阿里巴巴同騰訊帶頭 中國AI戰場由Chatbot轉向實體機械人

呢次轉向嘅目標，係要AI唔單止識答問題，仲要識得同現實世界互動——包括規劃任務、喺空間入面移動，同埋操控物件。對阿里巴巴嚟講，就係要建立控制機械人嘅基礎軟件；而騰訊就用一個資本密集嘅策略，去驅動成個生態系統。

阿里巴巴嘅模型攻勢：由傾偈到指揮機械人

阿里巴巴做咗最直接嘅技術推進，發布咗多個專門用嚟連接軟件同實體動作嘅AI模型。

Qwen3.7-Max：智能體時代嘅基石

喺2026年5月20日嘅雲棲大會上面，阿里巴巴發布咗Qwen3.7-Max，呢個係佢哋為「智能體時代」而設嘅旗艦模型 。同一般Chatbot唔同，呢個模型係一個基礎平台，用嚟建立一啲識得用外部工具嘅AI智能體。佢嘅核心能力可以直接支援機械人技術 ：

• 實體機械人控制： 呢個模型有強大嘅「工具調用」能力，可以令AI擔當數碼大腦嘅角色，去編排機械人嘅實體動作，包括導航、避開障礙物同任務規劃 。
• 長時間自主操作： 喺一次標誌性嘅示範入面，呢個模型自主運行咗35個鐘，順序調用咗1,158次工具，為一粒自主研發嘅AI晶片優化軟件 。呢次示範展示咗系統有能力處理現實機械人世界入面嗰啲耗時長、步驟多嘅任務。

RynnBrain：機械人嘅開源「大腦」

2026年2月，阿里巴巴旗下嘅達摩院進一步加強投入，發布咗RynnBrain，一個基於Qwen3-VL視覺語言模型嘅開源具身基礎模型 。RynnBrain設計上係一個專用嘅機械人「大腦」，建立喺自我中心認知同埋時空理解嘅框架之上 。

呢個模型引入咗幾樣對機械人技術嚟講好關鍵嘅創新 ：

• 時空記憶： 機械人可以記錄同回憶執行任務期間嘅歷史狀態。舉個例，如果一個機械人做緊任務A嗰陣俾人打斷，要處理任務B，佢可以記住自己精確嘅時間同空間狀態，之後無縫噉恢復返任務A 。
• 物理感知推理： 系統可以理解周圍環境、預測物件軌跡，仲可以喺廚房或者工廠地板呢類複雜混亂嘅空間入面穿梭 。
• 開源發布： 阿里巴巴發布咗全系列七個模型，包括密集版本（2B同8B參數）同一個強大嘅300億參數混合專家（MoE）版本，另外仲有專門用嚟做**操作規劃（RynnBrain-Plan）同視覺語言導航（RynnBrain-Nav）**嘅模型 。

組織架構重組

呢啲技術發布嘅背後都有實質嘅商業動作支持。2026年1月，阿里巴巴成立咗一個專門嘅業務部門，將機械人同具身AI嘅工作合併，交俾資深高層陳俊負責 。喺呢次調動之前，阿里巴巴通義千問（Qwen）嘅話事人林俊旸喺2025年10月已經透露，佢喺Qwen團隊入面設立咗一個專門做機械人同具身AI嘅小型團隊 。

騰訊嘅策略：投資過千億，而唔係自己造機械人

騰訊嘅具身AI打法明顯好唔同。佢哋並無發布自己嘅機械人控制模型，而係定位自己做整個行業嘅資本同基礎設施巨頭。

龐大嘅資本投入

騰訊已經承諾會大幅增加AI方面嘅支出，將呢個舉措定位為前瞻性嘅策略投資，類似資本開支 。呢間公司喺2025年用咗180億人民幣（26億美元）喺新AI產品上面，單單係第四季度就已經使咗70億人民幣。騰訊總裁劉熾平（Martin Lau）亦都表明，2026年呢個金額會「至少翻一倍」，令騰訊嘅年度AI投資超過360億人民幣 。

基礎設施嘅佈局

騰訊領導層講得好清楚，公司無計劃自己落場造機械人。行政總裁馬化騰就話，騰訊嘅機械人實驗室近年已經轉變咗方向，將重心放喺公司嘅強項，即係雲端服務、大數據同應用程式。目標係要做「所有機械人製造商嘅協作者同支持者，而唔係競爭對手」 。呢個基礎設施策略喺世界人工智能大會上都有概述過，騰訊同京東都確認咗佢哋會將自己嘅軟件同雲端能力整合到機械人平台上面 。

初創投資熱潮

配合呢個策略，騰訊成為咗具身智能初創公司融資浪潮入面嘅一個主要金主。佢有份參與中國具身智能初創公司Simplexity Robotics嗰一輪高達20億人民幣嘅巨額融資 。騰訊連同阿里巴巴、京東、美團呢啲巨頭，都越嚟越積極咁投資一啲將AI直接駁入實體機械嘅項目，目標係要大幅削減物流成本，同埋重塑零售同服務行業 。