阿里巴巴在具身智能領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步，技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸通過(guò)社交平臺(tái)宣布，團(tuán)隊(duì)已正式組建“機(jī)器人與具身智能專項(xiàng)小組”。這一動(dòng)作被視為該公司從資本布局轉(zhuǎn)向技術(shù)深耕的重要轉(zhuǎn)折，標(biāo)志著其戰(zhàn)略重心向自主核心技術(shù)研發(fā)傾斜。據(jù)內(nèi)部人士透露，該小組將聚焦多模態(tài)大模型與物理世界的深度融合，推動(dòng)智能體從虛擬交互向?qū)嶓w操作跨越。

行業(yè)背景顯示，全球科技巨頭正加速布局具身智能賽道。特斯拉采用全棧自研模式推進(jìn)人形機(jī)器人Optimus項(xiàng)目，F(xiàn)igure AI與OpenAI形成“AI大腦+硬件本體”的聯(lián)盟，谷歌DeepMind則通過(guò)RT系列模型探索通用控制技術(shù)。阿里巴巴的差異化路徑在于構(gòu)建“一腦多形”架構(gòu)——以通義千問(wèn)大模型為核心，適配不同形態(tài)的機(jī)器人本體。這種模式既避免重復(fù)開發(fā)硬件，又通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)軟硬協(xié)同。

資本動(dòng)作揭示戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型軌跡。2024年起，阿里巴巴連續(xù)投資法奧意威、星動(dòng)紀(jì)元、逐際動(dòng)力等機(jī)器人企業(yè)，2025年更密集參與宇樹科技C輪及自變量機(jī)器人A+輪融資。這些投資呈現(xiàn)明顯特征：聚焦協(xié)作機(jī)器人、靈巧手等具備商業(yè)化潛力的細(xì)分領(lǐng)域，同時(shí)覆蓋工業(yè)制造、物流配送等應(yīng)用場(chǎng)景。技術(shù)團(tuán)隊(duì)成立后，這些分散的“軀體”將與通義千問(wèn)“大腦”進(jìn)行深度耦合。

軟銀集團(tuán)的同步出手印證市場(chǎng)判斷。該集團(tuán)以54億美元收購(gòu)ABB機(jī)器人業(yè)務(wù)，補(bǔ)全了從芯片架構(gòu)（ARM）到整機(jī)制造的產(chǎn)業(yè)鏈布局。與阿里巴巴的生態(tài)整合路徑不同，軟銀選擇直接掌控成熟工業(yè)體系，試圖通過(guò)“AI+傳統(tǒng)機(jī)器人”實(shí)現(xiàn)快速落地。這種差異反映東西方巨頭的戰(zhàn)略分野：前者強(qiáng)調(diào)技術(shù)迭代與場(chǎng)景閉環(huán)，后者側(cè)重規(guī)模化生產(chǎn)與全球網(wǎng)絡(luò)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)面臨雙重挑戰(zhàn)。硬件層面，不同廠商的機(jī)器人存在協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、接口類型、運(yùn)動(dòng)控制等差異，需要構(gòu)建“通用翻譯層”實(shí)現(xiàn)指令適配。物理層面，精密減速機(jī)、力矩傳感器等核心部件的性能瓶頸，直接限制機(jī)器人操作精度與負(fù)載能力。阿里巴巴的應(yīng)對(duì)策略包括：通過(guò)云基礎(chǔ)設(shè)施降低研發(fā)成本，利用菜鳥倉(cāng)儲(chǔ)、餓了么配送等內(nèi)部場(chǎng)景獲取真實(shí)數(shù)據(jù)，形成“研發(fā)-測(cè)試-迭代”的閉環(huán)體系。

商業(yè)化進(jìn)程取決于成本管控。當(dāng)前，訓(xùn)練AI模型所需的數(shù)據(jù)采集成本與高端硬件制造成本疊加，構(gòu)成行業(yè)普遍難題。以物流場(chǎng)景為例，單個(gè)分揀機(jī)器人的力矩傳感器成本占整機(jī)30%，而訓(xùn)練其識(shí)別異形包裹的AI模型需消耗數(shù)萬(wàn)小時(shí)真實(shí)操作數(shù)據(jù)。阿里巴巴的優(yōu)勢(shì)在于，其生態(tài)體系可同時(shí)提供硬件訂單與數(shù)據(jù)資源，這種“內(nèi)部消化”模式顯著降低試錯(cuò)成本。

市場(chǎng)共識(shí)正在形成。英偉達(dá)CEO黃仁勛曾預(yù)測(cè)，AI與機(jī)器人結(jié)合將創(chuàng)造數(shù)萬(wàn)億元市場(chǎng)。宇樹科技創(chuàng)始人王興興的感慨揭示行業(yè)現(xiàn)狀：“AI生成文本圖像已超越人類，但實(shí)體操作能力仍是荒漠。”這種反差凸顯技術(shù)落地的迫切性。阿里巴巴的場(chǎng)景閉環(huán)戰(zhàn)略，恰好為破解“AI如何干活”的命題提供實(shí)驗(yàn)場(chǎng)——從倉(cāng)儲(chǔ)搬運(yùn)到即時(shí)配送，真實(shí)業(yè)務(wù)需求持續(xù)反哺模型進(jìn)化。

競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)多元化特征。特斯拉依托自動(dòng)駕駛技術(shù)積累，試圖復(fù)制“軟件定義硬件”的成功經(jīng)驗(yàn)；Figure AI借助OpenAI的算法優(yōu)勢(shì)，快速推進(jìn)雙足機(jī)器人商業(yè)化；谷歌則通過(guò)學(xué)術(shù)研究探索技術(shù)邊界。相比之下，阿里巴巴選擇“平臺(tái)+生態(tài)”模式，既保持技術(shù)自主性，又通過(guò)投資網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)。這種平衡術(shù)能否奏效，將取決于其整合軟硬資源的能力。

技術(shù)演進(jìn)與商業(yè)落地的碰撞仍在持續(xù)。當(dāng)多模態(tài)大模型具備更強(qiáng)的環(huán)境理解能力，當(dāng)機(jī)器人硬件突破成本與性能瓶頸，具身智能或?qū)⒅厮苤圃鞓I(yè)、服務(wù)業(yè)甚至家庭場(chǎng)景。在這場(chǎng)競(jìng)賽中，阿里巴巴的野心已超越技術(shù)追隨者角色——通過(guò)控制“大腦”與連接“軀體”，它試圖成為定義行業(yè)規(guī)則的關(guān)鍵參與者。但真正的考驗(yàn)在于，能否將實(shí)驗(yàn)室成果轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的商業(yè)解決方案。