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阿里通义千问大语言模型负责人林俊旸昨日在社会化媒体上发文表示，已在通义团队内部建立机器人和具身智能的小组。
在2025云栖大会上，阿里云与英伟达在物理AI领域达成合作。而此次阿里组建机器人和具身智能的团队，标志着阿里通义大模型正式涉足具身智能大脑领域。
林俊旸提及建立机器人和具身智能团队时表示，多模态基础模型正转变为基础智能体，这些智能体可通过工具和记忆通过强化学习进行长时序(long-horizon)推理，而它们绝对应该从虚拟世界走向物理世界。
据了解，林俊旸毕业于北京大学，其研究兴趣集中于大规模语言模型和多模态大模型。他曾在阿里达摩院负责打造超大规模多模态预训练模型M6，通用统一多模态预训练模型OFA，中文预训练模型Chinese CLIP等。目前是阿里通义千问的技术负责人。
“多模态基础模型如果仅用于视频生成，仍停留在相对初级的阶段。视频生成只能证明AI对物理世界的理解能力，更关键的在于控制能力。阿里从纯软件AI应用转向开发能够控制智能终端与机器人的‘大脑’，实质上是在重新定义劳动力，这其中蕴含着巨大的市场空间。”快思慢想研究院院长田丰表示。
他进一步指出，阿里当前采取的策略是：在软件层面自研“大脑”，在硬件层面则通过投资整机厂商进行布局。
9月8日，阿里云领投了机器人初创公司自变量机器人1.4亿美元的A+轮融资。此前，阿里还投资了法奥意威、星动纪元、逐际动力、宇树科技等多家机器人企业。
“要实现从通用AI（AGI）到超级人工智能（ASI）的跨越，重点是是不是具备足够强大的‘大脑’，可处理跨工业、农业、服务业等多领域的复杂任务，并达到人类水平。眼下整机技术路径尚未收敛，硬件形态仍处于发散阶段，因此通过投资参与是更为灵活和高效的方式。”田丰称。
阿里的此番入局并不意外。当前，全球巨头都在下场具身智能，物理AI成为新战场。
在今年6月的年度股东大会上，英伟达 CEO黄仁勋曾提到：“AI和机器人技术是最大的两个增长机会，代表着数万亿美元级别的增长机会。”
9月云栖大会期间，阿里云就与英伟达在物理AI领域达成合作。阿里云人工智能平台 PAI 将集成英伟达Physical AI软件栈，将为企业用户更好的提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。
京东已经发布附身智能品牌JoyInside，为机器人、机器狗和AI玩具等提供机器人的“大脑”能力，并与数十家主流机器人品牌达成合作，包括陪伴类的Fuzozo芙崽、火火兔；教育领域的元萝卜AI、心大陆、Folotoy、噜咔博士；产业领域的众擎、云深处、魔法原子等。
腾讯Robotics X实验室与福田实验室联合发布具身智能开放平台 Tairos “钛螺丝”。据腾讯首席科学家张正友介绍，Tairos 具身智能平台希望为机器人本体与应用开发商补齐关键软件能力，就像为各类机器人装上“大脑”，让机器人具备感知世界、规划任务以及自主决策等能力，从被动执行指令的机械体进化为主动适应现实世界的智能生命体。
“例如在仓储、物流、服务业等场景中，让具身智能‘大脑’达到解决专业任务的水平是具有可行性的。像顺丰、美团等企业，都在朝这一方向积极布局。它们在提升自身生产效率之后，再进一步通过生态合作将技术扩展至更多元的应用场景。”田丰提到。
田丰还特别指出，阿里巴巴具备将自身业务与平头哥芯片技术融合的潜力。“在优化机器人大脑的基础上，与平头哥进行协同，推动云端AI芯片逐步向智能终端落地，无论是机器人芯片还是无人驾驶芯片，都将为大模型的规模化推广提供硬件支撑。未来，更有机会构建起机器人领域的‘AppStore’应用生态圈。”
不过，具身智能的大脑仍处于探索阶段。宇树科技创始人王兴兴曾多次表示，当前硬件的性能其实足够支撑应用，核心瓶颈在于AI模型本身的能力不够，导致硬件潜力无法被充分释放。此外，他对于当前热门的VLA模型也持保留态度，认为其模型架构仍需进一步的迭代升级。
谈及大厂纷纷入局具身智能大模型所带来的影响，田丰指出，当前机器人大脑的发展仍需聚焦于专业场景的突破。在他看来，专业场景下的应用仍存在明显不足，更不必说实现通用场景的覆盖。
“物理AI对可靠性、精确性、速度要求更高。在物理环境中，一旦决策失误，整条生产线上的光伏板或锂电池都可能受一定的影响，带来非常大的试错成本，远高于软件AI的容错空间。目前我们应该弥补的短板非常多，包括物理环境中的任务流程设计、业务深层知识以及行业经验等，这样一些方面都尚未被充分挖掘和理解。”
田丰相信，未来具身智能的“大脑”将迈入发展的深水区。“从数据、逻辑再到决策，整个业务流的思维链条将被拆解得极为细致，我们一定要厘清其中每一个环节的因果依赖关系。”
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