騰訊的野心藏不住了

出品｜虎嗅黃青春頻道

作者｜商業消費主筆黃青春

題圖｜視覺中國

外界總揶揄騰訊在 AI 賽道“起大早趕晚集”，這顯然低估了其野心。

事實上，騰訊的布局草蛇灰線，伏線千里：從底層混元大模型，到中間層智能體開發平臺 ADP、具身智能平臺 Tairos，再到應用層 WorkBuddy、CodeBuddy 等產品，一條從底層技術到終端應用的落地路徑脈絡清晰。

其中，具身智能作為騰訊向物理世界延伸的“戰略要塞”，由騰訊首席科學家、Robotics X 實驗室主任、福田實驗室主任張正友帶隊，摸索出一套與行業主流“端到端單模型”截然不同的技術路線，底層邏輯直指具身智能的本質：語言不等于完整認知，真正的智能必須在“感知、決策、行動”的閉環中形成。

具身智能為何不智能？

張正友以神經科學經典的“裂腦實驗”點破行業通病：當前多數具身方案過度依賴語言模型邏輯，錯將流暢描述任務視作真正理解了物理世界。

事實上，人腦左腦負責語言與邏輯推理，右腦負責空間感知與圖像認知，語言只是智能的對外表達通道，并非認知的全部。

基于這一判斷，騰訊構建了三層異構的具身智能架構 Apexio，精準對應人腦的認知決策、感知行動、條件反射：

• 最上層為認知系統：按需喚醒，調用大模型完成深度推理與任務規劃，核心回答“要做什么”；

• 中間層為感知行動系統：接收視覺等環境信息并快速調整行為，負責“怎么動態調整”；
  

• 最底層為反射系統：以更高頻率運行，無需經過語言推理，像條件反射一樣處理碰撞、失衡等突發狀況，具備“即時自保”能力。

在張正友看來，這套分層架構是面向真實場景的長期技術路線，其核心優勢貼合物理世界的運行規律。

此前，行業單一端到端模型要求感知、決策、執行全鏈路同頻運算：要么為保障認知精度拉高推理延遲，無法滿足實時性要求；要么為壓縮響應速度犧牲深度推理能力，難以處理復雜任務，導致主流具身模型存在普遍短板：一類靠文本拆解任務，邏輯清晰卻落不了地；一類能生成預測畫面，卻講不清規則與邊界。

與之對應，分層架構能讓不同能力模塊各司其職，既保留了上層的深度思考能力，又滿足了底層的實時反應需求，與人腦運行邏輯高度契合，是更具穩定性的長期技術架構。

據虎嗅了解，騰訊發布的 RxBrain （騰訊 Robotics X 聯合混元發布并開源的具身世界認知基座模型）實現了兩類核心能力打通：面對復雜任務，它既能用語言拆解執行步驟、明確規則約束，也能同步生成每一步的目標場景圖像。這種“先想象目標，再執行動作”的模式，解決了大量文本難以精準描述的場景問題。

比如擺放西餐餐具，用文字定義規則需要大量篇幅，一張目標圖即可清晰傳遞要求。執行過程中，機器人還能實時對比當前畫面與目標畫面，判斷執行進度，發現偏差及時重新規劃，顯著提升任務完成效率。

張正友補充稱，騰訊自研的 HyVLA-0.5 模型已實現工業級落地，依托自研亞毫米級 UMI 穿戴式數據采集手套，積累了超過 1 萬小時的人類第一視角操作數據。其采用雙路徑訓練模式：一條針對特定機器人本體做精細化微調，保障場景適配精度；一條通過 UMI 數據實現跨本體遷移，提升通用適配能力。部署環節則通過異步推理與軌跡平滑技術，實現高頻閉環控制。

虎嗅溝通發現，這套模型已在日化品工廠產線完成落地實測，作業成功率超過 95%，新增品類（SKU）適配周期不到 3 天，完全滿足工業產線的嚴苛要求。

除了產線落地的成績，HyVLA-0.5 在權威仿真評測中也拿下綜合排名第一，在核心的長時序任務、記憶任務兩個維度同樣登頂，完成了從實驗室指標到真實生產力的跨越。

Tairos要做具身時代的“大腦”

