機器之心原創(chuàng)

作者：張倩

還記得那個會「功夫」的機器人嗎？

今年4月份，一個名叫「功夫boy」的機器人火出了圈，它的一招一式頗有練家子的味道。有意思的是，眼尖的觀眾還從中發(fā)現(xiàn)了馬保國獨創(chuàng)的「閃電五連鞭」。打那時起，我們就一直盼著能見到這款機器人。

沒想到，在3個月后的WAIC上，這個愿望實現(xiàn)了?，F(xiàn)場的「功夫boy」已經進行了全新升級，能夠完成「分鐘級」的武術表演，吸引了很多人圍觀。

更有趣的是，我們在論壇上還看到了另一個場景：這款功夫機器人與文生視頻的人物同步演示武術動作，勾勒出從一幅人工智能從虛擬存在走向物理世界的完整圖景

回到展區(qū)，我們發(fā)現(xiàn)它還不是「一個人」來的，旁邊還有它的「兄弟姐妹」——一個個頭稍小、長相更可愛的機器人（TeleBotM1）和一個能讓機器人遠程控制做出各種動作的遙操作系統(tǒng)。

在技術上，這些機器人很有代表性。

「功夫boy」能做出那些高難度動作，而且在保持速度的同時又不失平衡，證明它的「小腦」非常發(fā)達，足以精確控制身體的每一個環(huán)節(jié)，即使在機器人扎堆的WAIC現(xiàn)場，這種程度的控制也不多見。

小尺寸機器人則更考驗硬件研發(fā)能力，因為從外形上看，這顯然不是從宇樹等硬件廠商采購的標準本體。

遙操作系統(tǒng)學名叫「遠程全身遙操作系統(tǒng)TeleHumos」，通常在參觀機器人數據生產車間的時候能見到。這個系統(tǒng)做得好不好直接關系到機器人智能水平的迭代速度，畢竟眾所周知，大部分具身智能廠商都卡在數據上。但從「駕駛艙」的豪華配置來看（上肢雙臂外骨骼，下肢全向行走平臺，天翼5G公里級通信，還帶力覺反饋），這應該不止用于數據采集，有望使機器人在危險的場景中作業(yè)，而人類只需要在舒適的地方遠程遙操。

來逛展之前，我們對這些機器人背后的機構——中國電信人工智能研究院（TeleAI）有所了解，知道他們由中國電信集團CTO、首席科學家、中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學龍教授帶領，在大小腦的研發(fā)上是走在前面的。但完整看下來之后，不得不感嘆一句：不愧是央企，技術棧還是太全面了。

再一想，其實他們的王牌優(yōu)勢——「通信」還沒有在現(xiàn)場完整展示，很容易被逛展的人忽略。但作為從「單機智能」邁向「群體智慧」的神經系統(tǒng)，通信的重要性在未來不言而喻。

說實話，單看這幾個展臺，就能感受到這家央企在機器人上的野心不小。那么問題來了，他們到底想做什么？深挖之后，我們發(fā)現(xiàn)了答案。

TeleAI——具身智能賽道的「全能選手」

首先上結論：和很多聚焦于單個技術方向的具身智能公司不同，TeleAI確實有全棧自研的打算，并且已經做得非常不錯了。

他們做出這個選擇也不難理解。從整個行業(yè)的發(fā)展軌跡來看，虛擬和現(xiàn)實正結合得愈發(fā)緊密。之前做大模型的公司很多都不再甘心只困在屏幕后面，而是想要一個「身體」。這一方面是為了產生更大影響，另一方面也是智能進階的新突破口。與此同時，做機器人的廠商很多也不再甘心只是做硬件，而是想要給自己的機器人配上大小腦，畢竟誰也不想永遠當代工廠，光有軀殼沒有靈魂的機器人在市場上也很難有差異化競爭力。這樣一來，雙方都在向對方的領域滲透，全棧技術幾乎成了實力玩家的理想選擇。

更關鍵的是，真正復雜的應用場景下，各個技術模塊必須深度協(xié)同才能發(fā)揮作用，簡單的技術拼湊很難應對火場救援、精密操作這些高難度任務。

而且，作為一家央企，TeleAI本就承擔著搶占科技制高點、提升國有企業(yè)國際競爭力、推動國有企業(yè)產業(yè)升級的重任，因此全棧自研對于別人來說是「選擇題」，對于他們來說卻是「必答題」。而只有把必答題都做好，央企才算真正兌現(xiàn)了國家賦予他們的時代使命。

