在具身智能赛道半年吸金近200亿元、硬件本体陷入“内卷”的背景下，腾讯另辟蹊径，选择了差异化发展路径。
在近日举行的腾讯全球数字生态大会无锡峰会上，腾讯云高管深入阐释其在具身智能领域的战略布局：不直接制造机器人本体，而是通过软硬件解耦模式，提供从模型、开发工具到底层算力的全栈解决方案，目标是成为机器人的“大脑”，加速具身智能产业落地。
今年春节，宇树科技人形机器人登上春晚引发全民关注，随后人工智能大会、世界机器人大会等行业热点持续升温，推动具身智能投融资热潮迭起，国内企业密集启动新一轮融资，热钱加速涌入。近期，头部企业智元、宇树进军二级市场，更将行业热度推向顶峰。
作为国内较早布局机器人产业的互联网企业，腾讯早在2018年便成立Robotics X实验室，七年间持续推出机器人原型产品。
腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强指出：“具身智能的落地是极其复杂的系统工程，涉及基础模型研发、场景数据采集、训练仿真工具开发及真机部署升级等环节，每一个环节都对技术实力提出极高要求。”他进一步表示，当前不少企业虽能将硬件本体打磨出色，但在软件与智能层面投入不足，而这一“软硬失衡”正是腾讯切入这一领域的关键契机。
腾讯云副总裁王前补充分析：“传统机械臂或移动机器人多解决‘小脑’问题——运动控制，而真正的具身智能需要‘大脑’负责感知与决策。”
为此，腾讯Robotics X实验室联合福田实验室推出国内首个模块化软件平台Tairos，通过SDK与API向行业开放，提供多模态感知、规划及行动模型，为机器人装上“大脑”。该平台包含规划大模型（类左脑，拆解任务）、多模态感知模型（类右脑，认知世界）、感知行动联合大模型（类小脑，执行指令），可帮助机器人将任务拆解为可执行步骤，通过视觉、触觉等感官认知环境并做出精准行动。
李强强调，当前热门的VLA（视觉-语言-动作）大模型虽突破单任务局限，但其训练需融合视觉、力控、触觉等多维度数据，单条交互轨迹数据量可达数百兆，“数据训练与存储能力直接决定企业模型迭代效率、产品落地速度及规模化竞争力。”
无锡峰会上，腾讯云披露与灵初智能的合作案例：针对其VLA模型训练痛点，腾讯云提供HCC高性能计算集群、Turbo CFS文件存储等一站式方案，使训练效率提升超50%，存储成本降低70%。
灵初智能COO孟福刚指出，数据稀缺是行业共性挑战：大语言模型依赖的互联网数据已近枯竭，而具身智能需更高阶“真机数据”与“人类交互数据”。他透露，国外真机遥操作数据采集成本达每小时150美元，且预计行业突破需积累200万小时人类数据。
为解决数据与算力瓶颈，灵初智能选择与腾讯云合作：第三代模型研发中获腾讯云算力支持，同时借助Tairos平台的开源特性，实现跨业务数据采集与模型训练，提升团队协作效率。
除数据与算力外，具身智能从实验室走向现实世界还面临严苛的IT工程化挑战。李强举例称，人眨眼需200-400毫秒，工业场景要求更快响应，腾讯与越疆机器人合作中，通过实时音视频技术（RTC）将端到端时延压缩至100毫秒内，显著提升操作流畅度。
腾讯云东区解决方案总监余量补充，行业另一痛点在于：部分企业侧重深度学习算法，却忽视IT工程优化。“通过优化GPU效率、解决底层硬件问题，我们帮助客户提升了30%-50%的效率。”他强调，这种IT工程优化能力是云厂商除算力外的核心价值。
来源：21世纪经济报道
#六部门印发促消费新方案！你看好哪个方向？##今年你的投资目标达成了吗？##3800点的A股值得加仓吗？#
