钛媒体 10小时前
阿里打响“具身智能”卡位战
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2025 年,AI 从算法竞争走向现实世界的落地竞赛。具身智能正在成为这一轮科技浪潮的核心命题,让人工智能不止 " 能理解 ",更能 " 动起来 "。

在这场全球范围的智能化变革中,阿里巴巴正以前所未有的投资密度布局具身智能产业链。继入股人形、仿生、四足、协作等多家机器人企业后,阿里近日再次领投了穹彻智能。这家以触觉和力觉学习为核心的公司,正被视为 " 让机器人拥有手感 " 的关键力量。

这不是一系列孤立的投资,而是阿里为抢占 AI 进入物理世界时代主动权的战略卡位。

01 投资图谱:阿里机器人 " 军团 " 浮出水面

阿里在机器人领域的投资脉络,是从机器人 " 躯体 " 到 " 神经 " 的系统性布局。

在技术层面,阿里的投资横跨多种机器人形态与方向。

在 2024 年至 2025 年 9 月期间,阿里集团及其关联机构先后投资了多个具身智能赛道的重要企业,比如主攻协作机器人的法奥意威,聚焦人形机器人的星动纪元,专注硬件和具身多智能体系统方向的逐际动力。在四足机器人领域具有国际竞争力的宇树科技,以及打造通用型机器人的自变量机器人。

最新被领投的穹彻智能,则补齐了阿里在触觉与力觉学习环节的关键一环,让机器人具备更精细的 " 感知与操控能力 "。

图源:穹彻智能官网

这些企业并非单一的硬件或零部件供应商,而是各自拥有完整产品体系与自主研发路线的机器人公司。

通过上述布局,阿里的战略思路已经清晰可见。

首先,阿里采取了一种 " 全覆盖、不设限 " 的投资策略,不把未来押注在单一技术上,而是通过资本纽带广泛联结产业创新力量。其逻辑与知名投资机构 " 今日资本 " 在电商平台兴起时的投资逻辑有异曲同工之处,都是在新兴产业格局未定之时,把市面上所有优质标的都投一遍。此举并非预判胜负,而是旨在提高命中最终赢家的概率,确保在产业成熟时能占据有利生态位。

与此同时,阿里并不直接干预被投企业的技术路线选择或产品定义,而是开放其丰富的电商、物流与零售场景资源,构建一个平台化的支持体系。从菜鸟仓库到饿了么配送站,再到盒马门店,这些真实的商业场景成为被投企业自主验证其技术价值和场景适应性的天然试验场。

其次,阿里已经形成了一套成熟的 " 内部验证,外部扩散 " 的方法论,该模式在云计算和钉钉等业务中已得到成功验证。

阿里云最初为支撑阿里自身电商系统而生,尤其在应对 " 双十一 " 极致流量的挑战中,其稳定性与分布式能力得到持续淬炼。其云计算能力经内部场景验证可靠后,再通过阿里云向全社会输出,完成从 " 解决自身问题 " 到 " 对外输出能力 " 的转变。

钉钉的演进路径同样如此。其早期功能源于解决阿里内部及被投企业的协同痛点,审批、日志、项目管理等模块均在实战中打磨成熟,当这套协同模式在阿里经济体内跑通后,被系统整合为统一业务中台,最终以钉钉为载体推向市场,实现从内部工具到 " 企业级协同平台 " 的跨越。

如今,同一逻辑正被应用于机器人领域。阿里并不强行统一行业标准或接口,而是为不同类型的机器人企业提供场景入口与数据反馈,由它们自主探索技术融合与商业化路径。

当然,这条生态之路同样面临挑战。由于各被投企业在技术标准、通信协议与数据接口方面保持独立与多样性,它们之间的协同更多依赖于市场化的合作意愿,而非阿里自上而下的整合。这种高度自主的生态模式,虽然在灵活性上具备优势,但也可能在系统效率与协同深度上弱于全栈自研的路径。

02 巨头的 " 具身智能 " 战争

在具身智能这个新兴竞技场上,科技巨头们基于各自的基因与资源禀赋,选择了截然不同的发展路径,展开了一场关乎未来的战略卡位。

特斯拉凭借其在硬件制造与自动驾驶领域的深厚积累,坚定地走上了 " 垂直自研 " 的道路。马斯克将电动汽车产业的成功经验复刻到机器人领域,致力于打造从芯片、电机到 Optimus 整机的全栈自研技术闭环。

图源:特斯拉官网

这种高度集成的模式追求对技术链路的绝对掌控,其核心驱动力在于将成熟的工程化能力进行跨领域迁移,构建难以逾越的技术壁垒。更深远地看,特斯拉的野心在于建立一个新的制造业范式,即将机器人视为继汽车之后又一个能够规模化量产,还能与自动驾驶技术同源的智能硬件产品。这种路径虽然投入巨大,但一旦突破,将形成从核心技术到终端产品的完整护城河。

在另一端,亚马逊则展现了 " 应用驱动 " 的务实路径。基于其庞大的电商物流体系,亚马逊已部署超过百万台仓储机器人,并推出 DeepFleet AI 模型来协调这些机器人集群的协同作业。

