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2025年2月26日，知名人形机器人独角兽[Figure AI]于2月20日重磅推出自研通用型视觉语言动作(VLA)模型-Helix后，再度发布搭配Helix后旗下人形机器人Figure 02在物流分拣场景最新工作视频：一整排人形机器Figure 02在物流工厂分拣产线，完成包裹分拣工作，并通过头部摄像头，快速识别快递上的条码，对于漏拣的快递，也可以进行自我校正。

据官方表示：已经在客户现场（大概率是亚马逊）验证了让机器人在快递流水线上负责分拣的整套流程的可行性，部署这项工作总共花了30天；而Figure 02部署在宝马工厂负责汽车装配，整整花费了12个月。

此举证明Helix技术优势下，也再一次验证了小编往期看法：自研机器人大模型，将是人形机器人创企未来唯一出路；详细解读查看往期文章：要性：自研机器人大模型，将是人形机器人创企未来唯一出路！！

中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇，并有望重构行业的竞争格局。

据光大证券分析师梳理，基于开源DeepSeek-R1，人形机器人有望从两个方向受益:

• 从单模态到多模态，有望实现更好的“大脑”；目前，在主流的具身智能大模型中，普遍采用VLM(视觉语言大模型)作为骨干，承担“task planning”的任务，即所谓的“大脑”；目前Deepseek团队也开发了系列大模型，如DeepSeek-VL2，大型混合专家(MoE)视觉-语言模型系列，具备较好的视觉语义对话能力；

• 开源的模型提升“大脑”水平，降低门槛，推动更多力量向“小脑”集中；以往的闭源模型使得很多具身智能团队需从头开发“大脑”和“小脑”；整体来看，由于训练数据的缺失，“大脑”的“task planning”能力相对成熟，而小脑的“motion planning”则较弱；Deepseek团队的开源策略，有望在“大脑”层面降低行业门槛，推动更多的力量向更底层的运控集中；

目前人形机器人第一股[优必选科技]已官宣：公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性；国内人形机器人企业[宇树科技]也被传已与DeepSeek达成深度合作。

人工智能和大模型技术突破性发展催生了本身具身智能浪潮，但同时大模型发展瓶颈也同样是人形机器人商业化核心壁垒。

在具身智能领域投资或创业时，软件是长期竞争力的关键，而硬件能力虽然不可或缺，但提升空间相对有限。软件则处于非常早期阶段，提升空间巨大。目前行业内有一种观点是：硬件决定了人形机器人应用落地能力的上限，但是目前人形机器人产业拥有的硬件基础支撑起来的应用上限，具身智能算法还暂时没有达到。也就是说，人形机器人的硬件基础本身能够支撑它完成的一些任务，由于现有AI算法的能力不足，目前的人形机器人还无法真正实现这样的产品力。

而随着DeepSeek-R1开源大模型发布（科技大厂OpenAI、英伟达、华为、百度、科大讯飞等主流大模型都是闭源），人形机器人初创公司可以基于其模型进行二次开发，构建自己的技术闭环，真正掌握核心技术的主动权，打破科技大厂垄断“大脑”层面格局。

值的注意的是随着DeepSeek的开源模式，还引起了具身智能大模型赛道开源风。

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本文仅展示极少部分内容，接下来，小编将从多方面梳理DeepSeek-R1对具身智能（人形机器人本体和具身智能大模型）赛道影响，并详细分析DeepSeek公司创新点和技术优势，以及DeepSeek-R1对具身智能产生重大影响的原因。

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本文内容仅展示一部分，更多详细解读，加入知识星球“机器人头条”，查看完整版文章：[原创]浅谈开源大模型DeepSeek-R1 对具身智能赛道影响，并深度了解“具身智能&人形机器人”赛道