商業(yè)
30萬存款定律
甚至生成想象中的交互軌跡，
楊亮
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金店有人{(lán)帶探測(cè)儀}：找黃金店方愿向歸還者付；酬金
2025-07-30 04:16:23
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機(jī)器之心原創(chuàng)
作者：張倩
還記得那個(gè)會(huì)「功夫」的機(jī)器人嗎？
今年4月份，一個(gè)名叫「功夫boy」的機(jī)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(guó)獨(dú)創(chuàng)的「閃電五連鞭」。打那時(shí)起，我們就一直盼著能見到這款機(jī)器人。
沒想到，在3個(gè)月后的WAIC上，這個(gè)愿望實(shí)現(xiàn)了?，F(xiàn)場(chǎng)的「功夫boy」已經(jīng)進(jìn)行了全新升級(jí)，能夠完成「分鐘級(jí)」的武術(shù)表演，吸引了很多人圍觀。
更有趣的是，我們?cè)谡搲线€看到了另一個(gè)場(chǎng)景：這款功夫機(jī)器人與文生視頻的人物同步演示武術(shù)動(dòng)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(gè)人」來的，旁邊還有它的「兄弟姐妹」——一個(gè)個(gè)頭稍小、長(zhǎng)相更可愛的機(jī)器人（TeleBotM1）和一個(gè)能讓機(jī)器人遠(yuǎn)程控制做出各種動(dòng)作的遙操作系統(tǒng)。
在技術(shù)上，這些機(jī)器人很有代表性。
「功夫boy」能做出那些高難度動(dòng)作，而且在保持速度的同時(shí)又不失平衡，證明它的「小腦」非常發(fā)達(dá)，足以精確控制身體的每一個(gè)環(huán)節(jié)，即使在機(jī)器人扎堆的WAIC現(xiàn)場(chǎng)，這種程度的控制也不多見。
小尺寸機(jī)器人則更考驗(yàn)硬件研發(fā)能力，因?yàn)閺耐庑紊峡矗@顯然不是從宇樹等硬件廠商采購(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)本體。
遙操作系統(tǒng)學(xué)名叫「遠(yuǎn)程全身遙操作系統(tǒng)TeleHumos」，通常在參觀機(jī)器人數(shù)據(jù)生產(chǎn)車間的時(shí)候能見到。這個(gè)系統(tǒng)做得好不好直接關(guān)系到機(jī)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(shù)據(jù)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(tái)，天翼5G公里級(jí)通信，還帶力覺反饋），這應(yīng)該不止用于數(shù)據(jù)采集，有望使機(jī)器人在危險(xiǎn)的場(chǎng)景中作業(yè)，而人類只需要在舒適的地方遠(yuǎn)程遙操。
來逛展之前，我們對(duì)這些機(jī)器人背后的機(jī)構(gòu)——中國(guó)電信人工智能研究院（TeleAI）有所了解，知道他們由中國(guó)電信集團(tuán)CTO、首席科學(xué)家、中國(guó)電信人工智能研究院（TeleAI）院長(zhǎng)李學(xué)龍教授帶領(lǐng)，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(shù)棧還是太全面了。
再一想，其實(shí)他們的王牌優(yōu)勢(shì)——「通信」還沒有在現(xiàn)場(chǎng)完整展示，很容易被逛展的人忽略。但作為從「單機(jī)智能」邁向「群體智慧」的神經(jīng)系統(tǒng)，通信的重要性在未來不言而喻。
說實(shí)話，單看這幾個(gè)展臺(tái)，就能感受到這家央企在機(jī)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(jié)論：和很多聚焦于單個(gè)技術(shù)方向的具身智能公司不同，TeleAI確實(shí)有全棧自研的打算，并且已經(jīng)做得非常不錯(cuò)了。
他們做出這個(gè)選擇也不難理解。從整個(gè)行業(yè)的發(fā)展軌跡來看，虛擬和現(xiàn)實(shí)正結(jié)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(gè)「身體」。這一方面是為了產(chǎn)生更大影響，另一方面也是智能進(jìn)階的新突破口。與此同時(shí)，做機(jī)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(jī)器人配上大小腦，畢竟誰也不想永遠(yuǎn)當(dāng)代工廠，光有軀殼沒有靈魂的機(jī)器人在市場(chǎng)上也很難有差異化競(jìng)爭(zhēng)力。這樣一來，雙方都在向?qū)Ψ降念I(lǐng)域滲透，全棧技術(shù)幾乎成了實(shí)力玩家的理想選擇。
