【具身AGI导读】借力英伟达，还是全栈自研？国产物理AI 大脑正在分岔。两条路各有代价，答案不在快慢。
物理AI 国产」大脑分出的两条路
GTC2026 上，智元机器人与英伟达的合作引起行业关注。双方要做的是一套全链路协同：机器人硬件平台，接上英伟达的端边云算力，再用 GR00T 具身基座做预训练，最后落到工业级量产。智元也顺势成为 Isaac GR00T N 系列的首批生态伙伴。
这条新闻本身不算意外，但它把一个绕不开的问题摆到了台面上：国产机器人产业，到底该怎么做。
眼下，国产力量大致分成了两条路。
靠借力生态的，专注本体，大脑靠外部厂家，或者是大脑自己造，本体靠别人。
走全栈自研的，数据、模型、硬件，全链路攥在自己手里，不依赖国外框架。
两条路都不缺信奉者。真正缺的，是把各自的代价想清楚。
两条路，各自怎么走
借力这条路，可以让研发团队聚焦某一项技术的突破，力往一处使，把技术做精做深，不断迭代升级。
但借力的代价也写在明面上：总有关键技术掌握在别人手里，物理AI 自主研发的那一环，没法自己说了算。
自研这条路，算的是另一笔账。数据自己采，模型自己训，硬件自己造，不依赖任何外部框架，每一环都能替换。两条路，一条拼速度，一条拼根基。真正的分水岭，不在"能不能搭出一套全栈"，而在"全栈能力 物理AI 能不能自己长出来"——搭出来的全栈是拼装，长出来的全栈才是护城河。
「全栈自研 物理AI」：三层自研是怎么做的
深度机智（北京）科技有限公司（以下简称「深度机智」），走的就是全栈自研这条路。它的三层自研，是一层一层做扎实的。
第一层是数据。用 ICDC 情境数采范式，在真实工作场景里采集人类第一视角数据——不靠真机轨迹，靠的是人类自己动手时的那份物理经验。传统轨迹拟合只教动作，教不会机器人重力、摩擦、接触这些"为什么"；而人类视频里，这些规律天然就带着。
第二层是模型。PhysBrain 1.0 基座模型体系，把人类视频里藏着的物理常识，规模化地提取出来、注入模型，让机器人先"看懂世界"，再去执行动作。这套体系不是单一模型，而是 PhysBrain 视觉语言骨干、TwinBrainVLA 双脑架构、LangForce 训练策略协同而成。这项工作被Physical Intelligence旗下的Π0.7引用，印证了成果的行业启发性。
第三层是硬件。Prime 系列自研本体，从结构到自由度都对齐人，让模型学到的物理常识能直接落到真机上。
三层咬合起来，才是一条完整的物理AI 人类学习路线——数据是起点，模型是核心，本体是出口。
「基座模型 物理AI」才是自研的核心
两条路走到最后，绕不开的关键是：基座模型。
模型借力他人，本体造得再精密、自由度再高，也始终需要一个能够驾驭得了这具身体的"大脑"。真正决定机器人在新场景里能不能应变、能不能纠错的，是基座模型。
短期看，借力的人跑得快；长期看，谁能自研出一个可扩展的基座模型，谁才算真正攥住了国产大脑的命门。
借力还是自研，答案不在快慢，在于你愿不愿意，把最难的那一层，亲手做一遍。
参考资料
界面 · GTC2026智元携手英伟达共建物理AI标准生态 · 2026-03-18 机器之心 · 深度机智发布全新具身通用智能大模型 给机器人装上"物理常识" · 2026-03-27 具身纪元 · 当英伟达指向第一视角数据，深度机智用一年实践给出答案 · 2026-03-11