王兴兴与稚晖君，具身双雄的生死分岔

十月下旬，长三角吹了两种风。先是杭州，王兴兴站在宇树生态大会的台上；随后是上海，稚晖君亮出自研架构的GO-3 Preview。同一款GPT-6 Astra，被两个人各看了一眼，转身走向相反方向：一个接过来当大脑“外挂”，一个拿来自研的System2外包、把System1和力控死死攥在自己手里。

这不是简单的对打。具身智能行业第一次有人把底牌亮到台面上——借西风补脑的人，立东风铸身的人，各自在补自己缺的那块。

王兴兴把GPT-6 Astra接进G1，只给提示词不写控制代码

王兴兴的思路很直接：大脑其实不需要从头造，通用模型自己正在长出手。

宇树已经把GPT-6 Astra接进G1。按照资料中的说法，机器人不写控制代码，只给提示词，自己画画、下围棋、洗笔。王兴兴判断，通用基模再跳一两代，就能“进陌生房间，听一句‘帮我收拾一下’，干完八成的活”。

这套判断并非临时起意。8月9日，在世界机器人大会上，王兴兴表示，具身智能目前所处的阶段就像ChatGPT诞生之前的1到3年，机器人本体的硬件完全够用，最大的挑战是具身智能的智能程度远不及语言模型，具身智能大模型目前“不太够用”。他给出的临界点判断是：当一个人形机器人来到陌生环境，能够听懂用户的随机指令并完成相应任务，“这一天快则1-3年就可实现，慢则3-5年也大概率能实现”。

宇树也在给自己留后手：

• 开源UnifoLM-WMA-0、UnifoLM-VLA-0；
• 9月推出60亿参数的世界动作模型UnifoLM-WLA-1.0，用了约2500小时真机数据训练；
• 动作逻辑是通用模型扛规划，轻量专用模型扛执行，宇树做中间的适配层。

这条路的潜台词是：大脑会自己进化，硬件公司要做的，是把身体准备好等它。王兴兴借的是西风，把利润烧给模型，等通用智能长出手。

稚晖君把System1和1000Hz力控攥在手里，100台真机组网磨模型

稚晖君不认这个账。或者说，他认一半。

智元也在用Astra，但只让它当System2——理解场景、拆任务、做规划。真要下手，System1和100到1000Hz的力控闭环必须自己守。姚卯青说得很直白：“最后一公里，涉及力触和反馈控制的高动态精细动作，我们测下来大模型成功率基本完全是零。”

智元的办法不是继续在云端堆参数，而是把真机变成数据飞轮。实验室把100台真机组网，边干活边回传数据，模型权重再下发。同样训练时长，4台机器成功率50%，100台拉到98%。这个飞轮不靠云端参数规模，靠物理世界里真实运转的机器人台数——纯模型公司抄不走。

稚晖君亮出的GO-3 Preview，是自研架构，登顶RoboDojo、RoboTwin、RoboCosieum三个榜单。他立的是东风：把工时焊进产线，等自研模型在真实工况里一寸寸磨出来。

早年离开大厂投身创业时，稚晖君写过一句话：“君子战虽有陈，而勇为本焉，年轻热血不知天高地厚也许就是我最后的倔强吧。”如今这份倔强落在产线和力控闭环上，落在100台真机同时运转的回传数据里。

一把Worken尺子，两种定价权

两条路线往下走，碰到的不是同一个技术问题，而是同一个商业问题：谁来定义尺子。

目前Worken还是智元自定标准，客户和同行愿不愿意按它结算，要再看。但方向已经很清楚：Token是数字AI的尺子，Worken是物理AI的尺子。谁定义尺子，谁拿定价权。

这背后是两种定价逻辑：

• 一个按未来定价：王兴兴把利润烧给模型，等通用智能长出手，赌的是大脑从天而降后的通用能力溢价；
• 一个按产出定价：稚晖君把工时焊进产线，等自研模型在真实工况里磨出来，赌的是物理世界里的可靠产出。

宇树把利润烧给模型，智元把工时卖给客户，两条路线开始抢同一笔钱、同一批场景、同一个终局的定义权。行业以前不打架，是因为大家都在“PPT里画饼，碰不到彼此的命门”。

西风补脑，东风铸身，底牌已经摊开

王兴兴和稚晖君押的是同一个终局——具身智能必须同时有聪明的脑和可靠的身。但赌注压在不同环节，资源投去两边，谁也抄不了谁的作业。

造身的人补脑，是怕身体造得再好，大脑一来全变成外壳。造脑的人挖身，是怕脑子想得再深，落不到工况里就是空中楼阁。

GPT-6 Astra也只是导火索，不是扳手——它让王兴兴觉得大脑快来了赶紧接，让稚晖君觉得大脑还远着呢，要先把身焊死。

西风过钱塘，东风立浦江。一个借西风补脑，一个立东风铸身；一个等通用智能长出手，一个等自研模型在真实工况里一寸寸磨出来。真正的“台风”永远不会刮在水面上。