更關(guān)鍵的是，真正復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景下，各個(gè)技術(shù)模塊必須深度協(xié)同才能發(fā)揮作用，簡(jiǎn)單的技術(shù)拼湊很難應(yīng)對(duì)火場(chǎng)救援、精密操作這些高難度任務(wù)。
而且，作為一家央企，TeleAI本就承擔(dān)著搶占科技制高點(diǎn)、提升國(guó)有企業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力、推動(dòng)國(guó)有企業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重任，因此全棧自研對(duì)于別人來說是「選擇題」，對(duì)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(guó)家賦予他們的時(shí)代使命。
硬件、軟件、數(shù)據(jù)……
TeleAI展開了全方位的技術(shù)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(chǎng)的介紹中，我們發(fā)現(xiàn)了很多「亮點(diǎn)」。這些亮點(diǎn)不止增強(qiáng)了TeleAI的競(jìng)爭(zhēng)力，還為整個(gè)具身智能行業(yè)貢獻(xiàn)了新的思路。
自研、不受限的硬件
現(xiàn)在做機(jī)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(dòng)力這些廠商采購(gòu)標(biāo)準(zhǔn)本體，然后在上面跑自己的算法。這種做法當(dāng)然有好處，省時(shí)省力，能快速出demo。但問題是，你永遠(yuǎn)受限于別人硬件的能力上限，想要的功能實(shí)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(chǎng)展示的情況來看，他們?cè)谟布舷碌墓Ψ蛞稽c(diǎn)也不比軟件少。
如我們所料，展區(qū)的小機(jī)器人確實(shí)不是采購(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)本體，而是從算法到硬件都走了自研路線。從現(xiàn)場(chǎng)來看，它能穩(wěn)穩(wěn)地站立和行走，因?yàn)閮?nèi)部搭載了自研的多電機(jī)協(xié)同驅(qū)動(dòng)控制嵌入式硬件系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制算法。不僅如此，它的上肢還支持個(gè)性化定制。對(duì)于研發(fā)人員來說，這應(yīng)該是一次非常難得的體驗(yàn)，因?yàn)槟阆胍裁垂δ芫湍苤苯釉谟布用鎸?shí)現(xiàn)，而不用遷就別人的設(shè)計(jì)思路。更重要的是，這些在小尺寸機(jī)器人上積累的經(jīng)驗(yàn)可以很自然地?cái)U(kuò)展到TeleAI即將推出的全尺寸人形機(jī)器人上。
為了讓全尺寸機(jī)器人更加靈活，TeleAI還自研了一個(gè)關(guān)鍵部件——六自由度并聯(lián)腰部關(guān)節(jié)。這個(gè)聽起來很技術(shù)的名字背后，其實(shí)解決的是一個(gè)很實(shí)際的問題：怎么讓機(jī)器人在顛簸的路面上也能平穩(wěn)行走，同時(shí)還能完成需要上肢配合的精細(xì)任務(wù)，比如端一杯水而不灑出來。他們的方案是在腰部設(shè)計(jì)一個(gè)具有三自由度轉(zhuǎn)動(dòng)和三自由度移動(dòng)的全向防搖隔震結(jié)構(gòu)，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(jī)器人本體，TeleAI在現(xiàn)場(chǎng)展示的全身遙操作硬件平臺(tái)也很有技術(shù)含量。說到遙操作，它的核心是將操作者的動(dòng)作同步傳遞給遠(yuǎn)端設(shè)備。它既能給真實(shí)場(chǎng)景部署機(jī)器人提供安全底線，又能在此過程中收集真實(shí)世界的數(shù)據(jù)。這其實(shí)是通往自主操作路上一個(gè)非常重要的中間步驟，就像自動(dòng)駕駛場(chǎng)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(shù)據(jù)飛輪就能很快建立起來。
