阿里巴巴近期对外发布了千问系列下的Qwen-Robot 具身大模型。该系列总共包含三款配套子模型，补齐了机器人感知外界环境、自主移动、简单逻辑判断这三项基础能力。这款模型能够给国内机器人相关研发工作提供浅显的技术参考，同时也能帮助市面上的实体机器人更好投入现实场景使用。

一、三款模型协同运行，搭建机器人完整智能运行体系

本次发布的 Qwen-Robot 包含操作、导航、世界三类子模型。技术人员可单独部署单款模型，也能将三者联动使用，三类模型分别负责机器人精细操作、自主移动、环境识别，分工界限清晰。操作模型融合图像识别、指令解析与动作控制能力，可支撑机器人完成取物、开合抽屉、管线对接等细碎任务，真机测试表明，机器人可独立处理陌生物品，场景适配性更强

导航模型主要解决机器人自主移动难题，内置环境记忆模块，能完成室内寻物、短途物资转运等任务。搭载该模型的四足机器人可依据文本指令自主规划路线，无需工作人员提前绘制室内地图，就能适应布局多变的室内场地。世界模型是系统的认知核心，能够模拟真实环境变化，预判机器人动作隐患。工作人员可依靠它生成仿真训练数据，减少实体机器人现场调试成本，机器人能通过虚拟演练降低落地门槛。

Qwen-Robot 具身大模型图

二、弥补行业现有短板，降低机器人落地应用成本

目前市面主流机器人方案存在明显短板，大多将操作、移动、环境识别分为独立模型，功能切换调试流程繁琐。同时这类模型硬件适配性差，仅能搭配固定设备，跨机型移植难度大，机器人在陌生场地作业失误率偏高。

Qwen-Robot 采用统一框架，可兼容多种机器人硬件，无需单独训练专属模型。它依托公开数据完成训练，能降低企业场景数据采集成本，中小型团队也可便捷接入使用。实测表明，该模型提升了机器人陌生物品操作能力，改善了传统机器人动作固化的缺陷

三、适配多元应用场景，扩大具身智能商用范围

人工智能模型只有真正投入实际使用，才能发挥自身的实用价值，Qwen-Robot 模型能够适配家居、仓储物流、工业车间、商用巡检、养老陪护多种线下使用场景。在家居使用场景中，服务机器人可以自主整理零散杂物、传递小件物品、搜寻室内丢失的物件。在仓储物流场景中，机械臂可以完成货物分拣、外包装打包等工作。在工业车间内部，小型机器人可以完成简单零件组装、车间物料搬运。除此之外，该模型也可以应用在商场日常巡检、老人居家陪护等小众场景。

市面上大部分实验室机器人样机，只能完成提前设定好的单一动作。Qwen-Robot 更贴合真实复杂的使用环境，符合行业从样机展示转向批量商用的发展趋势。

四、贴合行业发展趋势，加快通用智能落地速度

当下具身智能是人工智能领域主流研究方向，国内多家互联网企业都在投入机器人技术研发。阿里巴巴推出 Qwen-Robot 后，补齐了千问大模型只能线上交互的短板，实现了线上数据处理和线下实体操控的衔接

以往市面上的普通大模型，大多只能处理文字、图片、语音这类线上数据信息，而具身大模型打通了图像识别、语言理解、实体动作执行的完整链路，让人工智能可以直接作用于现实物理场景。结合现有行业公开资料来看，能够兼容多种硬件的通用具身模型，未来大概率会成为行业主流，本次千问推出的新品，也能给国内同行企业提供浅显的参考思路。

结语

千问大模型的迭代路径较为清晰，它从最初只能对话的文本模型，慢慢更新为多模态交互模型，如今又拓展到实体机器人控制领域，不断拓宽人工智能的应用边界。后续随着行业技术持续更新迭代，家用、工业、商用机器人的智能化水平都会稳步提升，人工智能和实体硬件相互结合，后续也会催生出更多全新的产业发展机会。

合规标注：所有产品信息均引自阿里巴巴官方公开发布内容，无商业推广意图