这个问题不存在唯一答案，本质上就是在比较两种方案，机器人的大脑放在机身本地，还是部署在云端服务器。两套方案各有适合的应用场景，怎么选，要看机器人具体承担什么任务。
本地内置方案
这种模式相当于直接把大脑装进机器人本体。
本地方案的优势很直观。动作响应速度快，不需要网络传输来回收发信号。抓取水杯、躲避障碍物这类对实时性有要求的操作，本地处理会更加稳妥。数据隐私方面也更安全，摄像头拍摄画面、麦克风收录音频全部在设备内部完成运算，不会上传云端，家庭或者办公场景使用更让人放心。就算网络断开，机器人也还能继续执行基础任务，扫地、移动都不受影响。
它的短板同样明显。机身空间有限，无法搭载高性能芯片，电池容量也有上限，复杂推理、大模型对话这类高负载任务交给本地硬件，运行起来会比较吃力。设备升级也不方便，想要新增功能，只能等待厂商推送固件更新，不像手机应用那样一键更新。
云端部署方案
云端模式，可以理解为给机器人配备一套外挂大脑。
算力上限几乎不受限制，服务器集群可以按需扩充显卡资源。复杂决策、多模态识别、大规模知识库检索这类繁重计算任务交给云端处理，机器人本体可以做的更轻量化。集群协同能力突出，同一批次所有机器人共用一套云端大脑，单台设备学到的技能，能够一次性同步给全部同型号机器人。算法模型更新只需要在云端完成，升级之后机器人立刻就能获得新能力，不用更换硬件。
这套方案也有难以回避的缺陷。网络往返会带来信号延迟，哪怕只有几毫秒，精细操控或是紧急避让场景里，延迟就有可能引发事故。设备高度依赖网络，断网之后机器人无法工作。隐私风险同样需要重视，如果机器人布置在家中或是办公室，采集的所有数据都要上传云端，一旦出现数据泄露，后果比较严重。
混合架构，当前主流的实现思路
现在行业普遍采用混合架构，把本地与云端两套方案结合起来。
简单紧急、隐私敏感的任务，交给机身本地的小脑快速处理。复杂计算、大规模知识检索类任务，交由云端大脑处理。可以类比人体的反应机制，接触高温物体迅速缩手，属于本地反射动作；求解复杂数学题目，则需要大脑长时间思考。混合架构兼顾实时响应和数据安全，同时拥有强大的智能处理能力。
不存在某一种方案完全替代另一种的情况，不同架构各自擅长不同类型任务。未来机器人产品大多会采用这种混合思路，本地模块和云端模块分工配合，协同完成工作。选择方案，要看机器人更看重响应速度，还是智能分析能力。野外作业场景，稳定性优先级高于智能；陪伴聊天场景，智能能力比反应速度更重要。选型前，先确定自己最不能接受的缺陷。