10 月 16 日，工业自动化初创公司 MicroFactory 披露一项实验：团队采用 Claude Opus、GPT-6 Astra 等通用大模型生成控制方案，单次客户部署中机器人连续 1.5 小时自主装配电子产品且全程零操作失误。仅仅两天前，机器人研发平台 Poke & Wiggle 让 Claude Opus 5.5 接管从读论文、写算法到训模型、测真机的全流程，尝试复现 10 篇近期机器人研究论文。两桩标志性事件，让「通用大模型重做机器人」的分叉路清晰浮现。
MicroFactory 走的是第一条路：直接用通用大模型替代专用视觉-语言-动作模型（VLA）。该公司创始人 Igor Kulakov 表示，这套方案在客户部署中实现了「超出最初预期」的自动化范围，机器人连续运行 90 分钟零失误。优势是成本更低、灵活性更高；风险在于通用模型对物理世界的实时感知能力尚不成熟。
Poke & Wiggle 则走出另一条路径：大模型并非替代 VLA，而是为其研发与迭代提速——用 Claude Opus 5.5 全流程跑研究论文，试图在更短时间内穷尽更多 VLA 方案的可能性。这条路更保守，但目前被更多机构采用。
两条路线的竞争，本质上是「通用泛化能力」与「专用精度」之间的路线之争。当通用大模型开始涌入具身智能领域，是彻底替代专用模型，还是成为专用模型的加速器？这个问题的答案将决定未来五年机器人行业的底层技术架构，也是 2026 年下半年具身智能领域最受关注的议题。
路线之争的判据在哪里
判断两条路线孰优，关键看通用模型对物理世界的实时感知何时补上：若感知能力成熟，直接替代 VLA 的成本优势会迅速放大；在此之前，用大模型加速 VLA 研发迭代是更稳妥的选择，也更受机构青睐。
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