### 阿里云在具身智能领域的布局与未来展望 #### **行业现状与趋势** 1. **非共识阶段** 当前具身智能行业仍处于技术路线探索阶段，存在多种非共识观点。类似智能驾驶行业在四五年前的发展阶段，阿里云认为具身智能将经历从“非共识”到“共识”的过程，最终形成统一的技术路径。 2. **云边端协同趋势** 随着技术发展，端侧（如机器人本体）受限于功耗和物理空间，无法承载大算力需求，而复杂推理、长期任务规划等高级能力需依赖云端。同时，多机协作、工具调用等场景也需云端统一调度，云厂商的重要性日益凸显。 --- #### **阿里云的核心布局** 1. **数据处理能力** - **真机与仿真数据支持**：阿里云为“真机派”和“仿真派”提供全链路技术支持，包括数据采集、标注、传输、存储、清洗、分析等环节，通过湖仓一体架构实现高效数据生产。 - **高效仿真计算**：适配主流仿真软件，优化性能并降低计算成本，结合PAI平台与NVIDIA工具链，加速仿真流程。 2. **模型与算法支持** - **通义千问系列模型**：Qwen-VL等模型在空间感知、动态视觉理解、路径规划等具身智能核心需求上表现突出，成为行业后训练首选。 - **Qwen3-VL优化**：针对细粒度视觉理解、视频时序分析、3D感知与规划等场景进一步优化，为具身智能提供更强基础模型支撑。 - **多模型生态**：阿里云百炼集成自研及主流模型，支持客户按需调用，满足数据安全和定制化需求。 3. **工程化能力** - **基础设施与工具链**：基于智能驾驶领域积累的经验，阿里云提供完整的计算、存储、网络基础设施，以及开发框架、运行环境等技术栈支持。 - **全链路服务**：从数据采集、实时分析、故障诊断到模型优化，阿里云提供端到端的工程化解决方案，助力企业快速落地。 --- #### **未来展望：推动行业跃迁** 1. **生态构建** 阿里云通过开源策略、开发者社区（如魔搭平台）和系统化培训，降低开发者门槛，连接具身智能公司与开发者社群，加速技术普及。 2. **行业拐点预判** 类似智能驾驶行业在FSD v12推出后迎来技术收敛，阿里云认为具身智能也将迎来类似转折点。提前布局的云基础设施、模型能力及生态资源，将成为推动行业跃迁的关键力量。 3. **云厂商的核心角色** 阿里云通过“云边端协同”模式，为具身智能企业提供从数据到模型、从研发到量产的全链路支持，助力行业快速规模化发展。 --- ### **总结** 阿里云通过“数据+模型+工程化”三重布局，为具身智能行业提供从研发到量产的全栈支持。在非共识阶段，阿里云以平台能力和生态资源为行业夯实基础，期待未来具身智能迎来像FSD v12一样的技术拐点，推动行业快速成熟与普及。