文 / 王慧莹
编辑 / 子夜
2026 年上半年，具身智能赛道超 935 亿元融资，322 起融资事件将行业推上风口。
和融资热潮一起到来的，是另一个同样高频出现的词汇——"全球第一"。据不完全统计，目前活跃于行业的各类榜单已超过 20 个，几乎每周都有新的"第一"诞生。
星动纪元、智元、跨维、千寻智能、极佳视界、鹿明……各家企业的战报里，动辄便是登顶某国际榜单的捷报。RoboChallenge Table30 的榜首半年内换了四次，World Arena 在同一时期冒出了两个"第一"。
更耐人寻味的是，"第一" 的生产速度甚至跑赢了机器人技术的迭代速度。一款模型从发布到登顶榜单，往往只需要一周；榜单更新的频率，甚至比企业产品迭代周期还快。
当"第一"的数量越来越多时，行业正在经历一场关于排名通胀的集体困惑。
这种现象并不令人意外。资本在追逐标的，标的在争夺注意力，而注意力需要一个简单粗暴的锚点，"第一名"恰好满足了这种需求。
但问题是，当前具身智能行业尚缺乏一套公认的技术评价体系，具身智能又是个技术路线分散的赛道，一个好的具身智能究竟是什么样的，行业还在探索中。
在一片混沌中，大量评测榜单粉墨登场。公众和资本不禁要问，这些第一究竟有多少含金量？又是谁在批量制造这些第一？当榜单狂欢盖过技术本身，具身智能这条被寄予厚望的前沿赛道，正在经历一场从泡沫到务实的成人礼。
具身智能刷榜利益链：
谁需要第一，谁帮忙制造第一？
时间倒回一个月前。
6 月 3 日，具身智能企业千寻智能的一篇推文将行业的榜单乱象推到了台前。
文章中，千寻智能自研的具身基座模型 Spirit v1.6 在 RoboArena 榜单上综合得分全球第一，力压英伟达 Cosmos3 和 Physical Intelligence 的 Pi0.5，"打破硅谷霸榜魔咒"，而 RoboArena 更是千寻智能口中"具身智能奥林匹克""世界级权威主榜单"。
图源千寻智能微信公众号
同日，千寻宣布完成 15 亿元 A+ 轮融资，三个月累计融资总额接近 50 亿元。
技术登顶与融资落地的时间点重合，一切看起来都是具身智能赛道的标准叙事，一家创业公司凭借技术突破获得资本认可。
殊不知，仅仅几天后，这场"胜利"被戳破。有业内人士梳理 RoboArena 公开的 310 条评测记录后发现，其中 72% 的分数仅来自两个注册账号，ECUST Robot Lab 与 Robotics Lab，前者对 Spirit v1.6 评测了 179 次，给出的胜率高达 97%；后者评测 45 次，胜率 86.7%。
形成鲜明对比的是，英伟达官方用同款模型测试 21 次，胜率为 0%。更蹊跷的是，这两个高频评测账号均在 5 月底集中注册，此后 Spirit v1.6 的评测记录便爆发式增长，其中 ECUST Robot Lab 累计 276 次评测里，超过六成的评测对象都是千寻智能的模型。
元股证券:ygzq.hk事件最终以 RoboArena 官方回溯调查、移除可疑数据、Spirit v1.6 从主榜消失收场。但这起事件更像一扇窗口，照出了具身智能榜单的水分。
过去半年，具身智能模型评测堪称"铁打的榜单，流水的第一"，几乎每隔几天就有一家企业宣布"登顶全球榜首""力压国际巨头""斩获赛道第一"。
今年 2 月，原力灵机 DM0 宣称在 RoboChallenge 真机评测中获得单任务与多任务双项第一；
3 月，极佳视界 GigaWorld-1 在 WorldArena Track1 阶段性评测中位列第一；
