阿里巴巴在具身智能领域迈出关键一步，技术负责人林俊旸通过社交平台宣布，团队已正式组建“机器人与具身智能专项小组”。这一动作被视为该公司从资本布局转向技术深耕的重要转折，标志着其战略重心向自主核心技术研发倾斜。据内部人士透露，该小组将聚焦多模态大模型与物理世界的深度融合，推动智能体从虚拟交互向实体操作跨越。
行业背景显示，全球科技巨头正加速布局具身智能赛道。特斯拉采用全栈自研模式推进人形机器人Optimus项目，Figure AI与OpenAI形成“AI大脑+硬件本体”的联盟，谷歌DeepMind则通过RT系列模型探索通用控制技术。阿里巴巴的差异化路径在于构建“一脑多形”架构——以通义千问大模型为核心，适配不同形态的机器人本体。这种模式既避免重复开发硬件，又通过标准化接口实现软硬协同。
资本动作揭示战略转型轨迹。2024年起，阿里巴巴连续投资法奥意威、星动纪元、逐际动力等机器人企业，2025年更密集参与宇树科技C轮及自变量机器人A+轮融资。这些投资呈现明显特征：聚焦协作机器人、灵巧手等具备商业化潜力的细分领域，同时覆盖工业制造、物流配送等应用场景。技术团队成立后，这些分散的“躯体”将与通义千问“大脑”进行深度耦合。
软银集团的同步出手印证市场判断。该集团以54亿美元收购ABB机器人业务，补全了从芯片架构（ARM）到整机制造的产业链布局。与阿里巴巴的生态整合路径不同，软银选择直接掌控成熟工业体系，试图通过“AI+传统机器人”实现快速落地。这种差异反映东西方巨头的战略分野：前者强调技术迭代与场景闭环，后者侧重规模化生产与全球网络。
技术实现面临双重挑战。硬件层面，不同厂商的机器人存在协议标准、接口类型、运动控制等差异，需要构建“通用翻译层”实现指令适配。物理层面，精密减速机、力矩传感器等核心部件的性能瓶颈，直接限制机器人操作精度与负载能力。阿里巴巴的应对策略包括：通过云基础设施降低研发成本，利用菜鸟仓储、饿了么配送等内部场景获取真实数据，形成“研发-测试-迭代”的闭环体系。
商业化进程取决于成本管控。当前，训练AI模型所需的数据采集成本与高端硬件制造成本叠加，构成行业普遍难题。以物流场景为例，单个分拣机器人的力矩传感器成本占整机30%，而训练其识别异形包裹的AI模型需消耗数万小时真实操作数据。阿里巴巴的优势在于，其生态体系可同时提供硬件订单与数据资源，这种“内部消化”模式显著降低试错成本。
市场共识正在形成。英伟达CEO黄仁勋曾预测，AI与机器人结合将创造数万亿元市场。宇树科技创始人王兴兴的感慨揭示行业现状：“AI生成文本图像已超越人类，但实体操作能力仍是荒漠。”这种反差凸显技术落地的迫切性。阿里巴巴的场景闭环战略，恰好为破解“AI如何干活”的命题提供实验场——从仓储搬运到即时配送，真实业务需求持续反哺模型进化。
竞争格局呈现多元化特征。特斯拉依托自动驾驶技术积累，试图复制“软件定义硬件”的成功经验；Figure AI借助OpenAI的算法优势，快速推进双足机器人商业化；谷歌则通过学术研究探索技术边界。相比之下，阿里巴巴选择“平台+生态”模式，既保持技术自主性，又通过投资网络构建应用生态。这种平衡术能否奏效，将取决于其整合软硬资源的能力。
技术演进与商业落地的碰撞仍在持续。当多模态大模型具备更强的环境理解能力，当机器人硬件突破成本与性能瓶颈，具身智能或将重塑制造业、服务业甚至家庭场景。在这场竞赛中，阿里巴巴的野心已超越技术追随者角色——通过控制“大脑”与连接“躯体”，它试图成为定义行业规则的关键参与者。但真正的考验在于，能否将实验室成果转化为可复制的商业解决方案。
