2026 年具身智能产业持续升温，WAIC 现场各大机器人企业集中展示行走、抓取、分拣等能力，机器人本体硬件逐步成熟，行业重心开始从样机演示转向真实场景规模化作业。机器人需要持续完成复杂任务，与人、设备协同工作，催生大量训练数据、实时推理算力、云端调度、远程运维需求。与众多企业投身机器人硬件制造不同，腾讯确立清晰战略：不造机器人本体，全力攻坚机器人的智能 “大脑”。

　　机器人落地实景之后，算力与数据的应用逻辑发生深刻变化。传统大模型以文本、图像、视频数据为主，而具身智能需要融合第一人称视频、点云、关节轨迹、力觉触觉等异构信息，所有数据依靠统一时间戳对齐，完整还原机器人感知与动作全过程。行业共识逐步形成，机器人智能将从单一视觉感知升级为视觉、触觉、力觉多模态闭环。高速运动控制要求毫秒级感知与动作联动，端侧负责失衡防护、运动控制等高实时性任务，复杂环境认知、长周期任务规划等工作交由云端大模型处理，端云协同成为主流架构。

　　海量多模态数据带来全新产业难题。不少机器人企业在数据规模快速扩张后，自建存储、数据处理管线成本居高不下。更关键的矛盾在于，行业竞争已经从单纯采集海量数据，转向筛选高质量有效数据。大量原始采集数据存在信息冗余，同等时长下，精细标注、姿态精准的数据集对模型提升效果远优于粗放采集。数据经过分割、姿态估计、质量筛选、标注转化等多道工序才能投入训练，完整的数据处理链条产生巨大算力需求，云厂商的服务边界，也从单纯提供 GPU 资源延伸至数据全流程处理。

　　远程遥操作场景进一步放大端云协同价值。借助动捕、力反馈手套远程操控机器人，不仅需要稳定的跨地域数据传输通道，还需要云端算力支撑信号处理加速。艾欧智能已经实现深圳远程操控美国本地机器人，整套方案依托腾讯云实时音视频、远程传输能力搭建完成，并且持续拓展至全身人形机器人遥操作场景。大量中小机器人企业无力完整搭建数据平台、远程操控系统、云端智能体体系，对外采购基础设施成为更经济的选择。

　　产业需求变迁，推动腾讯重新定位自身赛道角色。腾讯首席科学家、Robotics X 实验室主任张正友表示，国内机器人硬件供应链日趋完善，本体厂商数量众多、迭代速度快，腾讯无需重复布局硬件制造，应当发挥 AI 算法、云计算、网络连接、软件平台优势。他将机器人产业格局类比消费电子赛道，未来并存苹果式软硬件全闭环厂商，以及安卓、Windows 式开放平台服务商，腾讯目标成为后者。

　　早在 2025 年 7 月，腾讯正式发布具身智能开放平台 Tairos，持续迭代模型矩阵与开发工具，在算力、存储、网络基础之上，封装模型、智能体、开发套件，面向机器人厂商提供模块化调用能力。本届 WAIC 上，腾讯推出三大具身基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0、Hy-Embodied-RxBrain-1.0、Hy-Embodied-VLA-0.5，外加 Apexio、TairosAgent 两大具身智能体。三类模型分工明确：VLM 负责空间场景感知识别，RxBrain 承担统一认知与任务规划，VLA 将高层目标转化为连续可纠错动作；两套智能体实现多层级能力协同调度，依靠标准化接口适配各类机器人硬件。

　　硬件抽象层是平台降低适配成本的核心。平台屏蔽不同机器人传感器、关节控制器的硬件差异，上层感知规划能力可以复用。过去适配一款机器人需要三个月，如今迁移至新本体仅需数日。目前腾讯已经与宇树、智元、越疆、乐聚等多家机器人本体企业达成合作，落地博世、蓝思等工业场景项目。工业场景测试显示，Hy-Embodied-VLA-0.5 进入日化混合产线开展实测，满足 95% 以上操作成功率、快速产线节拍，新品类适配周期控制在 3 天以内。面向消费赛道，平台能力也在乐享科技家用机器人产品上开展试点落地。

　　对于机器人创业企业而言，依托开放平台能够省去组建视觉、语音、大模型、云端运维多支团队的高昂成本。企业可以聚焦本体硬件与垂直场景，直接调用成熟的具身模型与云服务。不过工业场景落地存在大量工程化难题，平台落地往往需要团队长期驻场，结合产线工况、工人实操经验持续采集数据、迭代模型，场景商业化依然需要持续深耕。

　　放眼整个赛道，硬件本体竞争日趋白热化，软件与智能底座的价值持续凸显。腾讯选择不造机器人，深耕具身智能基础设施，试图打造行业通用的软件生态底座，为形形色色的机器人硬件搭载统一 “大脑”，推动整个行业降低研发门槛，加速机器人从实验室演示走向工厂、商业场景规模化部署。