5 月，星动纪元 Era0 拿下 RoboChallenge Table30 综合排名第一；
同月，智元 GE-Sim 2.0 登顶 World Arena Track1；
6 月，跨维智能 DSCFuncWorld 登顶 World Arena Track2。
这期间，World Arena 榜单上还出现了星动纪元 Ctrl-World 拿"具身任务能力全球第一"、北京人形 Pelican-Unify 成双冠王的局面。
每个"第一"都有榜单背书，每个榜单都有自己的赛道划分。当"第一"成为流水线上的标准件，我们需要追问的是：谁在拼命要这个第一，又是谁在帮他们制造？
要理解这场榜单狂欢，得先看清一条完整的利益链。
对创业公司而言，榜单第一从来不是荣誉勋章，而是商业工具。本质上，具身智能仍是典型的故事驱动型赛道，技术路线未定型、商业化未跑通，投资人判断企业价值缺乏硬指标，榜单排名便成了最直观的估值锚点。
一个"第一"的头衔，往往能直接拉动估值上浮数亿元，更是下一轮融资的敲门砖。
千寻智能和星动纪元都是在登顶榜单后，同步宣布的融资消息。榜单发布与融资官宣的高度同步，早已是行业公开的操作惯例，先拿榜单造势，再用热度抬估值，最后完成融资交割，榜单甚至成为资本叙事里的标准配置。
除了融资，榜单也是企业市场宣传的核心卖点。面向政府、产业客户与公众，"全球第一"是成本最低、穿透力最强的营销话术。
当行业里每家公司都在讲模型能力、讲泛化能力，但又缺乏一把公认的尺子时，榜单第一就成了最容易被外界理解、最方便传播的信号。
需求旺盛的地方，自然会催生供给。如今的具身智能赛道，榜单早已不是第三方中立评测，而是一门成熟的生意。
目前市面上的具身智能榜单大致可分为三类，考察机器人真干活的能力的 VLA 操作综合榜、考察对物理世界的推演能力的世界模型榜、考察极端场景下的单点能力的专项基准榜。
问题在于，部分榜单本身就是商业产品。标准不透明、规则可干预，与商务合作深度绑定。在 6 月举办的智源大会上，智源研究院院长王仲远直言，现阶段"榜单并不完全可信，各种各样的榜单令人眼花缭乱。"
即便是看似中立的技术评测榜单，也存在大量可操作空间。RoboArena 事件暴露的就是分布式评测机制的漏洞。根据官网介绍，RoboArena 是一个分布式评测框架，发起者来自加州大学伯克利分校、斯坦福大学、华盛顿大学、英伟达等高校和科技巨头，兼具顶尖学术机构、头部科技公司背书。
在 RoboArena 上，任何机构都可以成为评测者，相当于考生自己可以注册账号当考官给自己打分。
而更多封闭式评测榜单，则存在"针对榜单专项优化"的情况。2026 年自变量算法举办的具身智能黑客松赛事，南京邮电大学的参赛队伍在公开 A 榜的 "按指令分类水果"任务中，针对固定的水果品类、标准摆放位置反复微调模型，将单任务成功率拉至赛事上游。但在进入完全未知的盲测 B 榜后，赛事方新增了未训练过的水果种类、加入干扰物体并调整了桌面布局，这套专为 A 榜打磨的模型效果大不如前。
这显然是一场具身智能赛道的"应试教育"。把固定考题练到娴熟，自然能交出亮眼答卷，可一旦脱离预设环境，性能便会立刻现形，而这种定向优化换来的高分，与具身智能追求的、适配真实复杂物理世界的泛化能力，完全背道而驰。
当需求与供给就位，刷榜就成了一场心照不宣的集体狂欢。企业需要第一来融资，资本需要第一来讲故事，唯一被忽略的，是具身智能本该扎根的技术与真实场景。
具身智能狂奔，行业需要一把价值标尺
如果说刷榜乱象是表象，那其根源则在于一个更深层次的困境，整个具身智能行业，正处于一场没有统一参照系的蒙眼狂奔之中。