图源:Bilibili

这种从自身最迫切业务需求出发的策略,让技术在真实场景中快速迭代并创造即时价值,形成了需求牵引技术的良性循环。亚马逊不追求在实验室里打造完美的机器人,而是让机器人在实际业务中 " 学习成长 ",将物流仓库变成了最具价值的训练场。这种路径的优势在于技术落地性强、投资回报清晰,每一步发展都能直接转化为运营效率的提升。

华为与腾讯等科技巨头,则选择了 " 智能赋能 " 的第三条道路。华为云推出 R2C 协议和一站式模型开发平台 CloudRobo,旨在构建机器人与云端连接的统一标准;腾讯 Robotics X 实验室在七年技术积累后,发布具身智能开放平台 Tairos,以模块化方式为行业提供大模型、开发工具和数据服务。两者的共同目标都是通过降低开发门槛,成为整个产业的基础设施。这种路径的核心逻辑在于:与其在硬件红海中竞争,不如在更具杠杆效应的软件和平台上建立影响力,通过制定行业标准来获取话语权。

相比之下,阿里巴巴作为平台型公司的代表,将其生态基因发挥到极致,采取了 " 协同整合 " 模式。其核心并非亲自制造所有部件,而是通过投资与整合,将一流的机器人 " 躯体 " 制造商与顶尖的 " 大脑 " 和 " 小脑 " 开发者汇聚一堂,快速构建一个覆盖各种技术路线的机器人生态联盟。这种模式充分发挥了阿里巴巴的优势,以相对轻量的方式整合行业最优资源,实现快速布局和风险分散。

尽管路径各异,但所有巨头都认同一个核心共识:具身智能将成为下一代人机交互的关键入口和核心生产力工具。这场竞争的实质,是对未来人机共生时代主导权的争夺。

03 价值兑现的临界点

从产业层面看,具身智能的商业化曙光已经显现。

2025 年以来,优必选、智元机器人和宇树科技等公司接连斩获亿元级订单,标志着行业正从技术研发导向迈入商业应用导向的新阶段。这些订单呈现出鲜明的垂直场景化特征,例如优必选的 Walker S2 人形机器人,在黑灯工厂中实现了 7 × 24 小时自主换电作业,其工作效率已达到人工的 30%;智元机器人与富临精工达成的数千万元合作,将近百台轮式机器人投入汽车零部件制造车间,成为工业领域具身机器人规模化商业签单的首个案例。

图源:优必选官网

这些案例共同揭示了一个趋势:在环境相对结构化的工业场景中,机器人技术最能彰显其替代人工的经济价值,而这正是阿里通过生态整合模式能够快速切入并建立优势的主战场。

从市场空间看,具身智能的想象边界正在加速拓展。

摩根士丹利预测,到 2050 年全球人形机器人市场规模将达 5 万亿美元,将这一宏观蓝图映射到阿里的具体战略上,其生态所覆盖的物流、零售、本地生活,恰恰是这片万亿级海洋中最具价值的核心场景。

阿里构建机器人产业生态的商业模式,本质上是一种 " 生态价值投资 " 模式。这一模式不依赖于直接销售机器人产品获利,而是通过多层次的价值实现路径构建商业闭环。

在直接收益层面,阿里既获得被投企业股权增值的财务回报,也通过输出云服务、AI 大模型等技术能力获得服务收入。

在战略层面,阿里生态内机器人运行产生的海量数据为其训练更强 AI 模型提供燃料,而生态规模的扩大更使其具备定义行业标准的话语权。

这一短期获得财务回报,长期利用生态赋能的商业模式,构成了阿里在机器人领域的独特价值主张。

然而,要将这一商业模式跑通,阿里仍需直面两大核心挑战。

一是生态协同的治理难题。阿里的投资,本质上是构建了一个多元主体的合作网络。那么,如何在不同被投企业间建立有效的协同机制,平衡各方的技术路线与商业利益,成为其生态健康发展的关键。这不仅需要统一技术标准,更需要设计合理的价值分配机制,避免生态内部出现资源内耗或创新惰性。阿里面临的考验在于,既要保持联盟的开放性以吸纳最优技术,又要确保战略方向的集中统一。

二是市场接受的价值证明。在技术成熟度与成本效益达到理想平衡之前,如何让市场买单成为现实课题。特别是在工业领域,客户更关注投资回报周期与系统稳定性。在阿里的生态模式下,虽然阿里提供资本支持和场景资源,但证明自身商业价值的责任仍落在各个被投企业身上。它们必须通过可量化的效益数据,让智能化投入从 " 技术选项 " 转变为 " 商业必选 "。只有当技术带来的效率提升能够明确折算为经济收益时,阿里的商业模式才能真正实现规模化突破。

04   结语

在具身智能这个尚未定型的赛道,阿里选择了一条以资本为纽带,以场景为试验田,通过连接与赋能构建产业生态的独特道路。这条路径的成功与否,不仅关系到其机器人业务的商业前景,更将检验平台型企业能否在硬科技领域复制其生态优势。面对生态治理与价值证明的双重考验,市场正在等待阿里交出更具说服力的答卷。

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