硬件、軟件、數據……

TeleAI展開了全方位的技術探索

那TeleAI在這些必答題上答得怎么樣了呢？從公開資料和WAIC現(xiàn)場的介紹中，我們發(fā)現(xiàn)了很多「亮點」。這些亮點不止增強了TeleAI的競爭力，還為整個具身智能行業(yè)貢獻了新的思路。

自研、不受限的硬件

現(xiàn)在做機器人的公司很多，但真正自研硬件的并不多，大部分都是從宇樹、波士頓動力這些廠商采購標準本體，然后在上面跑自己的算法。這種做法當然有好處，省時省力，能快速出demo。但問題是，你永遠受限于別人硬件的能力上限，想要的功能實現(xiàn)不了，算法再優(yōu)秀也白搭。

TeleAI顯然不想走這條路。從現(xiàn)場展示的情況來看，他們在硬件上下的功夫一點也不比軟件少。

如我們所料，展區(qū)的小機器人確實不是采購的標準本體，而是從算法到硬件都走了自研路線。從現(xiàn)場來看，它能穩(wěn)穩(wěn)地站立和行走，因為內部搭載了自研的多電機協(xié)同驅動控制嵌入式硬件系統(tǒng)和運動控制算法。不僅如此，它的上肢還支持個性化定制。對于研發(fā)人員來說，這應該是一次非常難得的體驗，因為你想要什么功能就能直接在硬件層面實現(xiàn)，而不用遷就別人的設計思路。更重要的是，這些在小尺寸機器人上積累的經驗可以很自然地擴展到TeleAI即將推出的全尺寸人形機器人上。

為了讓全尺寸機器人更加靈活，TeleAI還自研了一個關鍵部件——六自由度并聯(lián)腰部關節(jié)。這個聽起來很技術的名字背后，其實解決的是一個很實際的問題：怎么讓機器人在顛簸的路面上也能平穩(wěn)行走，同時還能完成需要上肢配合的精細任務，比如端一杯水而不灑出來。他們的方案是在腰部設計一個具有三自由度轉動和三自由度移動的全向防搖隔震結構，有效降低上下肢之間的相互干擾，保證行走和操作的誤差隔離。

除了機器人本體，TeleAI在現(xiàn)場展示的全身遙操作硬件平臺也很有技術含量。說到遙操作，它的核心是將操作者的動作同步傳遞給遠端設備。它既能給真實場景部署機器人提供安全底線，又能在此過程中收集真實世界的數據。這其實是通往自主操作路上一個非常重要的中間步驟，就像自動駕駛場景中的「安全員」。如果遙操作系統(tǒng)足夠完善，自主操作所需的數據飛輪就能很快建立起來。

但現(xiàn)實是，大多數遙操作系統(tǒng)還做不到真正的「遙」。受限于通信基礎設施，它們基本只能在室內近距離操作，這就大大限制了應用場景。TeleAI的創(chuàng)新在于利用自家的5G專網和智傳網（將AI與通信融合起來的一項基礎設施）技術，把遙操作的工作范圍擴展到了公里級。這意味著什么？在火場、沒有氧氣的機房這些危險環(huán)境中，機器人可以作為人類的「替身」去完成任務，而操作員可以在安全距離之外進行控制。此外，它還能幫忙收集一些實驗室很難收集到的負樣本。

從硬件層面來看，TeleAI的思路很清晰：與其像大多數公司那樣采購標準本體然后跑自己的算法，不如從底層開始自研。這種做法的價值不僅僅是為了差異化，更重要的是能為國內機器人硬件行業(yè)帶來新的技術思路。軟硬件一體化往往能通過雙方的相互迭代和配合，催生意想不到的創(chuàng)新。

大小腦協(xié)同的軟件架構

如果說硬件是機器人的「軀殼」，那么大腦和小腦就是它的「靈魂」。不過在軟件這塊，行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和硬件端又不太一樣。