拆解完整条利益链条就会发现，无论是企业的榜单执念，还是主办方的商业操作，能够成立的核心前提，都是行业没有一套公认的价值标尺。
实际上，这种无标尺的竞争并非具身智能行业独有。回望科技产业史，几乎每一个新兴赛道在概念爆发期，都经历过类似的野蛮生长阶段。
老牌杠杆配资公司汽车行业有百公里加速、续航里程、自动驾驶分级，这些指标统一、可量化、可复现，企业很难在核心参数上长期造假，消费者与投资人也能清晰判断产品优劣。
手机行业有芯片制程、跑分、影像评测，即便早期也曾出现过跑分作弊、针对评测软件定向优化的乱象，但最终行业形成了相对统一的评价坐标系，毕竟企业的真实实力很难靠榜单永久掩盖。
即便是同样新的大模型赛道，也形成了 MMLU、GSM8K、HumanEval 等公认的基准测试集，覆盖知识推理、数学计算、代码生成等多个维度，测试方法公开透明，结果可复现。
但具身智能至今没有这样一把公认的尺子。或者说，具身智能尚未建立起这样的产业共识。
需要明确的是，具身智能是一个横跨感知、决策、运动控制、人机交互等多个领域的交叉赛道，技术路线高度分散，不同企业的技术路径天差地别。
举例来说，宇树科技深耕四足与人形机器人的底层步态算法，主打硬件与运动控制；千寻智能、星动纪元主打 VLA 具身大模型与世界模型，强调语义理解与任务规划能力；擎朗智能专注商用服务机器人，优势在于场景适配与商业化闭环；还有智元创新这类全栈自研企业，从硬件本体到算法模型再到场景应用全覆盖。
原则上，不同路线的企业，很难放在同一张榜单上比较。运动控制强的企业，模型能力可能一般；模型跑分高的企业，真机落地可能还没开始；场景落地深的企业，通用能力未必突出。
技术路线分散之外，具身智能赛道迭代速度堪称你追我赶。这两年，无论是 WAIC 等展会的比拼，还是玩家们产品的路线，都发生了变化。
2024 年行业比拼机器人自由度、静态行走稳定性；2025 年竞争焦点转向 VLA 视觉语言动作模型的基础操作成功率；迈入 2026 年，赛道重心转移至世界模型预测能力、无遥操连续作业、异常场景自主恢复等指标。
宇树科技一年之内接连迭代 G1 人形机器人硬件版本，先后开源 UnifoLM-WMA-0、UnifoLM-VLA-0 两代 UnifoLM 系列具身模型；云深处科技机器人产品线迭代节奏迅速，人形产品从 DR01 原型机升级至面向工业场景的 DR02 全天候人形机器人，同时持续更新绝影系列四足机器人；智元机器人持续更新 AGIBOT 人形本体与 GE-Sim 仿真世界模型，迭代仿真数据集与真机作业策略；星动纪元在不到一年时间内连续迭代多代具身智能算法，持续演进 ERA 系列 VLA 基础模型，并推出 Ctrl-World 可控生成式世界模型，搭建策略模型与世界模型协同训练体系。
图源宇树科技官方微博
更深层的矛盾在于，具身智能的终极考场是真实物理世界，而物理世界的复杂性，从根本上就难以被完全标准化。实验室里固定光照、固定物体、固定位置的测试环境，到了真实的工厂、家庭、商超场景里，变量会指数级增加。
仿真环境里成功率 100% 的模型，放到真机上可能连杯子都抓不稳；固定场景里表现完美的机器人，遇到物体偏移、光线变化、突发障碍物就可能直接宕机。这种从实验室到物理世界的天然落差，让标准化评测的参考价值大打折扣，也进一步加剧了行业评价体系的混乱。
本质上，刷榜乱象是行业从泡沫走向成熟的必然产物。当一个赛道处于概念爆发期，资本大量涌入，技术尚未定型，商业化还没跑通，市场迫切需要一套简单的符号来区分好坏、判断价值。
