现在的人形机器人啊，真的城会玩儿了。

这不，他们已经开始放！无！人！机！了！

你没听错，画面是酱紫的：

这还不算完。

这个被机器人放飞的无人机，飞着飞着，竟然开始潜水了！

以为是哪家机器人独角兽搞的花活儿？

No，No，No。

这场机器人和无人机联动的背后，正是中国电信 TeleAI。

这一次，由中国电信集团 CTO、首席科学家、中国电信人工智能研究院（TeleAI）院长李学龙教授团队领衔，直接甩出了一套具身智能组合：

首款自研人形机器人：TeleBot-M

全自研空海跨域具身智能体：TeleAqua-Bee

或许在大众的印象里，中国电信的形象还停留在拉网线、办宽带、通信号；但恰恰就是这家最懂通信的运营商，正在试图解决具身智能领域目前最大的隐形成本——协同与传输。

毫不夸张地说，机器人放无人机，实则是中国电信一次 " 端 - 边 - 云 " 全栈自研体系的总验收。

机器人怎么放好无人机？

在 " 机器人放无人机 " 这个场景中，" 机器人 " 和 " 无人机 "，这两个本体自然是技术中的关键。

中国电信首款自研人形机器人

TeleBot-M

从外观上来看，它和那些全尺寸金属外壳的人形机器人不同，为了把 TeleBot-M 亲和力拉满、机身做小，同时在与无人机协同时，实现操作性和轻量化的完美平衡，团队将 TeleBot-M 的上肢简化到单臂 4 自由度，而下肢则保留单腿 6 自由度的设计，使其跑跳稳如老狗。

为了支撑这副躯体，TeleAI 给它装上了一套自研的高性能神经系统TeleBotOS。这套系统对底层电气拓扑进行了重构，采用了自研创新的机器人嵌入式控制框架，为同时实现身体平衡控制和放飞指令发出提供了可靠的系统基石，实现不抢算力、不卡顿，无论后台任务多重，机器人的运动控制始终连贯精准。

TeleBot-M 之所以能如此听话，离不开一颗由 5000 万条仿真数据喂出来的自主大脑。

它依托业界首创的纯仿真评测平台 NavGBench，在由世界模型 TeleWorld 生成的超 5000 个高保真 3DGS 虚拟场景中持续强化学习，打破了固定规则束缚，获得了在复杂动态环境中自主决策、路径规划与任务拆解的能力。

此外，TeleBot-M 的小脑也值得好好说道说道。它引入了上下肢课程式对抗强化学习，研发团队在训练中故意给它的上肢施加随机干扰，就像有人在推搡它一样。

即便 TeleBot-M 机器人的上肢受到剧烈扰动，它就像练了太极似的，下肢依然能保持高鲁棒性，甚至还能同时完成毫米级的轨迹规划。

这套大小脑协同的认知体系，让机器人不仅能看懂世界，更能想明白该做什么。如果说小脑负责运动协调与抗扰平衡，大脑则掌舵全局思考，让 TeleBot-M 真正成为 " 有脑子、能进化 " 的具身智能体。

上天入海的 TeleAqua-Bee

从外观上来看，它只有巴掌大，不足 1kg，是可以直接塞进背包的那种。

它的桨叶还自带保护罩，不仅为了安全，更是为了适应复杂的流体环境。

TeleAqua-Bee 最大的亮点是涵道推进器水空两用。

在天上，它是无人机，续航 10 分钟；一头扎进水里，它就是潜航器，能潜航 30 分钟，最大潜深 10 米。

并且不只是防水那么简单，TeleAqua-Bee 具备水面自回正功能，甚至能在水下稳定悬停。

除了 Bee（掌上交互版），TeleAqua 其实是一个家族：

例如TeleAqua-H8，主打一个 " 快速响应 + 高负载 "，能扛 5kg 负载，空中续航 15 分钟，水下续航长达 1 小时，10 米最大潜深应对长时间原位观测完全没压力。

