“具身智能的优势并不仅仅在于某一特定的模型，抑或是某类机器人本身，而是在于技术、应用场景以及数据交互之间形成的持续循环。”2026年WAIC大会现场，普渡机器人具身智能产品线总经理吴翔阐述的这番话，直指当前产业的核心症结与普遍期盼。
AI不再局限于虚拟领域，机器人也不再仅限于展台上的高空转体。一个根本性的命题随之浮现：我们是否需为每一种形态迥异的机器人独立构建专属的“大脑”？抑或是能够创建一个通用的智能平台，让各式“机体”得以共享同一套“智慧”？
“一脑多形”正是在这样的产业分水岭上，成为具身智能领域最受瞩目的技术路径之一。它试图借助统一的底层架构与软件开发，让不同构型的机器人能够共享同一套“大脑”。
图片来源：普渡机器人
但是，“一脑多形”是否就是通往未来的康庄大道，抑或是一个过于理想化的技术幻想？
从“单脑单体”到“一脑多形”
“单脑单体”曾经是机器人行业不言自明的常规。
一款扫地设备，配备一套专用于路径规划的算法；一个工业机械臂，有一套专注于反复精准作业的控制系统。它们之间，信息难以互通，数据不便共享，算法亦不兼容。每涉足一种新的机器人类型，软件与算法几乎要从头做起。
业内称之为“烟囱式开发”，一座座烟囱拔地而起，彼此间鲜有联系。不同类型间的算法迁移，一直是行业长期存在的效能难题。
然而，变革正在发生。
近期，权威国际咨询机构弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）发布《2025年全球具身智能与商用服务机器人独立市场研究报告》。报告称，机器人产业正从“单脑单体”向“一脑多形”过渡。
报告中阐明，伴随机器人应用场景的持续延伸，传统模式已无法应对跨场景复制与规模化部署的要求。“一脑多形”借助统一智能基础构建连接多样的机器人单元，使不同机器人能够共同使用感知识别、任务规划、技能部署及数据闭环功能。将来，机器人产业将逐步从单品销售转向平台化、生态化及基础化发展。
“一脑多形”并非无中生有的概念，而是产业界在权衡规模化应用时的共识。恰如吴翔所论：“通用具身智能，并非以单一形态应对所有挑战，而是搭建一个通用的智能平台，再针对具体任务选用不同类型的机器人。”
其逻辑核心在于：通过建立统一的底层模型与软件构造，使不同形态的机器人，包括轮式配送设备、足式人形机器，乃至固定式机械臂等，均共享同一套“大脑”。这个“大脑”负责感知、识别、规划与决断，各异的“机体”负责执行。智能效能能在不同形态间实现复用，无需每种机型都单独训练。
它旨在化解行业长期面临的三大挑战：模型泛化能力有待提升，改换场景便易失效；优质物理世界数据稀少，真实交互数据的采集难度与成本远超网络数据；每进入一个新兴场景或更换机型，算法与数据的复用率均偏低，多数工作需推倒重来。
国务院发展研究中心产业经济研究部副部长李燕在接受采访时提及，具身智能实现大规模商业化，供给侧至少需三个要素协同，具体为模型具备跨场景的泛化力、供应链稳定可靠、真实场景中构建数据飞轮效应。其中，泛化力被列在首位，这解决的是“同一产品在多种场景中应用的通用性问题，目标是产生规模效益”。
产业正朝着这一方向迈进。据《中国具身智能产业发展报告（2026）》统计，预计到2026年，中国具身智能市场总额将达到1.09万亿元，年增长比率将突破22%。推动此项增长的，是多领域多场景对机器人通用操作能力的需求——其中跨形态复用能即为此关键要义。
工信部与国资委联合发动的“人形机器人与具身智能实景实操训练行动”，亦在推动机器人在工业、服务及特种等实际环境中积累多元形态真机数据，这些数据恰恰是训练“通用大脑”的必备资源。
从“单脑单体的分隔状态”，转向“一脑多形”的通用平台，方向正逐渐明确。