但現(xiàn)實(shí)是，大多數(shù)遙操作系統(tǒng)還做不到真正的「遙」。受限于通信基礎(chǔ)設(shè)施，它們基本只能在室內(nèi)近距離操作，這就大大限制了應(yīng)用場(chǎng)景。TeleAI的創(chuàng)新在于利用自家的5G專網(wǎng)和智傳網(wǎng)（將AI與通信融合起來的一項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施）技術(shù)，把遙操作的工作范圍擴(kuò)展到了公里級(jí)。這意味著什么？在火場(chǎng)、沒有氧氣的機(jī)房這些危險(xiǎn)環(huán)境中，機(jī)器人可以作為人類的「替身」去完成任務(wù)，而操作員可以在安全距離之外進(jìn)行控制。此外，它還能幫忙收集一些實(shí)驗(yàn)室很難收集到的負(fù)樣本。
從硬件層面來看，TeleAI的思路很清晰：與其像大多數(shù)公司那樣采購(gòu)標(biāo)準(zhǔn)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(jià)值不僅僅是為了差異化，更重要的是能為國(guó)內(nèi)機(jī)器人硬件行業(yè)帶來新的技術(shù)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(gòu)
如果說硬件是機(jī)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。現(xiàn)在做機(jī)器人大腦的公司都有一個(gè)共同的痛點(diǎn)——數(shù)據(jù)。訓(xùn)練一個(gè)聰明的機(jī)器人大腦需要海量的操作數(shù)據(jù)，但問題是，大家都在用自家的機(jī)器人采集數(shù)據(jù)，結(jié)果就是數(shù)據(jù)和特定硬件強(qiáng)綁定了。用A家靈巧手采集的數(shù)據(jù)，訓(xùn)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(jī)器人本體之間也很難共享數(shù)據(jù)。這就造成了一個(gè)尷尬的局面：雖然整個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)總量看起來不少，但分散到每個(gè)具體的機(jī)器人平臺(tái)上，又變得很稀缺了。
這種數(shù)據(jù)孤島不僅限制了單個(gè)公司的發(fā)展速度，更阻礙了通用操作模型的進(jìn)步。畢竟，如果每家公司都只能用自己那點(diǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，那距離真正智能的機(jī)器人大腦還有很長(zhǎng)的路要走。
TeleAI顯然意識(shí)到了這個(gè)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(nèi)，對(duì)齊不同機(jī)器人本體的動(dòng)作空間。簡(jiǎn)單來說，不管你的機(jī)器人有20個(gè)自由度，還是只有7個(gè)，這個(gè)模型都能找到一種通用的「語言」來描述它們的動(dòng)作。
基于這種對(duì)齊，模型在訓(xùn)練時(shí)就能利用所有不同來源的數(shù)據(jù)，而不再局限于特定硬件。這樣帶來的效果是顯著的：當(dāng)需要將模型部署到一個(gè)新的機(jī)器人平臺(tái)時(shí)，僅需要極少量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，就能實(shí)現(xiàn)高效的泛化。以下視頻中「分鐘級(jí)」廚房長(zhǎng)序列操作任務(wù)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(jī)器人壓根站不穩(wěn)，更別說做復(fù)雜動(dòng)作了。
你可能還記得機(jī)器人馬拉松上那些「花式摔倒」的名場(chǎng)面，很多都是小腦出了問題?，F(xiàn)在市面上的機(jī)器人，要么只會(huì)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(dòng)作，但穩(wěn)定性堪憂，動(dòng)不動(dòng)就失去平衡。更關(guān)鍵的是，很多機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制還停留在預(yù)設(shè)軌跡的層面，缺乏對(duì)環(huán)境的感知和自適應(yīng)能力。
