2026-03-10 拓墣产业研究院

人型机器人模型发展剖析：从模型创新转向数据累积

焦点报告 AI人工智慧人机科技

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摘要

VLA(Vision-Language-Action，视觉－语言－动作)模型为奠定人型机器人的基础架构，但面临生态碎片化与数据稀缺挑战。在模型架构方面，开源与硬体抽象层将可推动跨平台部署，而触觉感测与多模态时序对齐为多模态融合之关键；在数据方面，机器人即服务(RaaS)租赁模式将成为加速规模化与多样数据收集的重要商业模式，而世界模型提供低成本数据补充，共同解决物理互动数据稀缺困境。

一. VLA模型生态与数据为现阶段人型机器人发展瓶颈
二. 模型发展重心逐渐转向数据累积与场景多样性
三. 拓墣观点

图一　VLA模型发展史
图二　Transformer+Tokenization架构说明
图三　触觉相关数据对人型机器人之影响

表一　2026年2月RoboChallenge Table30具身智能评测结果
表二　2026年机器人VLA模型厂商更新动态举要

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