10月，在中国人形机器人产业的版图上，杭州，这座以电商与数字经济闻名的城市，正悄然上演着一场关于“下一代计算平台”的、深刻的路线之争。
当“探源计划”的调研团队，深入走访云深处科技（DeepRobotics）与智澄AI这两家代表性企业时，此前在北京感受到的“行业分化”，在这里，得到了进一步的、更为清晰的印证。
一边，是自下而上的、从硬件的稳定性出发的务实路径。
另一边，是自上而下的、从“世界模型”这一宏大构想切入的理想主义探索。
这两种截然不同的技术哲学，其实质，是对“如何实现通用具身智能”这一终极问题的、两种根本不同的回答。
“硬件优先”与“模型驱动”的分野
“硬件优先”，是云深处科技这家从浙江大学实验室走出的企业，其身上最鲜明的特质。
“若本体的稳定性不足，即使拥有再强大的大模型，机器人也依然无法在真实世界中落地。”
这一观点，毫不避讳地，将硬件本体的基础性地位，置于一切之上。它建立在，该公司深耕B端市场多年的、血与火的实战经验之上。
在电力巡检、消防应急等高危场景中，一次机器人的故障，便可能造成重大的经济损失，甚至是安全事故。客户，对故障的容忍度，几乎为零。
图源：云深处科技
因此，云深处科技，选择了一条看似保守、但却极为扎实的演进路径：先通过其四足机器人，在高需求的B端场景中，反复地验证其硬件的稳定性与可靠性；然后，再将其积累的工程能力，逐步地、谨慎地，拓展至人形机器人的领域。
从其四足机器人，已在电力巡检、消防等细分领域，占据九成的市场份额这一事实，便足以证明，这种“场景深耕”的策略，为其提供了可持续的收入来源，以及来自真实物理世界的、宝贵的数据反馈。
而与云深处科技，形成鲜明对比的，是智澄AI的“模型驱动”路径。
这家在2024年初才刚刚成立的新锐公司，其创始团队，来自Meta、微软、华为等全球顶尖的科技巨头。其身上，带有明显的、AI软件与算法的基因。
智澄AI，提出了一个引人深思的观点：当前主流的VLA（视觉-语言-动作）模型，其本质，是依赖于对海量数据的“记忆”。而相比之下，“世界模型”，则是通过让机器，去理解物理世界的内在规律，从而实现真正的“泛化”。
因此，他们将技术研发的重心，完全地，放在了“物理智能”的实现之上。其目标，是让机器人，能够真正地感知世界、理解物理规律，并利用因果关系，来推断其下一步的行为与互动。
从“讲故事”，到“找面包”
如果说，技术路径的选择，反映了一家企业的核心基因。那么，其商业化的策略，则体现了其对生存现实的、清醒的认知。
在杭州站的调研中，我们看到了两种不同、但同样务实的商业化思路。
云深处科技的商业化，带有明显的“行业需求驱动”特征。其稳定的B端收入，为其人形机器人的长期研发，提供了坚实的“面包”。
其最新推出的D202人形机器人，主打“全天候、全户外”的作业能力。但公司明确表示，将采取“小范围、定制化交付”的策略，暂无大规模的预售计划。
这种克制，源自其对产品稳定性的、近乎偏执的重视。
而智澄AI的商业化路径，则展现出了一家科技公司，更为灵活的转型特质。
公司在初期，聚焦于世界模型的创新研发。但结合中国的商业化特点，他们很快发现，机器人本体的业务，更能凸显其技术优势。于是，他们迅速布局了硬件赛道，形成了“模型+本体”协同发展的模式。
目前，其TR4与TR5两款人形机器人，已登陆京东平台。其目标场景，则精准地，聚焦于柔性制造、安防巡检、生化实验等领域。
两家企业的商业化策略，虽有差异，但其共同点，是都已彻底放弃了“概念炒作”，转向了更为务实的生存模式。
云-深处，依靠其四足机器人的稳定收入，来支撑人形机器人的研发。
智澄AI，则试图通过硬件的销售，来为其模型的长期研发“输血”。
这种“以战养战”的策略，正是整个行业，从前期的狂热，转向理性的、可持续发展的一个重要标志。
共同的瓶颈
无论是“硬件优先”，还是“模型驱动”，两家企业，都坦言，面临着一系列共同的、产业化落地的挑战。
数据的短缺，是制约模型迭代的核心瓶颈。
供应链的成熟度，是另一个现实的约束。
这些挑战的存在，并不意味着行业的停滞。恰恰相反，它们，为所有参与者，指明了前进的方向。
在杭州这两家企业身上，一种难能可贵的品质是：对规律的尊重，和对时间的耐心。
云-深处，谨慎地判断，人形机器人，在短期（1-2年）内，难以大规模应用。到2030年左右，才有可能，真正进入家庭或更复杂的场景。
这种保守的预测，源自他们的实战经验——只有真正交付过产品的人，才知道，从一个炫酷的演示，到一份可持续的商业合同，其间的距离，究竟有多远。
杭州站的调研，给我们最大的启示，并非是某项惊人的技术突破，或是一个商业上的奇迹。
而是一种，现实主义者的坚韧。
所谓务实者，行稳，方能致远。