這種狀況的根本原因在于，很多團(tuán)隊(duì)把小腦當(dāng)成了一個(gè)單純的控制問題來解決，用傳統(tǒng)的控制算法讓機(jī)器人「按部就班」地執(zhí)行動(dòng)作。但真實(shí)環(huán)境遠(yuǎn)比實(shí)驗(yàn)室復(fù)雜，地面有高低起伏，還可能有各種突發(fā)狀況，這時(shí)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(shí)環(huán)境這么復(fù)雜，那就讓機(jī)器人學(xué)會(huì)更多種步態(tài)，然后根據(jù)實(shí)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(jī)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(jī)器人能利用視覺傳感器感知地形，然后從這個(gè)「步態(tài)庫」中自主選擇最合適的方式來應(yīng)對(duì)不同的地面條件。
但TeleAI的野心顯然不止于此。他們還向武術(shù)、舞蹈這些高難度仿人運(yùn)動(dòng)發(fā)起了挑戰(zhàn)，構(gòu)建了高動(dòng)態(tài)具身小腦。這塊的技術(shù)難度要比普通的行走控制高出不少，因?yàn)槲湫g(shù)動(dòng)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(gè)核心創(chuàng)新：一是通過物理約束驅(qū)動(dòng)的動(dòng)作預(yù)處理，確保從視頻中提取的動(dòng)作對(duì)機(jī)器人來說是物理可行且穩(wěn)定的；二是采用了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整精度的自適應(yīng)跟蹤機(jī)制，讓機(jī)器人先學(xué)習(xí)長(zhǎng)段動(dòng)作的基本軌跡，再逐步提高模仿的精度。這種由粗到精的學(xué)習(xí)方式，既保證了訓(xùn)練的穩(wěn)定性，又確保了最終動(dòng)作的質(zhì)量。
正是通過這些技術(shù)，TeleAI成功讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了分鐘級(jí)的長(zhǎng)序列武術(shù)表演，動(dòng)作兼具穩(wěn)定性和表現(xiàn)力。同時(shí)，他們還開源了這項(xiàng)研究的代碼，為整個(gè)行業(yè)貢獻(xiàn)了高效的小腦方案。
TeleAI的高動(dòng)態(tài)仿人運(yùn)動(dòng)相關(guān)研究——KungfuBot。開源地址：https://github.com/TeleHuman/PBHC
TeleAI近期將這項(xiàng)工作進(jìn)行了升級(jí)，首先支持了文生視頻接口，由星辰大模型生成人類復(fù)雜動(dòng)作視頻，隨后由機(jī)器人模仿人類行為，實(shí)現(xiàn)文生視頻人物和機(jī)器人高度同步；其次擴(kuò)展了武術(shù)動(dòng)作的長(zhǎng)度，首次實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人「分鐘級(jí)」武術(shù)動(dòng)作復(fù)刻
當(dāng)然，有了聰明的大腦和靈活的小腦還不夠，關(guān)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(jī)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(zhì)量全身協(xié)同數(shù)據(jù)，在算法和數(shù)據(jù)方面都為行業(yè)做出了貢獻(xiàn)。開源地址：https://github.com/TeleHuman/ALMI-Open
高效、貼近現(xiàn)實(shí)的具身智能數(shù)據(jù)平臺(tái)
說完大腦小腦，還有一個(gè)更根本的問題需要解決——數(shù)據(jù)，各種數(shù)據(jù)。這可能是整個(gè)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(jī)器人公司沒法直接從互聯(lián)網(wǎng)上「薅」數(shù)據(jù)。你想讓機(jī)器人學(xué)會(huì)抓杯子，就得真的找個(gè)機(jī)器人去抓成千上萬次。
很多公司想到了用仿真來解決這個(gè)問題，在虛擬環(huán)境中讓機(jī)器人「練習(xí)」千萬次，然后再遷移到現(xiàn)實(shí)中。但仿真環(huán)境再逼真，和真實(shí)世界還是有差距的。這個(gè)Sim2RealGap幾乎是每個(gè)做機(jī)器人的公司都會(huì)遇到的攔路虎
更麻煩的是，即使解決了仿真問題，生成數(shù)據(jù)的效率也是個(gè)大問題。很多公司的仿真平臺(tái)還停留在手工搭建場(chǎng)景、手動(dòng)設(shè)計(jì)任務(wù)的階段，這種方式根本無法滿足大規(guī)模訓(xùn)練的數(shù)據(jù)需求。
在這個(gè)問題上，TeleAI的思路很有參考價(jià)值，那就是讓仿真環(huán)境盡可能貼近現(xiàn)實(shí)，同時(shí)用AI來自動(dòng)化生成數(shù)據(jù)
