理世界的複雜性與多變性。即便是作為行業龍頭的宇樹科技，也尚未完全突破這一瓶頸。公司在招股意向書中明確寫道：“報告期內尚未將自研的通用具身大模型規模化應用於機器人產品，但已在自有工廠等試點場景進行研發測試、部署驗證。”這意味著，除自有工廠部署外，宇樹科技售出的機器人並未搭載自研的通用具身大模型，其主力型號如G1等，整合的仍是相對成熟的外部大語言模型。
具身大模型被視為人形機器人的“大腦”，負責感知外部世界、做出決策併發出行動指令。物理世界千變萬化，無法僅靠預設程式應對，機器人需要具備自主判斷與行動能力。然而，宇樹科技在報告期內尚未將自研“大腦”裝到量產產品上，這成為公司的一大隱憂。儘管公司已實現盈利，但“大腦”能力的不足，可能影響其長期競爭力。
這一問題並非宇樹科技獨有。據統計，中國研發的四足機器人已佔全球銷量份額接近70%，但通用具身智慧仍未完全實現，成為全產業的薄弱環節。“大腦”能力不足，導致機器人難以將在一個場景學到的能力遷移到新環境。反過來，若有企業能率先突破“大腦”技術，解決跨場景能力遷移問題，其機器人將能更好地適應環境，知識積累更高效，越用越聰明，屆時宇樹科技現有的領先優勢可能被削弱。
為在“大腦”領域取得領先，宇樹科技正積極“健腦”。今年6月，公司與輝達合作開發人形機器人H2 Plus，其“身體”採用宇樹的H2機器人，“大腦”則由輝達的Jetson Thor算力平台和Cosmos 3模型基座構成。該產品計劃於今年下半年上市，面向斯坦福、蘇黎世聯邦理工等高校。此外，在宇樹科技上市的戰略配售名單中，DeepSeek獲配93.34萬股，金額約1.41億元，鎖定期三年，為外部戰投中最長。市場分析認為，DeepSeek的長期鎖定或與其為宇樹科技提供“大腦”技術支援有關，同時DeepSeek也可藉助宇樹的人形機器人進入真實物理世界。據報道，宇樹科技還計劃投入規模超20億元的研發資金，用於具身智慧演算法與大模型研發。
未上市的其他公司也在積極籌措資金，加碼“大腦”研發。衝刺科創板上市的雲深處，近期釋出了IPO首輪稽核問詢函回覆，其中顯示本次上市擬募資超25億元，其中約11.7億元投入“具身演算法及模型研發專案”，該專案約90%的資金用於“大腦”相關技術及基礎設施。
據統計，今年上半年，國內具身智慧核心賽道融資總額達438億元，其中超過一半的資金投向聚焦“大腦”的企業，而機器人“身體”同期融資僅佔12.8%。換言之，僅上半年，業內為機器人“長腦子”已準備了超過兩百億元資金。
機器人“大腦”研發之所以如此燒錢，核心在於需要海量高質量資料。完成一個高質量模型的訓練，至少需要一千萬小時量級的資料，而當前市場上成熟的具身智慧資料集僅有幾十萬小時。低質量資料雖不缺乏，但多為娛樂性影片，無法指導機器人精細操作。高質量資料主要來自真機遙操作，即通過外骨骼裝置或人工操控“手把手”教機器人，資料精準但效率極低。高質量、大規模、低成本構成行業“不可能三角”，要獲得大規模高質量資料，必須投入鉅額資金。
此外，機器人資料難以遷移，不同型號、不同廠商的硬體介面、通訊協議和資料格式各異，資料壁壘嚴重，共享困難。誰都想率先突破“大腦”技術，取得產業優勢，但目前行業仍處於探索階段。若哪家企業能在機器人“大腦”上實現突破，甚至找到具身智慧的“快車道”，現有人形機器人格局將發生劇變。這正是宇樹科技及其他上市、未上市的人形機器人企業面臨的巨大變局。