中国具身智能企业的出海，正在从卖机器人，走向输出模型、工具链和技术生态。
报道提到，2025 年 4 月特斯拉一季度财报电话会上，摩根士丹利分析师亚当·乔纳斯曾问马斯克，在人形机器人等物理 AI 领域，中美谁更领先。马斯克在表达对特斯拉的信心后，把话题转向中国，并表示自己有些担心，在机器人排行榜上，排名第二到第十的会是中国公司。
一年多后，原文认为，马斯克所预判的中国具身智能企业走向海外，正在成为现实。
亿欧智库数据显示，在其统计的 182 家获融资具身企业中，已有 73 家实现出海，21 家正在筹备，两者合计约占 51.6%。宇树科技创始人王兴兴曾表示，公司过去每年业绩中，出海业务约占 50%。与此同时，智元、优必选等企业也在今年的战略规划和发布会上，把全球化和出海放在更核心的位置，相关海外人才招聘需求也在升温。
报道指出，这一轮出海不只体现在机器人本体销售上。中国具身智能企业也在“大脑层”持续投入，通过开源具身智能通用大模型参与全球技术生态共建。以蚂蚁灵波为例，LingBot 系列模型已累计在 GitHub 获得超 3.3 万颗 Star，下载量突破 220 万。
文章将这一变化称为结构性转折：出海正成为中国具身智能的另一条增量曲线。从本体制造和运动控制赢得海外关注，到通用模型能力进入全球竞争坐标，中国具身智能正以不同方式站上全球舞台。
出海不再是可选项
报道称，中国具身智能出海并不是新鲜事，但现在已不再是选择题。
包括摩根士丹利在内的海外投行，已多次上调中国人形机器人出货量预测。报道援引其数据称，2025 年全球出货的 1.3 万到 1.6 万台人形机器人中，中国厂商占约九成，平均每卖出 10 台，就有 9 台来自中国。摩根士丹利分析师还认为，人形机器人和机器人产业将在未来 5 到 10 年成为中国出口机器的下一个关键驱动力，并将其类比为十年前的电动车产业。
报道把这股具身出海浪潮背后的优势归纳为三层。
第一层是本体和“小脑”。文章称，中国具备完整供应链、零部件配套，以及成本和交付速度优势。与此同时，长期坚持“小脑优先”的具身智能企业，也积累了较强的运控能力，推动软硬件一体化融合。
第二层是场景和数据。中国拥有丰富的制造业和服务业场景，机器人可以在真实任务中完成验证、采集交互数据并持续迭代。原文认为，这些在真实场景中积累的经验，有助于提升产品和模型能力，也为后续拓展海外应用打下基础。
第三层是开源和“大脑”。文章称，通过开源，中国具身通用模型的局部创新经验，正在转化为全球具身技术基础设施的一部分。在全球开发者协作、技术共建和产业生态协同中，中国具身智能的技术影响力和生态话语权持续扩大。
原文认为，这三层优势彼此支撑，推动中国具身智能出海从硬件产品延伸到模型开放和全球生态协作。支撑这一过程的，是制造与供应链优势、真实场景中的数据积累和能力迭代，以及开源带来的全球开发者参与。
中国具身“大脑”开始走向前台
如果说本体和“小脑”解决的是“造得出、动得稳”，那么中国具身智能在“大脑”层面的能力，原文认为在一定程度上被低估了。
报道提到，行业里长期存在一种共识：中国具身智能强在硬件和本体，美国强在大脑和模型。随着 GPT-6 Astra 的出现，关于“大语言模型会不会吃掉具身模型”的讨论再次升温。
不过，原文援引多位业内人士的看法称，这场讨论的意义不在于分出技术路线的胜负，而是让行业重新回到真实任务和物理世界，重新审视机器人究竟需要哪些能力。
从“能听懂”到“能干活”，机器人在理解任务、制定计划后，还需要预测动作会如何改变环境，根据执行反馈不断修正，并满足实时响应要求。文章认为，这些需求不仅对模型训练目标、架构和推理方式提出了新问题，也给中国具身团队留下了贡献基础创新的空间。
在行业还在争论“大模型能否包办一切”之前，一些中国团队已经开始给出自己的答案。原文以蚂蚁灵波的“具身原生”探索为例，称其今年 7 月发布的 LingBot-VA 2.0 选择从头预训练因果视频—动作模型，让模型学习环境变化与动作之间的联系，并在执行过程中利用最新观察修正预测。
报道解释称，所谓“具身原生”，是指模型从设计之初就围绕机器人在真实物理世界完成任务所需的感知、预测与行动展开。这也意味着，中国具身“大脑”企业开始自主构建原生技术路线。
海外团队如何使用 LingBot 系列模型
文章接着从模型开放后的外部使用情况，观察这一路线的实际价值，并将相关用法分为三类。
第一类：继续做研究
斯坦福大学视觉与学习实验室的研究者希望比较不同动作模型的能力来源。由于各家模型底座、训练方式和数据并不相同，团队希望建立一个可组合的研究框架，让不同的视频—动作交互方式在统一框架下进行比较。这成为 10 月发布的 OpenWAM 项目的起点。
在实现层面，报道称，该团队直接复用了 LingBot-VA 的 Transformer 架构、文本编码器和分词器，作为整个框架的参考实现。
来自新加坡国立大学的研究者则关注另一个问题：世界模型在长时交互生成时，如何既保留此前生成场景的记忆，又避免随着历史信息累积而越来越慢。