TeleAqua-H4Z可以折叠机臂，水下航速超 2m/s，专钻狭窄空间。

最后的 TeleAqua-Edu，专为二次开发打造，是首款可分舱拼接的四轴飞潜航行器。

如此一来，TeleAqua 家族系列的空海跨域具身智能体便全方位地覆盖了低空、水面和水下。

机器人和无人机介绍完了，接下来的问题就是，怎么连接。

智传网（AI Flow），了解一下

在实验室里连根线当然容易，但如果是在远洋货轮、深山老林，或者信号只有一格的救灾现场呢？

这就触及到了中国电信的核心护力。

机器人和无人机算力是分开的，但数据流绝不能断。为此，TeleAI 从理论到工程系统化布局了智传网（AI Flow）架构，而生成式视频压缩技术（GVC）正是智传网（AI Flow）信容律理论落地最硬核的一把尖刀。

智传网（AI Flow）不是简单的物联网，它是基于 " 信容律、同源律、集成律 " 三大定律构建的智能分发网络。

GVC 则把信容律 " 用计算换带宽 " 的理念推向极致——传输语义与运动 Token，而非像素本身。传统视频编码搬的是画面，GVC 传的是经过高度抽象的语义特征。

原生 1GB 视频压缩至 200KB，压缩率干到惊人的 0.02%，靠的正是这种 " 像素不进网，画面靠生成 " 的代际革命。

这是 TeleAI 从 2024 年就开始布局的理论地基。

在这个架构下，端 - 边 - 云不再是割裂的：

端侧（机器人 / 无人机）： 小模型负责即时反应，比如避障、保持平衡。

边侧：边缘节点负责实时决策与任务调度，在靠近现场的位置完成异构指令融合、多智能体协同，既减轻云端压力，也守住毫秒级响应底线。

云侧： 大模型负责全局规划，比如 " 去哪里搜救 "、" 路线怎么走 "。

TeleAI 下的一盘大棋

看到这里，你可能明白了。

TeleAI 花了两年时间，织出了一条清晰的技术路线：智传网（AI Flow）、人形机器人、跨域潜航器。

今天展示的 " 机器人放无人机 "，就是这两年织网收上来的第一网鱼。

这不仅仅是具身智能和水下具身智能设备之间的连接与交互，而是为异构具身智能本体之间构建了一个紧密协同的社群。未来，空中无人机、地面机器人、水下潜航器与云端大脑将通过智传网（AI Flow）实现无障碍沟通与协作，每一个智能体既是独立的个体，又是群体智慧的无限延伸。

民企做机器人，卷的是运动性能、卷的是 BOM 成本。而中国电信 TeleAI 做机器人，卷的是" 云网融合 +AI 原生 "。

TeleAI 的选择也非常清醒：

首先就是最苦、最险、人最不想去的地方。

想象一下这样的场景：洪水冲断了道路，地震堵死了大门，或者深海光缆需要检修。

以前，是救援人员冒着生命危险，赌运气往里冲。

现在，TeleBot-M 作为先遣队员，背着 TeleAqua 进入毒气弥漫或极度缺氧的区域。遇到水域阻隔，TeleAqua 起飞、入水，钻入狭窄的水下空间。

借助智传网（AI Flow），哪怕基站全损，只剩微弱的卫星信号，指挥中心依然能通过指令重绘，看清现场的每一个细节。

而且不仅是抢险救援，比如临地安防、城市管理、工业巡检、海洋勘探相关等等，反正这种人干有危险或者不好实现的场景，就可以派它们去。

传像素是 19 世纪的思维，传指令才是未来的逻辑。

这不仅是两个设备的物理连接，更是有温度的科技。

正如 TeleAI 所期望的那样：

替人赴险的勇气，守护生命的底气。

有了这对具身智能搭子：险地可闯，困境可破；生命有托，希望不落。

还有，从一个机器人 + 无人机，其实这是一个起点，我们所看到的是群体智能的未来。

这，或许才是硬核科技最大的浪漫。

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