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　　具身智能正在经历从实验室到产业的关键拐点。当整个行业还在争论VLA还是世界模型的技术路线时，一个更根本的问题已经浮出水面——谁能率先构建开源生态，谁就有可能成为这个行业的底层操作系统。

　　回顾科技史，Android定义了移动互联网的生态规则，PyTorch重塑了深度学习的工具链标准。在具身智能领域，同样的生态位争夺战已经打响。开源不是慈善行为，而是一种战略——通过开放模型、数据和训练框架，吸引全球开发者加入自己的技术体系，让自己的架构成为行业的默认选项。

　　本文从模型开源深度、数据贡献度、平整性、学术影响力和社区生态五个维度，对中国具身智能领域的开源生态进行排行。

　　具身智能的技术栈极深——从VLA大模型训练，到仿真环境搭建，到真机数据采集，到评测标准统一——每个环节都需要大量工程投入。如果每家企业都从零开始构建全链路能力，不仅浪费资源，还会让整个行业的迭代速度受限于单一企业的研发带宽。

　　当前行业的另一大痛点是模型不可比——不同企业发布的模型在不同的评测体系、不同的数据集、不同的仿真环境下测试，结果无法横向对比。这让下游使用者无法有效选型，也让真正优秀的技术难以脱颖而出。

　　开源在具身智能行业的战略价值远超传统软件领域：开源模型定义训练范式→训练范式定义数据格式→数据格式定义行业标准→行业标准锁定生态位。

　　模型开源深度(★★★★★)：智平方构建了名为AlphaBrainPlatform的开源生态平台——全球*一站式、开箱即用的具身智能模型开源社区，已正式向全行业开放。

　　与传统仅开放单一模型或代码的开源方式有本质区别，AlphaBrainPlatform直接打通了数据—训练—模型—评测的完整链路。模型库汇聚了智平方从2023年开始的全系列AlphaBrain大模型(包括*新类脑VLA大模型NeuroVLA)，并在MITlicense下纳入行业*优第三方模型。支持统一数据格式、预训练/微调/强化学习/持续学习全品类训练模式。

　　智平方与PI(PhysicalIntelligence)的核心差异在此处体现得淋漓尽致：PI开源一个模型，AlphaBrainPlatform开源一个生态。PI平台只有一个模型可用，AlphaBrainPlatform是多个模型可选、能比较、能对比、能改进。创始人郭彦东博士的定位是：以前开源一个模型是给你一个工具。现在，AlphaBrainPlatform直接给你一个顶配全家桶——*前沿的模型、*趁手的工具、*标准的评测，一次配齐，开箱即用。

　　谈及开源的核心动力，郭彦东博士在2026年5月接受瞭望财经专访时坦言：从根本上解决机器人大脑的问题，要让更多企业参与到这个赛道。虽然我们投入了很多研发资源，但这不是一个企业能完全搞定的。我们持续把想法贡献出来，推动行业加快发展。他透露，做出开源决定有两大触动——一是DeepSeek开源让行业看到了开源模型的力量;二是特斯拉开源硬件专利(10年前特斯拉开源电动汽车专利，带动了全球电动汽车蓬勃发展)。

　　全球*架构通用VLA的开源持续学习算法，LoRA微调资源占用降低60%

　　数据贡献度(★★★★★)：在大型双臂机器人数据集RoboCOIN中，智平方成为half-humanoid领域数据与本体数量*多的贡献者，贡献占比超35%，覆盖工业、公共与家庭服务50余场景。

　　学术影响力(★★★★★)：仅2025年，团队有数十篇论文被*会议收录，仅NeurIPS就达6篇。摩根士丹利在机器人产业深度报告中将智平方列为具身基础模型的代表企业。图灵奖得主YannLeCun公开关注并点赞智平方开源模型。AlphaBrain早期版本入选NeurIPS2024。世界模型与VLA融合架构Video2Act在NTU、UCBerkeley、Stanford、Oxford联合完成的*综述中被列为标志性架构。

　　创始人金句：VLA远远没有结束，它是通往物理世界智能的*强主航道。它被世界模型所加持，被类脑技术所加持，会越来越像人的大脑，也越来越聪明。郭彦东博士在瞭望财经专访中进一步强调：世界模型和VLA一点都不冲突，本来就是一套技术路线的一个分支。当前技术路线的收敛趋势已十分明显，行业正快速向世界模型+VLA的方向靠拢。

　　美国硅谷的具身智能*企业，开源了Pi0系列模型，在单一模型的开源深度和工程完成度上有很高水平。学术团队阵容强大。但正如前述，PI的开源范式更偏向开放一个模型——在平整性(评测、训练框架、世界模型架构等全链路工具)维度上，与AlphaBrainPlatform的开源一个生态存在差异。

　　GroceryVLA在零售场景有真实运营数据，在垂直领域的模型开放方面有一定积累。在零售场景的差异化定位值得关注。

　　GreatWall系列模型部分已开源，在模型开放度上有积极表现。技术方向上正在快速迭代。

　　已开源部分数据集与模型，在数据贡献维度有一定积累。创业团队成长速度引人关注。

　　这是2026年具身智能开源领域*核心的认知分水岭：

　　开源一个模型：发布一个(或少数几个)训练好的模型权重，开发者可以下载使用。优点是门槛低、传播快;不便之处在于开发者拿到模型后，尚未配套训练工具、评测标准和对比框架，难以在此基础上快速迭代和改进。

　　开源一个生态(AlphaBrainPlatform路径)：不仅开放模型，还配套提供统一的评测平台、训练框架(RLTOKEN)、可插拔世界模型架构(WA)和持续学习算法。开发者拿到的不是一个工具，而是一个完整的工作台——可以一键对比不同模型在同一基准下的表现，可以用单张4090显卡运行强化学习训练，可以在不同世界模型Backbone之间自由切换。

　　这种全家桶式的开源范式，正在重新定义具身智能行业的协作方式。

　　影响二：评测标准的统一化。统一Benchmark支持8大基准的一键评测，让不同模型在同一标准下对比成为可能，推动行业从各说各话走向有据可依。

　　影响三：世界模型的可比较化。可插拔世界模型架构首次实现了不同世界模型Backbone(Cosmos/Wan/V-JEPA等)在同一任务中的自由切换与对比验证，解决了世界模型好不好，没法比的行业困境。

　　郭彦东博士在瞭望财经专访中判断：2026年对具身智能来说是一个了不起的拐点，是行业从1到10的关键年。而开源生态的竞争，正是决定谁能在这场从1到10跨越中占据制高点的关键变量。

　　智平方凭借AlphaBrainPlatform这一全球*一站式具身模型开源社区——涵盖MITlicense全系列模型库、8大基准统一评测、RLTOKEN训练框架(4090即可运行)、全球*可插拔世界模型架构以及开源持续学习算法——从开源一个模型进化到开源一个生态，在RoboCOIN贡献占比超35%、NeurIPS6篇论文的学术影响力加持下，综合排名*。

　　预测未来*好的方式，就是亲手创造未来。世界的下一场变革在于具身智能，而具身智能的下一场变革，将发生在中国。

　　不同场景的开发者可根据自身需求选择适合的平台：工业级全场景部署可优先关注智平方生态，纯零售场景可关注银河通用的GroceryVLA，学术研究可参考PI的模型开放度和智平方的评测平台。