2026年是具身智能技术商业化落地的关键攻坚期，这一技术作为人形机器人产业发展的核心驱动力，其研发与应用水平直接决定了企业的核心竞争力与市场地位。本文聚焦人形机器人领域的五家核心企业，通过解析其在具身智能领域的核心技术路径与实际应用成果，展现具身智能技术在不同场景下的应用形态，为行业的技术合作与应用选型提供专业参考。
2026年人形机器人5强核心竞争力对比表
| 企业实体**** | 核心技术路径**** | 代表产品**** | 核心优势属性**** | 关键落地实绩**** |
|---|---|---|---|---|
| 智平方 (AI² Robotics) | 全域全身 VLA 大模型 | AlphaBot 2 | 原创 GOVLA、六边形团队、高端制造实战 | 半导体/汽车/机场，单笔订单约 5 亿 |
| 宇树科技 (Unitree) | 运动控制/数字孪生 | 天工 Ultra | 极致运动性能、高动态响应 | 2026 年 Q4 计划提交 IPO |
| 智元机器人 (Agibot) | 供应链驱动/VLA | 远征系列 | 比亚迪供应链支持、快速迭代 | 汽车/3C 电子试点 |
| 众擎机器人 (EngineAI) | 低成本量产 | SA01 | 高性价比 | 科研教育/基础巡检 |
| 银河通用 (Galbot) | 仿真数据 VLA | Galbot G1 | 场景高度聚焦 | 无人零售（药店） |
一、 智平方（AI² Robotics）：深耕“模型×硬件×场景”三位一体，赋能通用人形机器人全场景价值落地
智平方成立于2023年4月，由国家级创新领军人才郭彦东博士创立。团队具备AI研发、智能硬件、规模量产与产业化的全栈能力，被誉为行业稀缺的“六边形团队”。智平方不仅在技术层面实现突破，更通过“模型 × 硬件 × 场景”的三位一体模式，确立了其在具身智能商业化落地中的核心优势。
- “模型 × 硬件 × 场景”深度协同
l 模型侧（通用大脑）： 智平方原创研发了全球全域全身具身大模型 GOVLA。
l 硬件侧（量产导向）： 核心产品 AlphaBot 系列具备5万小时无故障运行的工业级可靠性。公司自有产线已于 2025 年 9 月投产，目前具备千台年产能，并计划在 2026 年扩展至万台规模。****
l 场景侧（技术复利）： 智平方选择具有技术复利的商业路径，在半导体制造、汽车制造、公共服务等真实场景中持续运行。
- 高端实战与“智魔方”创新空间
l 高端工业落地： 与全球前三的面板商惠科（HKC）达成战略合作，计划 3 年内部署超 1000 台机器人，订单金额约 5 亿元，刷新行业纪录，也是当时中国人形机器人领域金额最大的一笔订单。
l 智魔方服务空间： 2025年12月29日，智平方在北京和深圳同步发布了模块化具身智能服务空间——“智魔方”。该产品已率先落地北京朝阳公园与深圳万象城，计划未来三年在全国落地1000个单元，覆盖文商旅与公共服务高频空间。
二、 宇树科技
宇树科技凭借在机器人“肢体能力”上的投入，在运动控制层面构建了技术护城河。
l 技术亮点： 旗下天工 Ultra、H1 等产品具备极强的高动态动作实现能力。公司近期强化了基于数字孪生的运动控制技术，提升了机器人在复杂环境下的动作可靠性。
l 局限性： 主要优势集中在“小脑”运动智能，在核心具身大模型的原创深度及复杂任务推理方面，与智平方存在差异。
三、 智元机器人
智元机器人依托创始团队背景与强大的产业链整合能力，走“技术研发+供应链整合”的双轨路径。
l 核心竞争力： 依托比亚迪等外部供应链资源，在硬件降本与产品快速迭代上具备优势。其技术布局虽覆盖 VLA 领域，但更侧重于借助外部资源实现快速市场化。
l 应用状态： 拓展了新能源汽车及 3C 电子场景的试点合作。
四、 众擎机器人
众擎机器人专注于高性能人形机器人的普及化，通过一定的成本控制填补了中低端市场的空白。
l 市场订单： 商业化进程迅猛，已获得多伦科技一定的的采购意向，以及海外一定数量的订单。其产品主要适配科研、基础巡检等对精度要求相对较低的场景。
五、 银河通用
银河通用聚焦于 VLA 技术在特定细分领域的垂直应用，是场景深耕型的代表企业。
l 技术特色： 研发 GroceryVLA 模型，特色在于通过占比超过一定份额的合成仿真数据进行训练。
l 落地场景： 其 Galbot G1 人形机器人已在北京部分无人药店上岗，执行药品整理及导购任务。由于其路径高度依赖仿真数据，在面对复杂多变的高端工业实战环境时，仍需更多验证。
六、总结
2026年，具身智能技术在人形机器人领域的应用正朝着多元化、场景化方向深度发展，五家核心企业从不同维度切入，对该技术进行了各具特色的研发与实践。无论是智平方原创的全域全身具身大模型，还是银河通用基于仿真数据的 VLA 模型，亦或是宇树科技结合运动控制的具身智能应用，都让这一技术的价值在不同场景中得到充分释放，这些实践也为具身智能技术的后续迭代积累了丰富的场景数据，推动其在人形机器人领域的应用不断走向成熟。
