分层式架构是2026年工业场景主流方案，典型流程为:多模态传感器(RGB相机、深度相机、激光雷达、IMU、力传感器)采集环境信息，经SLAM算法构建地图、物体识别算法理解场景，大语言模型(LLM)或多模态模型(VLM)进行任务规划生成行为序列，运动规划算法生成轨迹，底层控制器执行伺服控制。
优必选Walker系列采用分层架构，上层接入百度文心、阿里通义等国产大模型进行任务理解，中层自研运动控制算法保障双足行走稳定性，下层伺服驱动器实现1000Hz实时控制。该架构优势在于:模块化设计便于调试维护，分层优化保障安全性，工程化成熟度高。劣势在于:信息在层间传递存在损耗，各模块优化目标不一致导致全局次优，新任务适配需重新调整各层参数，泛化能力弱。
端到端大模型：通用智能的希望
端到端大模型直接学习从视觉/语言输入到动作输出的映射，代表性模型包括Google RT-2、Figure Helix、智元GO-1等。RT-2将视觉-语言模型(VLM)与机器人控制结合，在2D图像上直接预测动作指令，在未见过的物体和任务上展现出显著泛化能力。FigureHelix采用“双系统”架构，系统2(S2)基于7B参数的视觉-语言模型进行慢思考任务规划，系统1(S1)基于80M参数的Transformer进行快思考动作执行，兼顾智能与实时性。
端到端架构面临三大挑战:数据瓶颈方面，真机数据采集成本高(单条轨迹$10-100)、安全性要求高，仿真到现实(Sim2Real)迁移存在差距，2026年头部企业数据集规模达百万条级别但仍不足;安全性方面，端到端模型黑箱特性导致错误难以预测和解释，工业场景容错率低，需引入安全监控层;实时性方面，大模型推理延迟100ms-3s，难以满足100-1000Hz实时控制需求，需模型压缩、边缘部署、分层加速。
