具身智能人形机器人

11月9号机器人圈有点慌。Anthropic发了个Claude Fable 5.2，本来是个通用大模型，结果在测机器人操作的RoboDojo Sim上，42项任务平均做到64.9%，上一代才27.6%，GPT-6 Astra是29.8%，连多数专门训出来的具身模型都没赢它。没做过机器人训练，直接控真机拧瓶盖、解魔方、画画。当时不少人的第一反应是，那还费劲训专用模型干嘛。

一天后谷歌把话接了过去。11月10号Gemini Robotics 2.5发布，200多项任务里，夹糕点的成功率从5%提到100%，解蝴蝶结从0到70%，合工具箱盖从0到93%。更实在的是奔驰在德国和匈牙利的产线，Apollo 2拿它分拣汽车零部件，概念验证里做到96%，换副身体也不用从头重训。

同一天英伟达在CoRL上放了GR00T 2，50项没训过的任务，给5次示范再微调半小时，平均95%。

三件事摆一起，答案不是谁淘汰谁。谷歌是两套模型搭着干活，一套理解流程，一套管手臂和手指；GR00T 2也是通用推理模型拆步骤、专用模型动手。看懂该怎么做，和稳稳做完一次物理操作，中间还隔着接触、力度、打滑这些麻烦事。

真正被挤到墙角的是另一拨人。基础模型、机器人模型、仿真工具全在巨头手里，只靠自研一套VLA立身的公司，得回答一个更难的问题：比直接用巨头的，你自己训的到底好在哪。

那个96%也别急着当量产看，谷歌没说跑了多久、多久要人接一次手。你觉得专用具身模型这道门槛，还守得住吗？