先說大腦?，F(xiàn)在做機器人大腦的公司都有一個共同的痛點——數據。訓練一個聰明的機器人大腦需要海量的操作數據，但問題是，大家都在用自家的機器人采集數據，結果就是數據和特定硬件強綁定了。用A家靈巧手采集的數據，訓練出的模型很難直接用在B家的夾爪上；即使都是做抓取，不同的機器人本體之間也很難共享數據。這就造成了一個尷尬的局面：雖然整個行業(yè)的數據總量看起來不少，但分散到每個具體的機器人平臺上，又變得很稀缺了。

這種數據孤島不僅限制了單個公司的發(fā)展速度，更阻礙了通用操作模型的進步。畢竟，如果每家公司都只能用自己那點數據訓練模型，那距離真正智能的機器人大腦還有很長的路要走。

TeleAI顯然意識到了這個問題，他們的解決思路是：通過跨本體VLA大模型，在統(tǒng)一的隱空間內，對齊不同機器人本體的動作空間。簡單來說，不管你的機器人有20個自由度，還是只有7個，這個模型都能找到一種通用的「語言」來描述它們的動作。

基于這種對齊，模型在訓練時就能利用所有不同來源的數據，而不再局限于特定硬件。這樣帶來的效果是顯著的：當需要將模型部署到一個新的機器人平臺時，僅需要極少量的樣本數據進行微調，就能實現(xiàn)高效的泛化。以下視頻中「分鐘級」廚房長序列操作任務的執(zhí)行就是這種泛化性的直觀體現(xiàn)。

再來說小腦。小腦的問題非常直觀——很多機器人壓根站不穩(wěn)，更別說做復雜動作了。

你可能還記得機器人馬拉松上那些「花式摔倒」的名場面，很多都是小腦出了問題?，F(xiàn)在市面上的機器人，要么只會單一的走路步態(tài)，遇到不平的地面就懵了；要么雖然能做一些炫酷動作，但穩(wěn)定性堪憂，動不動就失去平衡。更關鍵的是，很多機器人的運動控制還停留在預設軌跡的層面，缺乏對環(huán)境的感知和自適應能力。

這種狀況的根本原因在于，很多團隊把小腦當成了一個單純的控制問題來解決，用傳統(tǒng)的控制算法讓機器人「按部就班」地執(zhí)行動作。但真實環(huán)境遠比實驗室復雜，地面有高低起伏，還可能有各種突發(fā)狀況，這時候僵化的控制策略就暴露出了局限性。

TeleAI在小腦這塊的思路是：既然真實環(huán)境這么復雜，那就讓機器人學會更多種步態(tài)，然后根據實際情況靈活切換。他們開發(fā)的統(tǒng)一多步態(tài)混合專家模型讓機器人掌握了走、跑、跳、蹲、爬等超過10種步態(tài)能力，更重要的是，機器人能利用視覺傳感器感知地形，然后從這個「步態(tài)庫」中自主選擇最合適的方式來應對不同的地面條件。

但TeleAI的野心顯然不止于此。他們還向武術、舞蹈這些高難度仿人運動發(fā)起了挑戰(zhàn)，構建了高動態(tài)具身小腦。這塊的技術難度要比普通的行走控制高出不少，因為武術動作不僅要求精確，還要保持連貫性和穩(wěn)定性。

他們的解決方案有兩個核心創(chuàng)新：一是通過物理約束驅動的動作預處理，確保從視頻中提取的動作對機器人來說是物理可行且穩(wěn)定的；二是采用了一種動態(tài)調整精度的自適應跟蹤機制，讓機器人先學習長段動作的基本軌跡，再逐步提高模仿的精度。這種由粗到精的學習方式，既保證了訓練的穩(wěn)定性，又確保了最終動作的質量。

正是通過這些技術，TeleAI成功讓機器人實現(xiàn)了分鐘級的長序列武術表演，動作兼具穩(wěn)定性和表現(xiàn)力。同時，他們還開源了這項研究的代碼，為整個行業(yè)貢獻了高效的小腦方案。