为此，他们提出了空间记忆方法 Velox。文章称，其核心思路不是删除世界记忆，而是让当前画面只读取真正相关的历史区域。实现方式也不是重新训练一个新世界模型，而是以 LingBot-Fast-Cam 为底座，不改预训练生成器，只在推理阶段加入空间信息筛选机制，让模型根据相机视角与深度信息，读取与当前画面真正相关的历史内容。
报道称，最终在 158 个 WBench 导航案例中，Velox 的 API-free 平均分与相同 LingBot-Fast-Cam 基础上仅差 0.15 分，说明其在基本保持生成质量的同时，缓解了长序列生成越往后越慢的问题。
第二类：改造成更多人能用的工具
文章称，对普通开发者来说，模型能力再先进，如果只停留在论文或顶级设备里，也很难真正用起来。一个模型的价值，最终仍要由大量开发者的使用和改造来检验。
开发者 RealRebelAI 将 LingBot-World v2 接入 ComfyUI。按照原文描述，用户拖入图片、安排相机移动路线后，就能生成后续画面。为了让这套流程在个人电脑上运行，他对模型进行了量化和按层加载，并在 RTX 3070 8GB 上完成运行测试。文章据此认为，世界模型开始从实验室进入普通开发者的工作流。
开发者 Don Allen III 则基于 LingBot-Map 做了一个 Mac 桌面工具。用户把视频拖进窗口后，就能在 Apple Silicon 本机启动重建、查看进度；完成后，还可以旋转、俯瞰三维点云，回看相机轨迹并保存结果。报道称，原本藏在代码和权重中的空间理解能力，被转化成了一个可直观操作、全程可视化的桌面应用。
报道认为，一线社区开发者的实践说明，中国具身模型企业降低的不只是模型使用门槛，也降低了后来者继续创新的成本。普通开发者留下的代码、经验和工作流，会被后续开发者复用、改进，再传递给更多人，开源生态也在这种接力中被激活。
第三类：接入现有工程工具链
报道称，开源具身“大脑”能否产生实际价值，还要看它能否进入产业生态的工具链。
报道提到，英伟达在开源推理库 FlashDreams 中加入了对 LingBot-World 的支持，开发者可以沿用这套工具运行可控制相机运动的世界模型。AWS Labs 则在自己的开源世界模型部署项目中，将 LingBot-World-Fast 设为默认 EC2 部署路径和旗舰入口。按照项目给出的步骤，开发者可以在云端配置算力、加载权重并调用视频生成服务。
还有一些影响体现在论文引用中。报道称，英伟达的 SANA-WM 团队把 LingBot-World 作为生成画面质量的对照；Generalist 在讨论机器人如何通过一次或少量示范快速学习新任务时，将 LingBot-VA 2.0 纳入研究参照；Dyna Robotics 在比较世界动作模型与 VLA 时，也引用了 LingBot-VA。
文章据此写道，一篇论文为什么值得比较，一段代码为什么值得保留，一个模型为什么值得专门做部署适配，海外同行已经分别给出了自己的答案。
两条出海路径逐渐清晰
原文最后把中国具身智能的出海放在更长周期中观察。文章称，回顾每一轮中国技术发展和突围，答案不只是成本与速度，也包括开放带来的连接、复用与共创，互联网如此，大模型如此，具身智能也一样。
报道提到，乌镇世界互联网大会是这条线索的一个缩影。去年“杭州六小龙”首次同框时，王兴兴回忆起 2017 年第一次参会的经历，当时他带来的是公司第一款机器狗。同场的 DeepSeek 资深研究员陈德里则谈到，开源创新如何推动技术普惠，并让社区反哺研发。
今年，报道称，密集开源后的蚂蚁灵波也带着 LingBot 2.0 全栈技术和开源实践亮相乌镇，并将一间真实的零售药房搬进展厅。
这些细节在文章中被视为一次换场：中国技术正在从把产品带到世界，转向尝试把创新能力开放给世界。
不过，原文也提到，具身智能仍是一场长周期竞赛，出海也处于早期阶段。技术泛化、数据合规、本地运维和商业化落地，仍是尚未跨过的关卡。
在此基础上，文章梳理出两条已经初步清晰的出海路径。
第一条是重资产的产品与供应链出海。宇树、智元、优必选等企业通过在海外建设工厂或研发中心输出本体。原文认为，它们下一阶段需要从“产品交付”走向“本地经营”，通过产品、渠道和客户信任完成商业验证。
第二条是技术平台生态出海。以蚂蚁灵波为代表的企业，通过开放模型、工具链和接口，进入海外团队的日常研发流程。文章称，这类企业下一阶段需要持续迭代模型、坚持开源策略，并加快建立底层模型的创新生态。
原文最后写道，前者更快进入客户与场景，后者更快扩大技术复用，但两者共同指向同一个未来：只有真正站在前沿探索和真实场景中解决问题、提升效率并发挥创新，才能抢占具身出海的身位优势。
这场出海的“大航海”才刚刚启程，但中国具身智能已经迈出了关键的第一步。
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