機器人,正在攜大模型上崗。</p> <p>自從2025年7月底騰訊Robotics X實驗室和福田實驗室聯合發布具身智能開放平臺 Tairos(鈦螺絲) 以來,一個個機器人開始真正走出實驗室,進入真實世界運行" />
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        騰訊與多家具身智能本體公司取得實質性落地進展

        http://www.kblhh.cn 2026-01-21 13:35 來源:騰訊云

        機器人,正在攜大模型上崗。

        自從2025年7月底騰訊Robotics X實驗室和福田實驗室聯合發布具身智能開放平臺 Tairos(鈦螺絲) 以來,一個個機器人開始真正走出實驗室,進入真實世界運行。

        依托騰訊在算法模型、云端算力和數據服務等全棧AI系統能力,騰訊與多家機器人本體開發商已取得實質性合作。

        機器人開始走出演示和試點階段,在文旅場館里做導覽、在商場門店里當導購、在工廠產線上參與生產,直接進入業務現場“干活”。

        這些機器人面對的不再是預設腳本,而是真實用戶、真實環境和真實壓力。

        直擊機器人干活現場

        宇樹機器人:去敦煌、進律所,接住真人的“隨機考題”

        在上海國瓴律師事務所總部,一臺宇樹 G1 機器人每天面對的,是真人的隨機提問。它既要講清復雜的機構信息,也要接得住臨時追問,還要在穿梭的人群中精準行走。

        類似的場景也出現在敦煌數字展示中心:游客會隨時打斷話題、要求帶路。騰訊在后臺提供算法模型支撐,把機器人從“能用一次”,推向了“可以一直用”。

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        在某化妝品工廠,越疆機械臂已進入柔性產線。產品規格頻繁切換,以往需要反復重寫程序,現在機械臂通過騰訊Robotics X的感知-行動聯合大模型(VLA)自己“看、想、動”。

        帕西尼機器人:在 PB 級數據里,磨出指尖的分寸感

        機器人每一次的精細操作,對數據都是一次巨量工程。

        帕西尼機器人每天要處理融合視覺、觸覺、語言和動作的多模態數據,單條軌跡就高達數百 MB。騰訊云提供高性能存儲與計算,支撐其 VTLA 模型(視覺-觸覺-語言-動作)的快速迭代,讓機器人在高強度的數據訓練中慢慢磨出“手感”。

        艾歐智能:跨越 1.2 萬公里的精準操控

        在 2025 ICRA 雙臂機器人挑戰賽上,艾歐智能完成了一次“隔空取物”。

        借助騰訊云遠程實時操控服務(TRRO),位于深圳的操控員精準操控著 1.2 萬公里外賽場上的機器人完成高難度任務,全程無卡頓、毫秒級響應,最終從全球 88 支隊伍中脫穎而出,獲得最佳應用獎。

        靈初智能:讓機器人擁有長程思維

        作為國內 VLA 大模型領域的代表企業,靈初智能在復雜訓練任務中,實現了更長程、更穩定的決策能力。背后,是騰訊云提供的一站式高性能方案(HCC 集群、Turbo CFS 、Data Platform、TIONE等),通過全鏈路支撐,使模型訓練與迭代效率提升 50% 以上,推動具身智能從模型走向真實應用。

        從這些實踐可以看到,在具身智能的實際落地過程中,企業拼的不只是模型本身,而是一整套系統能力。

        Tairos(鈦螺絲)背后,凝聚了騰訊 Robotics 實驗室、福田實驗室以及騰訊云的能力積累,將算法模型、仿真計算、云端算力、數據與網絡系統性整合,形成一套面向真實運行的全棧 AI 底座。

        //算法模型:讓機器人看得懂、想得通、接得住

        Tairos 面向機器人提供規劃、多模態感知及感知-行動聯合等模型能力,通過 SDK 與服務形式嵌入本體系統,使機器人在被打斷、被追問、被臨時改路線時,依然能把任務接住、把流程走完。

        //仿真平臺:讓機器人在虛擬世界里預演進化

        通過騰訊提供的云端仿真能力,機器人可以在走進現實環境前,先在高度逼真的數字空間里進行數萬次的“虛擬特訓”。

        基于大規模并行仿真與Sim-to-Real技術,研發團隊能快速完成算法驗證與安全測試,顯著縮短從代碼編寫到實地部署的路徑。

        //模型推理:開箱即用,分鐘級部署

        圍繞Tairos規劃模型的部署與運行,騰訊云HAI提供即開即用的云上大腦服務,企業可在分鐘級完成算力購買和算法部署上線。

        通過彈性 GPU 調度與自研推理框架,實現高并發場景下的毫秒級響應,大規模服務擴容時間從分鐘級縮短到秒級。

        //數據服務:一站式數據底座,高性能支撐訓練與仿真

        騰訊云提供一站式數據服務,從數據采集、清洗、模型訓練到仿真驗證,打通完整鏈路。

        底層依托單集群 EB 級的對象存儲 COS 與 TB 級吞吐、千萬級 OPS 的數據加速器 GooseFS ,支撐海量多模態數據的高并發訪問與大帶寬讀寫,訓練與仿真可以在同一數據底座上連續推進,減少數據搬運,加速模型迭代。

        我們希望成為所有機器人的數字化伙伴,在機器人真正走進世界之前,把底座打穩,做好那顆“鈦螺絲”。

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