Token 生意卷向机器人：原力灵机等三家公司三个月内押注具身 MaaS

新智元 · wechat · 2026-11-05

大模型按 Token 计费的生意正被复制到机器人领域。谷歌月处理 3200 万亿 Token、一年翻 7 倍；IDC 报告显示 2026 上半年中国 MaaS 市场规模 106 亿元、同比增长近 9 倍，Token 消耗量同比增长超 430%。而具身智能正站在同样的节点上。

为什么大脑必须上云：机器人总成本约 10 万元，光英伟达 Thor 芯片就占 3 万；即使顶级机器人芯片跑完视觉处理和运动控制后算力见底，且散热受限。行业主流具身模型约 10B 参数，机器人本体只能勉强跑两三 B 小模型，芯片进步速度追不上模型膨胀，云端推理成为唯一出路。

后训练才是硬仗：通用具身模型开箱即用做不到，需三阶段后训练——SFT 教基本动作（成功率 80-90%）、DAgger 用失败数据教纠错恢复（90%+）、RECAP 强化后训练专攻偶发失败，三套叠加后原子任务成功率可逼近 100%。这与大模型的预训练+SFT+RLHF 路线同构。

三家对比：2026 年 7 月起三个月内，原力灵机发布行业首个通用具身 MaaS（开放平台，支持三种后训练方法）；Physical Intelligence 推出邀请制 PiAPI Beta，偏科研生态；DreamLabs 携 9000 万美元种子轮推出 DreamAPI，3 美元/小时，主打娱乐教育场景，仅支持简单双臂夹爪操作。

落地与商业逻辑：原力灵机已在物流产线实现供包节拍超 1200 件/小时、成功率超 99%。目前跨本体泛化尚不可行，具身 MaaS 可能走「平台+定制」路线而非纯 Token 流量费。2026 上半年全球人形机器人出货近 2.5 万台、同比增长 432%，中国占近八成。

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