此前，騰訊始終明確不做機器人硬件，一度曾引發外界質疑。

對此，張正友以手機行業格局類比：行業最終會形成兩種成熟模式，一種是蘋果式的軟硬件全閉環，體驗最優但生態封閉；另一種是安卓式的底層系統賦能，開放生態、規模化落地。

如今，騰訊選擇的正是第二條路。這很大程度上源于，中國機器人本體制造能力已高度成熟，迭代快、穩定性強，騰訊無需重復造輪子。

騰訊的核心優勢在 AI、云與連接能力，因此 Tairos 定位是做具身智能的“通用大腦”：向上支撐應用開發商，向下賦能機器人本體廠商，讓硬件廠商無需從零搭建智能能力，讓應用廠商無需適配五花八門的硬件，整體降低行業落地門檻。

據虎嗅了解，落地數據已驗證這一戰略的價值：首次和宇樹打磨導覽場景時，基礎適配花了三個月，依托標準化接口后，新增場景 5 天即可落地；給越疆機器狗做系統適配更是只用了一天就完成部署。

張正友透露，騰訊選擇優先綁定越疆、宇樹、智元等頭部本體廠商，核心邏輯在于：頭部廠商的硬件穩定性高、問題少，算法打磨效率更高。“一旦與頭部廠商跑通標桿場景，圍繞其布局的集成商、生態客戶即可快速復制方案，實現做通一個、輻射一片的效果，效率遠高于零散對接中小廠商。”

值得強調的是，具身智能核心瓶頸仍是數據，亦是當前行業投入成本最高的環節。

張正友認為，當前行業普遍依賴的遙操作數據，正處于金字塔頂端，成本高、規模小、泛化性差。騰訊的思路是打通四層數據體系：用底層大規模數據做預訓練，提升模型泛化能力；用頂層高精度數據做微調，適配特定場景，最大化數據利用效率。

即便騰訊并非數據采集服務商，但其核心優勢在于模型研發與數據生產的聯動：模型團隊明確數據優化方向，反向指導數據廠商定向采集高價值數據，再通過騰訊云的存儲、計算能力，為具身智能企業提供數據存儲、處理、訓練的一體化解決方案，形成“數據 - 模型 - 云”的完整閉環。

算力層面，具身智能的需求正呈爆發式增長。

騰訊云異構計算研發總監陳煜東透露，具身智能客戶的算力需求年增速達 200%-300%，訓練規模從百卡級躍升至千卡、萬卡級；模型迭代周期縮短至兩三天，多模態數據清洗、標注的算力消耗也同步暴漲。

至于國產芯片的適配難題，陳煜東給出了高效解法：用 AI Agent 輔助算子遷移。“過去工程師手動遷移一個算子平均需要 5 天，如今通過 Agent 人機協同，一天就能完成精度達標、性能更優的遷移，大幅降低國產算力的使用門檻。”

當前，具身智能行業同質化嚴重，本體形態、落地場景都高度扎堆。張正友認為，這是行業早期的正常狀態，規模化落地尚未啟動，玩家集中探索可行場景并非壞事，充分競爭會加速技術迭代。

所以在落地節奏上，行業必然遵循“從易到難”的路徑：工業場景會率先實現規模化落地，因為環境結構化、物體類別少、任務標準化，數據需求相對可控，更容易達到生產級要求；而家庭、養老等非結構化場景，落地難度要高得多，核心門檻是安全。

張正友一再強調，進入家庭場景的機器人，安全性必須做到 100%，沒有任何妥協空間。“要實現安全的人機接觸，觸覺、力覺感知是必備能力。沒有力覺控制的機器人，攙扶老人時可能造成骨折，根本無法進入養老、康復等場景。”

綜上，騰訊在 AI 領域并不執著于技術噱頭式領先。互聯網時代，其靠連接人與人、人與服務、人與內容建立壁壘；AI 時代，它要靠連接模型與場景、智能與硬件、開發者與產業，成為 AI 基建的“水電煤”。

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