阿里巴巴在具身智能領域邁出關鍵一步，技術負責人林俊旸通過社交平臺宣布，團隊已正式組建“機器人與具身智能專項小組”。這一動作被視為該公司從資本布局轉向技術深耕的重要轉折，標志著其戰略重心向自主核心技術研發傾斜。據內部人士透露，該小組將聚焦多模態大模型與物理世界的深度融合，推動智能體從虛擬交互向實體操作跨越。

行業背景顯示，全球科技巨頭正加速布局具身智能賽道。特斯拉采用全棧自研模式推進人形機器人Optimus項目，Figure AI與OpenAI形成“AI大腦+硬件本體”的聯盟，谷歌DeepMind則通過RT系列模型探索通用控制技術。阿里巴巴的差異化路徑在于構建“一腦多形”架構——以通義千問大模型為核心，適配不同形態的機器人本體。這種模式既避免重復開發硬件，又通過標準化接口實現軟硬協同。

資本動作揭示戰略轉型軌跡。2024年起，阿里巴巴連續投資法奧意威、星動紀元、逐際動力等機器人企業，2025年更密集參與宇樹科技C輪及自變量機器人A+輪融資。這些投資呈現明顯特征：聚焦協作機器人、靈巧手等具備商業化潛力的細分領域，同時覆蓋工業制造、物流配送等應用場景。技術團隊成立后，這些分散的“軀體”將與通義千問“大腦”進行深度耦合。

軟銀集團的同步出手印證市場判斷。該集團以54億美元收購ABB機器人業務，補全了從芯片架構（ARM）到整機制造的產業鏈布局。與阿里巴巴的生態整合路徑不同，軟銀選擇直接掌控成熟工業體系，試圖通過“AI+傳統機器人”實現快速落地。這種差異反映東西方巨頭的戰略分野：前者強調技術迭代與場景閉環，后者側重規模化生產與全球網絡。

技術實現面臨雙重挑戰。硬件層面，不同廠商的機器人存在協議標準、接口類型、運動控制等差異，需要構建“通用翻譯層”實現指令適配。物理層面，精密減速機、力矩傳感器等核心部件的性能瓶頸，直接限制機器人操作精度與負載能力。阿里巴巴的應對策略包括：通過云基礎設施降低研發成本，利用菜鳥倉儲、餓了么配送等內部場景獲取真實數據，形成“研發-測試-迭代”的閉環體系。

商業化進程取決于成本管控。當前，訓練AI模型所需的數據采集成本與高端硬件制造成本疊加，構成行業普遍難題。以物流場景為例，單個分揀機器人的力矩傳感器成本占整機30%，而訓練其識別異形包裹的AI模型需消耗數萬小時真實操作數據。阿里巴巴的優勢在于，其生態體系可同時提供硬件訂單與數據資源，這種“內部消化”模式顯著降低試錯成本。

市場共識正在形成。英偉達CEO黃仁勛曾預測，AI與機器人結合將創造數萬億元市場。宇樹科技創始人王興興的感慨揭示行業現狀：“AI生成文本圖像已超越人類，但實體操作能力仍是荒漠。”這種反差凸顯技術落地的迫切性。阿里巴巴的場景閉環戰略，恰好為破解“AI如何干活”的命題提供實驗場——從倉儲搬運到即時配送，真實業務需求持續反哺模型進化。

競爭格局呈現多元化特征。特斯拉依托自動駕駛技術積累，試圖復制“軟件定義硬件”的成功經驗；Figure AI借助OpenAI的算法優勢，快速推進雙足機器人商業化；谷歌則通過學術研究探索技術邊界。相比之下，阿里巴巴選擇“平臺+生態”模式，既保持技術自主性，又通過投資網絡構建應用生態。這種平衡術能否奏效，將取決于其整合軟硬資源的能力。

技術演進與商業落地的碰撞仍在持續。當多模態大模型具備更強的環境理解能力，當機器人硬件突破成本與性能瓶頸，具身智能或將重塑制造業、服務業甚至家庭場景。在這場競賽中，阿里巴巴的野心已超越技術追隨者角色——通過控制“大腦”與連接“軀體”，它試圖成為定義行業規則的關鍵參與者。但真正的考驗在于，能否將實驗室成果轉化為可復制的商業解決方案。