具體來說，他們?cè)谧约旱臄?shù)據(jù)平臺(tái)上構(gòu)建了一個(gè)逼真的虛擬世界。平臺(tái)引入了真實(shí)世界的掃描資產(chǎn)，并通過3D高速點(diǎn)云技術(shù)，在重建場(chǎng)景時(shí)保留豐富的幾何與語義信息。針對(duì)鉸鏈物體等復(fù)雜資產(chǎn)，平臺(tái)會(huì)進(jìn)行物理屬性的推理和重建，以滿足物理穩(wěn)定性和適應(yīng)性的要求。
在搭建好虛擬場(chǎng)景后，一個(gè)由大模型驅(qū)動(dòng)的「數(shù)據(jù)采集智能體」便開始在其中高效地工作。這個(gè)智能體可以自動(dòng)化地執(zhí)行一系列任務(wù)，包括生成多樣化的操作任務(wù)、推理物體的功能、生成空間約束并自動(dòng)規(guī)劃生成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。
開源地址：https://github.com/TeleHuman/HumanoidGen
為了讓仿真數(shù)據(jù)能夠更好地指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)，平臺(tái)還引入了「世界模型」作為核心驅(qū)動(dòng)。世界模型本質(zhì)上是一個(gè)可學(xué)習(xí)的環(huán)境模擬器，它能讓智能體在其中理解環(huán)境動(dòng)態(tài)、預(yù)測(cè)未來狀態(tài)，甚至生成想象中的交互軌跡，從而擺脫對(duì)真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的依賴。
TeleAI團(tuán)隊(duì)提出的兩階段雙臂軌跡預(yù)測(cè)流程，通過微調(diào)文本到視頻模型來預(yù)測(cè)機(jī)器人軌跡，并利用擴(kuò)散策略生成動(dòng)作，以應(yīng)對(duì)通用性和數(shù)據(jù)稀缺性的挑戰(zhàn)。
這個(gè)虛實(shí)結(jié)合的數(shù)據(jù)平臺(tái)大大加快了TeleAI的研發(fā)進(jìn)度，前面提到的小尺寸機(jī)器人的導(dǎo)航能力就是依靠該平臺(tái)合成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。
而且，這個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)其實(shí)也體現(xiàn)了TeleAI全棧技術(shù)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(shè)計(jì)，背后都有一個(gè)共同的邏輯——掌握核心環(huán)節(jié)的主動(dòng)權(quán)。數(shù)據(jù)作為AI的「燃料」，自然也不能例外。當(dāng)別人還在為數(shù)據(jù)稀缺發(fā)愁時(shí)，他們已經(jīng)能夠自動(dòng)化、規(guī)模化地生產(chǎn)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)了。
從單機(jī)到協(xié)作
TeleAI的機(jī)器人不是「孤島」
有了這些技術(shù)積累，一個(gè)新的問題浮出水面：機(jī)器人要真正走向?qū)嵱?，光靠單機(jī)智能夠嗎
想象一下這樣的場(chǎng)景：機(jī)器人需要進(jìn)入火場(chǎng)救援，或者在核輻射環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。這些地方人類無法直接進(jìn)入，但任務(wù)又極其復(fù)雜，需要機(jī)器人具備強(qiáng)大的感知、決策和操作能力。問題來了——前面提到的那些先進(jìn)技術(shù)，無論是跨本體VLA大模型還是高動(dòng)態(tài)具身小腦，都需要強(qiáng)大的算力支撐。但機(jī)器人作為端側(cè)設(shè)備，不可能背著一臺(tái)服務(wù)器到處跑。
更現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)是，這些復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)往往變化多端，單靠事先訓(xùn)練好的模型很難應(yīng)對(duì)所有突發(fā)情況。你需要云端的大模型實(shí)時(shí)分析情況、制定策略，然后傳回給機(jī)器人執(zhí)行。但這就涉及到網(wǎng)絡(luò)傳輸問題了——高清視頻、各種傳感器數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)上傳，控制指令需要毫秒級(jí)下發(fā)，任何延遲都可能導(dǎo)致任務(wù)失敗甚至安全事故。
