Jay发自 凹非寺
量子位 | 公众号QbitAI
是谁说现在机器人都长得差不多的！
最近刷到一条视频，令我两眼一黑。
两台双轮足机器人匹配、对齐，然后……
合体了？？？
接着，这哥们拐了个弯，站了起来。。。
你以为这就结束了？
理论上，这台机器人是可以无限合体变形的。
所以如果你想，甚至还能继续进化，变身硅体蜈蚣。
不敢相信自己的眼睛，什么叫本视频绝无AI生成画面。
但你别笑！
当人形机器人还在春晚舞台上跳舞、打武术的时候，这个小东西已经搬过水桶、送过文件了。
（P.S. 真干活还得是轮足啊）
这些在聚光灯下默默干活的机器人，来自本末科技。
一家从成立第一天起就专攻「本体」的公司。
说实话，最开始看到这些视频我是表示怀疑的，毕竟大脑时代嘛，本体、而且是非人形……
听着好像不是那么物理AGI啊。。。
可当我一条条刷完他们B站上的所有视频，我觉得——
虽然当前具身最热的是大脑，但关于本体的声音，同样值得更多关注。
具身不止大脑
大脑，当今具身智能，最性感的赛道。
数据显示，2026年上半年，国内具身智能赛道融资约440亿元，超过一半涌向「大脑派」。
VLA、世界模型、百万小时数据冲刺，整个行业风云滚动，连LLM都快沦为「版本弃子」。
这背后是一个可喜可贺的趋势——
表演结束了，机器人公司回归「干活」导向。
一时间，各种demo神仙打架。今天拆包裹，明天叠衣服，后天开可乐盖……
但展台前，很少有人追问一句：
这些demo，真的能落地吗？
先不说泛化性的问题，大量样机，只能在工厂这类专门优化过的标准场景中才能作业。
随便送到一个园区，客户门口有道门槛，卡住了；送货路上有条斜坡，歇菜了。
平安抵达目的地都困难，还干啥活啊。。。
业内有个广为流传的双层分工，也是现阶段不少热门工作的思路：
系统一系统二，大脑负责想，小脑负责动。
但多数人忘了第三层：
身体，负责「到」。
这是具身与LLM最大的不同。台阶、碎石路、几十公斤的负载，这些都是实实在在的物理约束，不是光靠训模型就能解决的。
大脑再好，小脑再灵，身体进不去，一切归零。
过去在展会现场，经常能听到这种论调：
「现阶段本体不重要，大脑可以把杠杆拉满，本体能拿60分就够用了。」
但现实是，一个只有60分的身体，连进考场的资格都没有。
如果永远只能让环境去适配机器人，所谓的泛化性，从何谈起？
而这，正是本末科技想要破局的切口——
将「本体+小脑」做到极致，为大脑铺一条丝滑落地物理世界的路。
把「身体」做成生意
本末科技的创始人叫张笛，本科就读于北理工机械工程，硕士去了香港科技大学机器人系统与控制专业，师从「大疆教父」李泽湘。
读书时他就爱折腾机器人，做出过一台能用JavaScript控制站立、倒立的机器人，转头就卖了。
这笔学生时代的小生意，或许也能代表这家公司至今的技术哲学：
挑最落地的。
2020年，本末科技成立，进军机器人关节，主打一体化直驱路线，不做减速器。
这在当时非常反主流。
电机天生高转速、低扭矩，想要降转速、放大扭矩，就必须装减速器，就像燃油车必须配一台变速箱一样。
但本末，从这个旧认知中挖出了机会。
多一套中间传动可以加大杠杆，但同样也就多一层损耗、一份噪音、一截寿命折损。
工业场景倒还好，但如果是家里的扫地机器人，整天叮里咣啷响个不停，还用不了几年就坏，那还提啥清洁能力，卖都卖不出去啊。。。
但如果拆掉减速器，这些问题都能迎刃而解。
关节体积更小，运行更安静……寿命也能拉到5万到10万小时。
这正是本末选择一体化直驱关节的原因。
硬件这件事，造得出来只是入门，有没有人愿意用，才是真正的门槛。
但光做关节供应商也难免落入红海嘛，所以本末此后也开了第二条业务线——
整机。
1、刑天，全球首款商业化直驱双轮足机器人。
匍匐高负载和拉力可达80kg以上，驮得动成年人，能跳跃、能爬坡、能半坡驻停。
简单来说就是大力士，专为库房、园区里的力气活而生，比如物资运输配送之类的。
2、TITA。
灵活性和鲁棒性大幅提升，8个自由度，10公斤动态载荷，零下10度到45度都能连续作业。
同时，TITA自带光学传感器、喇叭和相机，能在各类场景巡检、物流运输、数据采集和测绘。
装一个导航模块，还能在图书馆、写字楼里做点对点资料配送。
3、D1，就是开头那个会「合体」变身的机器人。
模块化是其最大亮点。这是全球首款整机模块化具身智能机器人，给它三秒时间，能够随意拆开或者合体。
双轮足、四轮足、电足、扁片足……多种形态可自由随任务切换。
狂拽酷炫这一块，简直是每个男孩子的梦想啊！
但仔细调研一番后我发现，「合体」，居然还是个蛮实用的Feature。
主要是场景适配性方面。
像「扫图」这种轻量级任务就可以分身成两台，并行跑。
遇到需要爬楼梯、跨台阶的时候，再合体，保障机动性。
其次就是在开发者训练这一侧。
D1打通了软硬件，双轮足及四轮足形态能共用一套算法体系，切个SDK就能切换运控需求，调试时间大幅压缩。
实地测试的时候，也不用再买一台双轮足跑平路、再添一台四轮足爬楼梯。一机两用，测试设备成本直接砍半。
省下来的预算，可以全部用来炼大脑。
至此，本末科技的两项业务线，交汇到了一块——
动力模组输出硬件、算法和制造工艺，支撑整机研发；
整机则被扔进真实场景，采集最稀缺的工况数据，反哺关节与模组的迭代。
市场也已经给出了自己的判断——
直驱动力模组。2025年出货约850万套，在中国消费机器人直驱动力模组市场拿下61.1%的份额。
轮足整机，出口到全球50多个国家和地区，是全球轮足机器人出货量最高的厂商。
具身是场攻坚战
最后，让我们再回到之前那个问题——
为什么在这个「大脑」时代，本体层的进展，依然值得关注？
不少具身公司都在大规模采具身数据，但截至目前，也就百万小时的量级。而且在触觉等关键物理维度上，现有数据集几乎一片空白。
物理AGI需要多少高质量数据？
行业共识是，通用自主能力，至少要千万小时打底。
这意味着，大模型大脑的完全成熟与落地，需要以年甚至十年为单位去等待。
但机器人不能停摆，行业也不能停摆。
有人专攻决策，有人专攻执行，有人专攻到达。大脑、小脑、身体三条战线并行推进，才可能把「完全落地」的倒计时真正往前拨。
在此背景下，专注「本体」的本末，既为自己代言，也对本体行业的未来，给出了自己的答案——
未来无论是VLA、WAM还是原生具身模型胜出，模型的最后一站，终究都得部署在一副可靠的身体上。
而这件事，现在就得有人去做。
刑天拖着80公斤的物资穿过库房，TITA抱着文件穿行在写字楼，D1拆成两台分头扫图……
这些不是展台上的demo，是已经在各个园区发生的事。
具身的终局，得靠大脑。
但通往未来的入场券，是本体。
