人形机器人，正忙着“搭台”。
近日，包括北京人形机器人创新中心、宇树科技和智元机器人以及等多家在内的机器人企业均对外发布了用于二次开发的工具型平台。有的平台主要目标客群是产业部署方，有的则是科研院校开发者、租赁商。从控制接口到工具链条，这些平台看似方向各异，却有一个共同指向，让机器人更好用、更能卖。
各家公司开始意识到，真正决定竞争力的，不是机器人能做多少高难度动作，而是用更完善的工具让客户用起来。推出二次开发平台，正在成为人形机器人竞争的“第二战场”，它既是吸引开发者的利器，也是企业商业化“带货”的抓手。或许，机器人企业搭的每一个“台”，都是在为下一轮在市场中“唱戏”铺路。
机器人能听懂但不会做，自定义开发成“刚需”
“我们大概有一周的时间，是住在工厂里的。”
在深圳福田的康明斯发动机工厂，北京人形机器人创新中心（以下简称“北京人形”）的人形机器人天工和天轶2.0正在无人生产线中完成上下料的工作。
北京人形具身智能部门负责人车正平向第一财经记者表示，在部署过程中，团队发现不同工位、不同任务对感知与控制能力的要求差异较大。
“除了能复用、标准化的开发流程以外，用户需要能够自定义开发和部署的工具。”
北京人形于近日开源了具身智能平台“慧思开物”SDK，包括了大脑、小脑以及供技能调用和部署的工具链。记者注意到，在北京人形此次开源的大模型采用的并非只基于当前行业内主流的端到端VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型），而是采用了分层的模型架构。
“行业中的VLA很多，但从实际场景的运行效果上来看，并不一定是最好的。”车正平告诉第一财经记者，由于端到端VLA一个模型直出的特性，算法的黑箱性成为了落地场景中最不可控的“雷”。“也许机器人能够理解人类的指令，但最终的动作执行，仍然会有偏差。”
在流水线装配等高节拍的场景中，机器人光听懂指令，是远远不够的。
“机器人也许可以通过大脑理解‘把零件放进托盘’的指令，但由于模型缺乏对空间约束和力控反馈的建模，可能会放歪或者产生碰撞。”车正平说，这会导致机器人导致无法稳定地连续作业，必要时需要工程师进行自定义调整，以配合产线节拍和实际情况。
相比端到端直出的VLA模型，分层模型则需要先建模、再规划、最后执行。不过，一位端到端VLA算法工程师告诉第一财经记者，分层带来的结构化优势，也伴随着误差传导的风险。
随着每一层模型的传递，模型在某一层产生的微小误差，“这会在后续的环节呈现指数级的扩散”。
这意味着，每分出一个步骤，就有可能给模型引入噪声。他告诉记者，如果采用分层模型的机器人在环境建模阶段对工位位置的识别偏差只有1%，后续路径规划和控制执行在多轮迭代中就可能将这一误差放大几十倍，“这可能导致机械臂在毫米级精度任务中出现明显偏移，甚至影响生产线节拍”。
为避免多层决策中误差被放大，车正平选择让视觉语言模型（VLM）与世界模型组成机器人的“大脑”。
“我们让VLM和世界模型相互纠偏作为大脑，再与VLA等构建的技能库模型协作。”车正平告诉第一财经记者，慧思开物将VLM部署在云端，用于理解人类指令、规划任务并生成执行策略；而世界模型负责对物理世界进行建模与预测，相当于一个“虚拟演练场”。
世界模型把“演练”结果反馈给VLM，帮助它理解策略的实际效果，在调整和学习中提升任务规划的准确性，反过来又让世界模型的物理预测更加精确。
二者通过反馈机制相互作用，机器人最终有机会实现“自我校正”。车正平认为，这种能力需要在复杂、多变的真实环境中持续进化，而要让机器人不断学习、适应，就需要开放的数据接口和开发生态作为支撑。正因如此，除了硬件和算法，开放的开发工具与生态接口，正成为机器人企业竞争的新关键。
频推开发工具，机器人企业“搭台”为卖货
给用户提供完整的开发工具，这一点并不只有北京人形想到了。
11月6日，宇树科技发布了全身遥操作平台，人类通过遥操设备能够让G1机器人复现人类的全身动作，包括洗碗、整理衣服、拳击对练等动作。10月底，智元机器人正式推出首个0代码、0门槛的机器人内容创作平台灵创平台。
“现阶段，同尺寸的机器人已经很难拉开巨大的差距了，用户为什么买你的机器人，不买其他家的，需要新的理由。”深圳一家机器人公司的高管Eddie（化名）告诉第一财经记者，不同于今年年初，宇树硬件表现出“断层”的状况，人形机器人行业在过去的十个月里，成长速度非常快。
他认为，各家专注的赛道不一样，推出的开发工具也有所侧重。“宇树的硬件优势仍然在，遥操平台的推出，也有机会让宇树获得大规模、高保真的人类动作数据，加速机器人AI侧的闭环形成。”Eddie说，全身遥操平台对于宇树来说不仅仅是控制工具，也有可能是让其突破表演场景的试水平台。
智元的目标指向则更为明确。智元推出的灵心、灵创平台主要用于租赁商等用户能够不用通过编程，来“自定义”机器人的运动表现和“人设”。
一位租赁商告诉记者，如果没有这个平台，想要让机器人丝滑地跳一支舞，“哪怕只有三分钟的时间，也可能需要两三万元”。智元机器人合伙人、高级副总裁、营销服总裁姜青松告诉第一财经记者，针对这两个平台，智元也设定了付费的机制。
“原先是第三方团队赚的钱，企业现在要拿到自己手里赚。”
Eddie告诉记者，尽管平台建设在前期意味着高投入和长周期，不仅要搭建算法与交互框架，还要投入人力去维护内容生态，但一旦用户数量和内容积累形成规模效应，回报将十分可观。“后期的收益不仅来自软件订阅或功能付费，更重要的是用户黏性的提升。”他说。
车正平告诉第一财经记者，北京人形的慧思开物平台则更多是从机器人应用开发落地的痛点中倒推出来的。“不同的机器人作业环境、机械接口、任务节拍差异巨大，标准化算法往往‘下不去’，而完全定制又成本过高。”如果有一个平台能够解决“最后一公里”的落地问题，让用户能够根据自身工位需求快速二次开发或集成新任务模块，“那也会增强机器人本身的市场竞争力”。
“如果企业想要在资本侧有一些大动作，商业化，也就是‘卖货’的数据还是比较重要的。”Eddie说，这场由平台化工具引发的新竞争，最终比拼的将不只是技术迭代的速度，而是谁能率先构建起真正可持续的机器人生态。“对于企业来说，卖出去一个机器人只是开始，能不能让它被持续使用、被更多人开发至应用落地，才是更大的考验。”
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乔心怡
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