TeleAI的高動態(tài)仿人運動相關研究——KungfuBot。開源地址：https://github.com/TeleHuman/PBHC

TeleAI近期將這項工作進行了升級，首先支持了文生視頻接口，由星辰大模型生成人類復雜動作視頻，隨后由機器人模仿人類行為，實現(xiàn)文生視頻人物和機器人高度同步；其次擴展了武術動作的長度，首次實現(xiàn)人形機器人「分鐘級」武術動作復刻

當然，有了聰明的大腦和靈活的小腦還不夠，關鍵是要讓它們能夠有效協(xié)同。我們發(fā)現(xiàn)，TeleAI在大小腦協(xié)同方向也做了一些工作，比如能讓機器人在搖晃的公交車上刷卡的全身協(xié)同系統(tǒng)——ALMI。他們還同步開源了超80000條高質量全身協(xié)同數據，在算法和數據方面都為行業(yè)做出了貢獻。開源地址：https://github.com/TeleHuman/ALMI-Open

高效、貼近現(xiàn)實的具身智能數據平臺

說完大腦小腦，還有一個更根本的問題需要解決——數據，各種數據。這可能是整個具身智能行業(yè)最頭疼的問題之一。

和做大模型的公司不同，機器人公司沒法直接從互聯(lián)網上「薅」數據。你想讓機器人學會抓杯子，就得真的找個機器人去抓成千上萬次。

很多公司想到了用仿真來解決這個問題，在虛擬環(huán)境中讓機器人「練習」千萬次，然后再遷移到現(xiàn)實中。但仿真環(huán)境再逼真，和真實世界還是有差距的。這個Sim2RealGap幾乎是每個做機器人的公司都會遇到的攔路虎

更麻煩的是，即使解決了仿真問題，生成數據的效率也是個大問題。很多公司的仿真平臺還停留在手工搭建場景、手動設計任務的階段，這種方式根本無法滿足大規(guī)模訓練的數據需求。

在這個問題上，TeleAI的思路很有參考價值，那就是讓仿真環(huán)境盡可能貼近現(xiàn)實，同時用AI來自動化生成數據

具體來說，他們在自己的數據平臺上構建了一個逼真的虛擬世界。平臺引入了真實世界的掃描資產，并通過3D高速點云技術，在重建場景時保留豐富的幾何與語義信息。針對鉸鏈物體等復雜資產，平臺會進行物理屬性的推理和重建，以滿足物理穩(wěn)定性和適應性的要求。

在搭建好虛擬場景后，一個由大模型驅動的「數據采集智能體」便開始在其中高效地工作。這個智能體可以自動化地執(zhí)行一系列任務，包括生成多樣化的操作任務、推理物體的功能、生成空間約束并自動規(guī)劃生成機器人的運動軌跡。

開源地址：https://github.com/TeleHuman/HumanoidGen

為了讓仿真數據能夠更好地指導現(xiàn)實，平臺還引入了「世界模型」作為核心驅動。世界模型本質上是一個可學習的環(huán)境模擬器，它能讓智能體在其中理解環(huán)境動態(tài)、預測未來狀態(tài)，甚至生成想象中的交互軌跡，從而擺脫對真實環(huán)境數據的依賴。

TeleAI團隊提出的兩階段雙臂軌跡預測流程，通過微調文本到視頻模型來預測機器人軌跡，并利用擴散策略生成動作，以應對通用性和數據稀缺性的挑戰(zhàn)。

這個虛實結合的數據平臺大大加快了TeleAI的研發(fā)進度，前面提到的小尺寸機器人的導航能力就是依靠該平臺合成的數據訓練出來的。

而且，這個數據平臺其實也體現(xiàn)了TeleAI全棧技術思路的一致性。無論是前面提到的硬件自研，還是大腦小腦的協(xié)同設計，背后都有一個共同的邏輯——掌握核心環(huán)節(jié)的主動權。數據作為AI的「燃料」，自然也不能例外。當別人還在為數據稀缺發(fā)愁時，他們已經能夠自動化、規(guī)?；厣a高質量訓練數據了。

從單機到協(xié)作

TeleAI的機器人不是「孤島」

有了這些技術積累，一個新的問題浮出水面：機器人要真正走向實用，光靠單機智能夠嗎

想象一下這樣的場景：機器人需要進入火場救援，或者在核輻射環(huán)境中執(zhí)行任務。這些地方人類無法直接進入，但任務又極其復雜，需要機器人具備強大的感知、決策和操作能力。問題來了——前面提到的那些先進技術，無論是跨本體VLA大模型還是高動態(tài)具身小腦，都需要強大的算力支撐。但機器人作為端側設備，不可能背著一臺服務器到處跑。

