近期，國內多家人形機器人企業紛紛發力，推出面向二次開發的工具型平臺，試圖在激烈的市場競爭中開辟新的賽道。從北京人形機器人創新中心到宇樹科技、智元機器人，各家企業不約而同地將目光投向了開發工具與生態建設，試圖通過更靈活、更開放的解決方案，提升產品的市場適應性和商業價值。

在深圳福田的康明斯發動機工廠，北京人形機器人創新中心的兩款人形機器人“天工”和“天軼2.0”正在無人生產線上執行上下料任務。北京人形具身智能部門負責人車正平透露，實際部署中發現，不同工位對機器人的感知與控制能力要求差異顯著，標準化方案難以滿足所有場景需求。“用戶需要能夠自定義開發和部署的工具，而不是僅依賴復用的開發流程。”他指出，這促使團隊開發了具身智能平臺“慧思開物”SDK，涵蓋大腦、小腦及技能調用工具鏈，支持快速二次開發。

與傳統端到端視覺語言動作模型（VLA）不同，“慧思開物”采用了分層架構。車正平解釋，端到端VLA雖能理解指令，但動作執行可能存在偏差，尤其在流水線裝配等高節拍場景中，缺乏空間約束和力控反饋的建模會導致機器人作業不穩定。“例如，機器人可能理解‘把零件放進托盤’的指令，但因模型誤差，實際放置時會歪斜或碰撞，影響生產線效率。”為此，平臺通過視覺語言模型（VLM）與世界模型的協作，實現“理解-規劃-執行”的閉環。VLM部署在云端，負責指令解析和任務規劃；世界模型則模擬物理環境，提供反饋以優化策略，形成“自我校正”能力。

這種分層設計雖帶來結構化優勢，但也面臨誤差傳導風險。一位VLA算法工程師指出，每層模型的微小誤差可能在后續環節指數級放大。“例如，工位位置識別偏差1%，經過多輪路徑規劃和控制迭代后，機械臂在毫米級任務中可能出現明顯偏移。”為解決這一問題，車正平強調，開放的數據接口和開發生態至關重要，它們是機器人持續學習、適應復雜環境的基礎。

其他企業也在加速布局開發工具。11月6日，宇樹科技發布全身遙操作平臺，支持人類通過設備遠程控制G1機器人完成洗碗、整理衣物、拳擊對練等復雜動作。深圳某機器人公司高管Eddie（化名）認為，這一平臺不僅提升了控制靈活性，還可能為宇樹積累大規模、高保真的人類動作數據，加速AI模型閉環。他指出，當前人形機器人行業同質化競爭加劇，“各家硬件差距縮小，用戶選擇需新理由，開發工具成為差異化關鍵”。

智元機器人則瞄準了租賃商等非技術用戶。10月底，其推出0代碼、0門檻的“靈創平臺”，允許用戶通過圖形化界面自定義機器人運動表現和“人設”。一位租賃商透露，此前讓機器人跳一支三分鐘的舞蹈，需第三方團隊編程，成本高達兩三萬元；而靈創平臺通過預置模板和拖拽式操作，大幅降低了使用門檻。智元機器人合伙人姜青松表示，平臺采用付費機制，將原本屬于第三方團隊的收益轉化為企業自身收入。

Eddie分析，平臺建設雖前期投入大、周期長，需搭建算法框架、維護內容生態，但一旦形成規模效應，回報將十分可觀。“收益不僅來自軟件訂閱或功能付費，更在于用戶黏性的提升。企業賣出一臺機器人只是開始，能否被持續使用、被更多開發者落地應用，才是更大考驗。”

車正平進一步指出，北京人形的“慧思開物”平臺源于對應用落地痛點的洞察。“不同作業環境、機械接口和任務節拍差異巨大，標準化算法難以直接落地，完全定制成本又過高。若平臺能解決‘最后一公里’問題，支持用戶快速二次開發或集成新模塊，將顯著增強機器人市場競爭力。”他透露，商業化數據對資本運作至關重要，而平臺化工具正是獲取這些數據的關鍵。

在這場由開發工具引發的新競爭中，技術迭代速度不再是唯一比拼點，構建可持續的機器人生態成為核心目標。Eddie總結：“誰能率先打通從開發到落地的閉環，誰就能在下一輪市場競爭中占據先機。”