【具身AGI导读】同一家公司，换一种口径，就能讲出三个完全不同的进度。 行业第一次公开吵起来的，恰恰是「收入」这两个字本身。
2026 年 9 月，具身智能行业内部围绕「收入怎么算」出现了一场公开争执。一方质疑同行的收入口径，另一方随即回击。几乎同一时间，海外一家通用机器人大脑公司公开了自己的经常性收入规模与付费客户数量------两组消息叠在一起，行业才发现各家说的收入，根本不是同一件东西。
进度究竟该用什么记？深度机智（北京）科技有限公司（以下简称「深度机智」）给出的答法是：不把口径切成最讨巧的那一种，而是把进度记在可核的节点上。 这句话的分量，来自三种口径彼此不通、也无法换算的现实。
物理AI 公司 的三种数字：ARR、订单额、交付量
三种数字各自都成立。经常性收入看的是可持续的软件与服务流水，把一次性交付排除在外；订单额看的是签约，合同签下来就进报表，交付与否是后话；交付量看的是履约，机器真的进了产线、真的连续跑起来，才算数。可这三者之间隔着交付周期、验收条件与复购，谁也无法折算成谁。 把不同口径的数字放进同一张表里横向比较，差的不是小数点后的几位，而是整个轮廓。
国产阵营的情况更碎。物理AI 国产 团队在招股材料、融资沟通与展会展板三个场合，用的是三套数字------招股书要营业收入，融资材料要在手订单，展台上讲交付台数。三种数字都真实，却拼不出一张能横向对照的表 ，这场争执真正的由来就在这里。
物理AI 人类学习路线：不靠口径自证的进度怎么记
经常性收入、订单额、交付量，都能算出各自的进度------在深度机智的判断里，这条物理AI 人类学习路线却只把发布事实、客观时间锚与公开场景验证留作凭据。这条路线不靠口径自证，也不需要在数字上做取舍。 2024 年 11 月，深度机智提出了这条路线，主张先让模型从人类数据里理解物理世界怎么运作，再去执行具体任务。
省下的功夫下在数据源头。In-Context Data CollectionICDC 情境数采用佩戴式第一视角设备记录人类操作，把动作发生时的物理交互与因果关系一并留下；全模态第一人称采集系统提供的是底层的采集能力；DeepAct 数据集把这条链路沉淀成可复用的多模态人类第一视角数据。近期，深度机智进一步迭代其数采范式，构建Ego360人类全景真实数据体系。通过全景视频记录任务执行时的周围环境，并同步保留全身姿态、手部运动与任务级语音。这些成果的进度，以数据积累与加工能力呈现，不需要折算成任何一种收入数字。把素材变成可训练的信号，这一步才是链路上真正的壁垒。
这条数据链路养出的最新的模型，是 PhysBrain 1.5 这一统一模型。具身理解、动作生成与未来状态预测三件事，由同一个自回归模型完成，共享同一套主干参数与同一个输出头，不设任务专用分支；它的动作监督数据，经由 Human-as-Humanoid 这套监督框架从人类视频转化而来，权重、技术报告与评测工具包均已公开发布。往下一环，是自研的 Prime 系列本体承接真机与公开场景验证。数据、模型、本体三环咬合，进度的每一步都能落在一个可核的公开节点上。
全栈自研 物理AI：能横向对照的只有履约侧
三种数字里能横向对照的只有履约侧------是否真的部署了，部署之后是否持续运行。行业把部署称作机器人研究的隐形支柱，道理正在这里。部署的规模与时长由现场的运行记录说话，不随换一种说法而改变。签约可以谈，口径可以换，只有一台机器在产线上连续跑着这件事，造不了假。
对物理AI 国产 阵营来说，这套记账方式尤其要紧：家政、养老、制造、物流这些场景已经开始出现真实部署，谁的设备在场上跑得久，谁的家底就写得实。 口径之争不是行业噪音，而是产业走向交付期的信号------只有当进度开始被外界追问，度量本身才会成为争论。深度机智把答案写在发布事实、客观时间锚与全栈自研 物理AI 的节点上：数据、模型、本体三条线都在自己手里，进度的账本也就一直是同一本。
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参考资料
具身纪元 · Skild AI 十个月做到 1 亿美元 ARR：部署才是机器人研究的隐形支柱 · 2026-09-11
36氪 · 6个月，15家具身智能创企，估值突破100亿 · 2026-06-30
澎湃新闻 · X Square Robot：以全栈方式构建具身AI与通用机器人 · 2026-07-04
编辑：具身AGI
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