更現(xiàn)實的挑戰(zhàn)是，這些復雜環(huán)境下的任務往往變化多端，單靠事先訓練好的模型很難應對所有突發(fā)情況。你需要云端的大模型實時分析情況、制定策略，然后傳回給機器人執(zhí)行。但這就涉及到網絡傳輸問題了——高清視頻、各種傳感器數據需要實時上傳，控制指令需要毫秒級下發(fā)，任何延遲都可能導致任務失敗甚至安全事故。

從這個角度來看，前面講的那些技術——無論大腦小腦多聰明、硬件多先進——如果被困在單機模式下，能發(fā)揮的作用始終有限。真正的突破在于讓機器人不再是一個「孤島」，而是整個智能網絡中的一個節(jié)點。

正是基于這樣的思考，TeleAI在機器人技術之外，還在同步布局和研究一個很重要的方向——智傳網（AIFlow）。簡單來說，這是一套專門為AI應用設計的網絡架構，能夠讓智能能力在「端、邊、云」之間像數據一樣自由流動。

對機器人而言，這意味著什么？復雜的推理任務可以交給云端的大模型處理，實時性要求高的控制任務可能在邊緣側完成，而機器人本體只需要專注于執(zhí)行層面的工作。更關鍵的是，基于5G專網的通信能力，整個過程的延遲可以控制到極低，完全滿足實時操控的需求。

這就是為什么TeleAI能夠實現(xiàn)公里級的遙操作——他們背后有一張能夠支撐實時智能傳輸的網絡。

這種端邊云協(xié)同不僅解決了算力分配問題，還帶來了意想不到的好處。比如，多個機器人可以共享同一個云端「大腦」的計算資源，一個機器人遇到的新情況可以快速共享給其他機器人學習。原本相互獨立的機器人個體，變成了一個能夠協(xié)同作戰(zhàn)的智能網絡。

從技術發(fā)展的角度來看，這種思路其實很符合當下AI領域的整體趨勢——從單點突破走向系統(tǒng)協(xié)同。TeleAI的智傳網技術，本質上是為具身智能提供了一個更大的「舞臺」，讓機器人的智能上限不再受制于本體的物理限制。這種將AI、具身智能與通信網絡深度融合的能力是他們的獨特優(yōu)勢。

央企進軍具身智能的「另一種打法」

當我們再次看到「功夫boy」行云流水般的武術表演時，或許應該透過現(xiàn)象看本質。這不僅僅是一場技術秀，更是中國具身智能產業(yè)厚積薄發(fā)的一個縮影。

從實驗室的算法研究，到硬件平臺的自主研發(fā)，再到數據、算力、通信等基礎設施的協(xié)同，TeleAI正在證明一件事：具身智能的未來，不在于單打獨斗的技術突破，而在于生態(tài)級的協(xié)同創(chuàng)新。因此，雖然他們選擇的技術路徑投入更大、周期更長，但一旦形成閉環(huán)，便能積蓄起無與倫比的長期發(fā)展動能。

在整個具身智能行業(yè)中，TeleAI也是最適合走這條長期路線的團隊，因為中國電信本身有很多現(xiàn)成的場景，需要借助具身智能去實現(xiàn)無人化、自動化，例如算力中心的自動化巡檢、運維、部件更換、清潔等。所以只要把能力搭建起來，TeleAI的機器人就有很多場景可以去部署。

長期來看，作為央企旗下的實驗室，TeleAI全棧自研能力的提升也是國內具身智能行業(yè)自主能力的保障——他們在關鍵節(jié)點提供可控備份，并向產業(yè)鏈持續(xù)輸送可復用的技術模塊。

這種深度整合的發(fā)展路徑，或許正是中國在全球具身智能競賽中最大的差異化優(yōu)勢。當技術能力與應用場景、基礎設施形成有機統(tǒng)一時，真正的產業(yè)變革才會到來。

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/gFuqLwF1CW4JJN9XDDim6g

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