公司具身智能模型

从你提供的参考资料中，不同企业/机构的具身智能模型相关信息整理如下，覆盖主流厂商的自研产品、技术特点与布局方向：

一、头部科技/具身智能企业自研具身大模型

1. 银河通用：先后推出GraspVLA（2025年1月发布，以大规模仿真及合成数据预训练+少量真实机器人数据后训练，聚焦抓取与泛操作） 【1】 ，以及全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC0.5 【15】 。
2. 小鹏汽车：2025年11月发布第二代VLA大模型，属于世界大模型/VLA类型，融合视觉理解、语言推理与动作生成，面向汽车与机器人等物理世界智能体 【1】 。
3. Figure AI：2026年1月发布Helix 02全身VLA模型，可将视觉输入直接映射至全身动作，统一控制手、臂、躯干及双腿，支持长任务链和全身协操作 【1】 。
4. 小米：2026年2月发布47亿参数的Xiaomi-Robotics-0 VLA模型，使用跨本体机器人轨迹及视觉语言数据预训练，主打实时推理与跨本体泛化；同时自研MiLM大模型、全身控制算法（Mi-Sense视觉空间系统），支撑旗下CyberOne、CyberDog系列机器人的情感感知与人机交互能力 【1】 【13】 。
5. 谷歌DeepMind：2026年4月发布Gemini Robotics-ER 1.6 VLM/具身推理模型，强化空间推理、多视角理解与复杂任务规划，承担机器人高层推理与决策工作 【1】 。
6. 英伟达：2026年4月发布GROOT N1.7 VLA模型，基于双臂、半人形及大规模人形机器人数据训练，支持跨本体迁移与通用操作；更早还推出过GROOT视觉-动作模型，通过视频-语言-动作数据训练，实现自然语言指令到机器人动作的直接映射，主打实时推理与硬件加速 【1】 【7】 。
7. Physical Intelligence：2026年4月发布Tt0.7机器人基础模型/VLA，强调通用化与可引导性，可根据新语言指令执行训练数据中未出现的任务；此前还推出过T0机器人控制模型，专注低延迟动作生成与环境感知，适配家庭服务机器人实时交互与动态避障需求 【1】 【7】 。
8. 阿里巴巴：2026年6月发布千问具身智能大模型Qwen-Robot系列，包含VLA操作模型、VLN移动模型、Qwen-RobotWorld世界模型三大模块 【15】 。
9. 智元机器人：推出Genie Operator-1多模态决策模型，可通过自然语言指令生成机器人动作序列，支持复杂场景下的任务规划与动态调整，适配服务机器人和工业场景；后续自研WorkGPT多模态大模型，搭配“云端超脑、主脑、子脑、脑干”认知架构，主打具身智能与任务编排能力 【7】 【13】 。
10. 优必选：自研BrainNetAI系统（含云端SuperBrain和板载Smart Cerebellum），同时与DeepSeek等合作训练多模态大模型，实现感知、决策、控制一体化 【13】 。
11. 傅利叶智能：与英伟达Project GR00T合作，自研强化学习、模仿学习、视觉-语言-运动（VLM）大模型算法，支撑旗下GR-1人形机器人运行 【13】 。
12. 宇树科技：自研UnifoLM机器人语言大模型，整合AI深度学习、计算机视觉、语音识别技术，适配H1、G1等人形机器人产品 【13】 。
13. 华为：推出盘古具身智能大模型，主打小样本学习与泛化操作能力，为夸父人形机器人提供技术赋能 【13】 。

二、其他特色具身智能相关模型

除了企业自研的商用模型，还有不少高校、科研机构联合开发的代表性模型，包括谷歌与柏林工业大学合作的PaLM-E、谷歌的RT-X、斯坦福李飞飞团队的VoxPoser、Meta与卡耐基梅隆大学联合的RoboAgent、斯坦福与谷歌合作的OpenVLA等，覆盖指令驱动动作生成、3D姿态生成、复杂任务分解等不同具身场景需求 【7】 。

三、面向垂域场景的具身集群模型

部分面向行业解决方案的企业，自研了集群智慧巡检系列垂域具身VLA大模型体系，搭配多模态大模型、行业大模型技术，通过多类型数据训练实现多模态感知、自主决策与可靠任务执行，适配能源油田、交通枢纽、工业园区等场景的具身机器人互联协同需求 【2】 【6】 。