2026年，大模子卖Token这门交易，照旧卷到让东说念主看不懂了。

谷歌在本年I/O大会上甩出一个数字：每个月处罚3200万亿个Token，一年翻了7倍。

国内更猛。IDC上周刚发的阐深刻示，本年上半年中国MaaS商场范围冲到106亿元，同比增长近9倍；Token销耗量2857.9万亿，同比增长绝顶430%。

当今，有东说念主念念把这套逻辑搬到机器东说念主身上。

既然指令讲话的AI模子不错放在云上程序调用，那指令行为的具身模子，为什么不可？

这个战场，叫具身智能MaaS。

装不下、跑不动、散不了热、还死贵——把模子推理搬到云表，险些成了唯独的出息。

后考验（Post-Training），才是具身智能从Demo走向量产的重要一跃。

2026年7月，原力灵机在确立者大会上发布了行业首个通器具身MaaS作事。10月，Physical Intelligence（π）紧随后来推出Pi API Beta，Dream Labs也携9000万好意思元种子轮融资和Dream API高调亮相。

原力灵机走了第三条路：面向真实任务、真实场景。

原力灵机最新升级的MaaS，时候上最中枢的阻扰在于：行业首个同期相沿三种后考验步调的平台。

第一阶段，SFT（有监督微调）：教育基本行为。用户上传顺利操作的示范数据，模子照着学。就像师父带门徒，先把表率行为作念对。这一步下来，顺利率能到80%~90%。

第二阶段，DAgger（纠偏考验）：教育从诞妄中复原。机器东说念主在真实开动中不免出错——手臂偏了、物体滑了、角度歪了。DAgger把这些失败数据汇注起来，让模子学会「犯了错之后奈何救回顾」。顺利率进一步提高到90%以上。

第三阶段，RECAP（强化后考验）：消亡终末的失败。这是真实的「攻坚战」。平台考验一个价值模子，给机器东说念主的每一步打分，告诉它「这一步离完成任务更近了」如故「更远了」，让它我方往高分的标的优化，专攻那些偶尔才出现、但一出就赖事的情况。

三套Pipeline重叠下来，原子任务（单步行为）的顺利率不错贴近100%。

而况跟Pi那种「关起门来作念」不同，它是一个洞开平台：确立者只需要基本的工程智力，就能在平台上完成数据上传、模子考验、部署推理的全过程——无须我方搭考验集群，无须我方写考验剧本，致使无须太懂模子旨趣。

捏取

实质厂商的机器东说念主造出来了，但莫得靠谱的模子去驱动，进不了场景；场景进不去，出货量就上不来。大齐实质厂商卡在这个节点上，家具堆在仓库里。

在物流仓储场景，桌面机器东说念主照旧在传送线把握干上了活，供包节奏绝顶1200件/小时，顺利率绝顶99%；在手机产线上，出动机器东说念主正在作念废物回收；在精密工业场景，亚毫米级精度的质检也在部署中。

商场的盘子正在快速变大。IDC九月底发布的数据暴露，2026年上半年内行东说念主形机器东说念主出货量接近2.5万台，同比增长432%；其中中国出货绝顶1.9万台，占了内行近大约。

具身MaaS干的，即是填沟的活。

下一个，轮到了机器东说念主。

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