從這個(gè)角度來看，前面講的那些技術(shù)——無論大腦小腦多聰明、硬件多先進(jìn)——如果被困在單機(jī)模式下，能發(fā)揮的作用始終有限。真正的突破在于讓機(jī)器人不再是一個(gè)「孤島」，而是整個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
正是基于這樣的思考，TeleAI在機(jī)器人技術(shù)之外，還在同步布局和研究一個(gè)很重要的方向——智傳網(wǎng)（AIFlow）。簡(jiǎn)單來說，這是一套專門為AI應(yīng)用設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠讓智能能力在「端、邊、云」之間像數(shù)據(jù)一樣自由流動(dòng)。
對(duì)機(jī)器人而言，這意味著什么？復(fù)雜的推理任務(wù)可以交給云端的大模型處理，實(shí)時(shí)性要求高的控制任務(wù)可能在邊緣側(cè)完成，而機(jī)器人本體只需要專注于執(zhí)行層面的工作。更關(guān)鍵的是，基于5G專網(wǎng)的通信能力，整個(gè)過程的延遲可以控制到極低，完全滿足實(shí)時(shí)操控的需求。
這就是為什么TeleAI能夠?qū)崿F(xiàn)公里級(jí)的遙操作——他們背后有一張能夠支撐實(shí)時(shí)智能傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)。
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(gè)機(jī)器人可以共享同一個(gè)云端「大腦」的計(jì)算資源，一個(gè)機(jī)器人遇到的新情況可以快速共享給其他機(jī)器人學(xué)習(xí)。原本相互獨(dú)立的機(jī)器人個(gè)體，變成了一個(gè)能夠協(xié)同作戰(zhàn)的智能網(wǎng)絡(luò)。
從技術(shù)發(fā)展的角度來看，這種思路其實(shí)很符合當(dāng)下AI領(lǐng)域的整體趨勢(shì)——從單點(diǎn)突破走向系統(tǒng)協(xié)同。TeleAI的智傳網(wǎng)技術(shù)，本質(zhì)上是為具身智能提供了一個(gè)更大的「舞臺(tái)」，讓機(jī)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(wǎng)絡(luò)深度融合的能力是他們的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
央企進(jìn)軍具身智能的「另一種打法」
當(dāng)我們?cè)俅慰吹健腹Ψ騜oy」行云流水般的武術(shù)表演時(shí)，或許應(yīng)該透過現(xiàn)象看本質(zhì)。這不僅僅是一場(chǎng)技術(shù)秀，更是中國(guó)具身智能產(chǎn)業(yè)厚積薄發(fā)的一個(gè)縮影。
從實(shí)驗(yàn)室的算法研究，到硬件平臺(tái)的自主研發(fā)，再到數(shù)據(jù)、算力、通信等基礎(chǔ)設(shè)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(dú)斗的技術(shù)突破，而在于生態(tài)級(jí)的協(xié)同創(chuàng)新。因此，雖然他們選擇的技術(shù)路徑投入更大、周期更長(zhǎng)，但一旦形成閉環(huán)，便能積蓄起無與倫比的長(zhǎng)期發(fā)展動(dòng)能。
在整個(gè)具身智能行業(yè)中，TeleAI也是最適合走這條長(zhǎng)期路線的團(tuán)隊(duì)，因?yàn)橹袊?guó)電信本身有很多現(xiàn)成的場(chǎng)景，需要借助具身智能去實(shí)現(xiàn)無人化、自動(dòng)化，例如算力中心的自動(dòng)化巡檢、運(yùn)維、部件更換、清潔等。所以只要把能力搭建起來，TeleAI的機(jī)器人就有很多場(chǎng)景可以去部署。
長(zhǎng)期來看，作為央企旗下的實(shí)驗(yàn)室，TeleAI全棧自研能力的提升也是國(guó)內(nèi)具身智能行業(yè)自主能力的保障——他們?cè)陉P(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提供可控備份，并向產(chǎn)業(yè)鏈持續(xù)輸送可復(fù)用的技術(shù)模塊。
這種深度整合的發(fā)展路徑，或許正是中國(guó)在全球具身智能競(jìng)賽中最大的差異化優(yōu)勢(shì)。當(dāng)技術(shù)能力與應(yīng)用場(chǎng)景、基礎(chǔ)設(shè)施形成有機(jī)統(tǒng)一時(shí)，真正的產(chǎn)業(yè)變革才會(huì)到來。
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