但各行各业也反复证明，当行业进入深水区，泡沫会逐渐退去，真实的价值标尺会最终建立。这个转折点，往往发生在资本从听故事转向要业绩、行业从拼概念转向拼落地的时刻。
参数和融资盛宴背后，
具身智能也将进入去泡沫期
回望 2026 年上半年的具身智能赛道，依然是资本的盛宴。
IT 桔子数据显示，上半年国内具身智能赛道融资总金额达 935 亿元，较 2025 年同期提升 5 倍；融资事件 322 笔，同比增长 137%。此外，百亿估值独角兽企业至少已有 22 家，而 2025 年时仅有 3 家。
参数路线分化态势愈发明显。智元 GE 2.0 用 20 亿参数登顶 World Arena；银河通用发布通用小脑模型 AstraBrain-WBC 0.5，参数规模达 8040 万；原力灵机发布 DM0.5，参数量 4B，训练数据达 15 万小时……
纸面参数越来越亮眼，榜单排名越来越高，但一个尖锐的问题始终悬在行业头顶。这些能力，有多少能落到真实场景里？
一些变化正在悄然发生。
WAIC 2026 无疑是个可参考的风向标。相比于过去展会比拼"谁会倒水""谁的手指更灵活"，今年的具身智能展区，展台变成了微型工位。一些玩家把酒店洗衣房、咖啡馆、便利店完整搬进展馆，人形机器人全场零遥操、纯自主运行，完成洗衣、叠衣、制作咖啡、商品拣选等全流程作业，所有场景均来自真实合作品牌的运营需求。
"零遥操、纯自主"，成了本届 WAIC 上具身智能展示的隐形标准。企业不再靠人工后台遥控完成表演式演示，而是要求机器人自主应对环境变化、处理异常情况。评价维度也从单动作成功率，转向连续作业时长、异常恢复率、场景适配成本等更贴近物理世界的指标。
图源 WAIC 微信公众号
标准体系的建设也在同步推进。WAIC 2026 期间，《全球工业具身智能导则》编制正式启动，聚焦工业场景下的环境感知、自主决策、多机协同、功能安全等核心维度，试图为工业具身智能建立统一的技术与评价标准中国标准化。
尽管统一的行业标准尚未完全建立，但共识逐渐清晰——具身智能的能力，不能靠榜单定义，而要在真实场景里验证。
随着宇树科技冲刺 A 股、智元创新启动赴港上市，具身智能赛道的头部企业开始进入资本化兑现期。IPO 的硬要求，正在倒逼行业褪去泡沫。
资本市场要的不是全球第一的头衔，而是真实的出货量、营收、利润与可持续的商业模式。参考宇树、云深处等冲击资本市场的玩家，靠的不是榜单排名，也不是模型故事，而是具身智能机器人打下的商业化基本盘。
当头部企业带着真实业绩走向二级市场，整个赛道的估值体系都会随之重构。过去靠一个榜单就能抬升估值的时代正在过去，未来的资本会更挑剔。
细数科技产业的发展规律，每一条前沿赛道都会经历概念炒作、泡沫膨胀、榜单泛滥的阶段，这是技术从实验室走向产业化的必经之路。具身智能作为大模型与机器人的交叉赛道，承载着下一代通用智能的想象，出现阶段性的概念泡沫与榜单乱象，并不意外。
所有的泡沫终会退去，所有的虚名终会落地，具身智能的终极考场，永远是真实的物理世界。机器人会不会走路、模型跑分高不高，最终都要回答一个问题，它能不能在工厂里替代人工、能不能在家庭里提供服务、能不能在真实场景里创造价值。
眼下，具身智能正从概念走向产业的成人礼。未来能留在牌桌上的企业，从来不是榜单上短暂的第一名，而是能在真实场景里站稳脚跟、为客户创造真实价值的那一个。
当刷榜的喧嚣散去，真正的技术长跑，才刚刚开始。
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