【赛迪网讯】2026年7月，腾讯Robotics X实验室、福田实验室在世界人工智能大会期间，正式发布全新RxBrain具身世界认知模型，迭代升级Tairos具身智能平台。在行业普遍追逐端到端模型、同质化场景落地的当下，腾讯首席科学家张正友、腾讯云异构计算研发总监陈煜东、腾讯云存储产品总经理陈峥接受赛迪网采访时，输出了大量差异化观点，从技术架构、安全交互、数据算力、生态路径、行业趋势五大维度，完整披露了腾讯具身智能的底层思考，为物理AI行业发展提供了全新解题思路。

技术范式革新：裂脑协同架构，区分真认知与伪匹配

针对行业争议的“机器人是真正理解世界还是单纯模式匹配”问题，张正友给出核心判断：人类认知本质也是模式识别，真正的差异在于认知维度的丰富度。传统具身模型仅依靠文本拆解子任务，只能完成浅层模式匹配，而腾讯今年升级的RxBrain模型，基于“裂脑实验”优化左右脑协同架构，打通了语言+图像双通道认知。

张正友指出，传统模型仅能用文字描述任务目标，很多精细化场景无法精准定义；而RxBrain可提前生成子任务完成后的视觉画面，让机器人拥有“预判与想象”能力，实现未执行先知结果，多轮次预判规划任务。这也是腾讯区别于行业主流方案的核心壁垒。

针对端到端模型与模块化架构的路线之争，张正友直言，单一VLA端到端模型存在天然缺陷：模型统一频率运行，无法适配物理世界差异化感知节奏，视觉反馈15-30毫秒、触觉反馈仅1毫秒、肢体应急反应需百赫兹级响应，单一频率架构必然导致延迟过高、应急失效。

他认为，腾讯三层分层架构是长期稳定的技术路线，类比行业MoE混合专家架构，相比稠密模型，参数利用率更高、训练数据需求更少、抗干扰能力更强，贴合人脑感知、认知、行动的分层工作逻辑，是适配真实物理世界的最优解。

人机安全交互：以养老硬核场景，攻克物理AI落地痛点

在行业普遍聚焦工业简单抓取场景时，张正友强调，人机物理接触的安全性是具身智能落地的最大门槛，也是腾讯重点攻坚方向。工业机器人对力控、触觉精度要求较低，容错率高，但养老、陪护等近身场景零容错，一旦感知偏差就会造成人身伤害，是公认的高难度场景。

张正友重点解读了小五、小六两代机器人的迭代升级：小五主打搀扶辅助，仅需基础触觉防脱落感知；全新升级的小六深度复刻中医传承人按摩手法，通过自研触觉、力觉感知系统采集专业数据，结合强化学习实现自适应力道调节，可根据人体肌肉软硬动态调整力度，实现精细化人机交互。

张正友明确表示，腾讯暂无小七研发计划，小六目前仅掌握四类双臂协同按摩手法，仍需进入养老院真实场景持续迭代数据。同时强调，腾讯打造原型机并非为了做硬件产品，而是以最难的养老场景倒逼触觉、力觉、多模态融合技术突破，成熟技术将全部赋能行业。

云底座支撑：算力爆发增长，工程化落地破解成本难题

随着大模型Token成本大幅下降，行业却出现“成本降低、落地难度未降”的困境。针对这一行业痛点，陈煜东提出核心观点：AI落地的核心卡点不在成本，而在AI工程化能力。模型效果取决于输入信息的精准度与确定性，只有精细化工程调优，才能释放模型真正能力。

他披露，具身智能行业算力需求迎来爆发式增长，近两年增速达200%-300%，行业已从以往数百卡训练，升级为千卡、万卡规模常态化训练。机器人多模态数据（视觉、雷达、点云）体量庞大，模型迭代速度极快，两三天即可更新一个版本，对云端算力、数据处理能力提出极高要求。

针对国产芯片适配难题，陈煜东介绍，腾讯云自研迁移优化Agent，将原本工程师5天的算子迁移工作缩短至1天，在保证精度的同时提升国产芯片适配效率，全方位适配国内具身智能产业算力需求。同时明确，机器人采用“端云协同”模式：极速应急反应部署端侧，大算力认知、规划任务部署云端，兼顾响应速度与算力效率。

数据合规与迭代：分层数据体系，破解行业数据鸿沟

数据稀缺、质量参差不齐、合规难度高，是所有具身企业的共同痛点。张正友提出行业通用的数字金字塔数据体系：底层为互联网公开视频数据、中层为第一人称操作数据、上层为UMI传感手套采集数据、顶层为机器人遥操专属数据。

张正友表示，传统遥操数据采集效率极低，而腾讯自研毫米级UMI设备，集成力觉、触觉感知，采集效率远超传统方案，且数据可适配多品牌机械臂、机器狗，通用性极强。不同于普通数据厂商，腾讯基于模型需求定向采集高质量数据，精准匹配RxBrain训练需求。

针对全球技术差距，张正友直言，国内具身智能与国外整体差距极小，特斯拉仅在汽车领域领先，机器人赛道并未形成遥遥领先的格局，行业仍处于同一起跑线。

在数据合规与产业合作层面，陈峥补充，全球技术管制收紧、数据合规要求升级，腾讯云联合众多具身企业、数采工厂搭建合规数据平台，依托COS存储能力，实现多模态数据安全存储、就近加速、热数据优化，杜绝GPU空转，为行业提供合规、高效的数据存储与处理解决方案。

行业生态布局：放弃硬件闭环，打造机器人“安卓生态”

针对“腾讯为何不做机器人硬件”的核心疑问，张正友给出清晰定位：机器人行业将复刻手机、PC产业格局，形成“苹果闭环模式+安卓开放模式”双赛道。国内机器人硬件产业链成熟、迭代速度快，腾讯无需下场做硬件，核心聚焦自身优势，打造Tairos通用具身大脑。

张正友介绍，Tairos依托硬件抽象层实现超高泛化适配能力，适配宇树、越疆等头部机器人设备，最快1天即可完成机器狗适配，5天完成机械臂调试，适配效率行业领先。目前腾讯优先与宇树、越疆、智元等头部企业深度合作，通过标杆案例打通生态，辐射上下游集成商。

对于行业现状，张正友直言行业存在严重同质化，无论是机器人形态还是落地场景都高度重合，但这是产业起步期的正常现象。他强调行业核心准则：Demo 90分不代表落地成功，无法落地的演示等价于0。当前具身智能仍处于早期阶段，大浪淘沙、优胜劣汰是产业发展必经过程。

行业趋势判断：拒绝噱头，务实推进物理AI产业化

针对火爆的世界模型、物理AI概念，张正友冷静判断，目前行业尚无统一的世界模型技术方案，多数视频生成类世界模型与具身智能关联度极低。腾讯RxBrain是真正落地的具身世界模型，兼具推理、预判与想象能力，是物理AI的核心突破。

张正友认为，物理AI落地无需追求完美版本，可在迭代中持续优化，但家庭、养老等非结构化场景的绝对安全性，是规模化落地不可逾越的红线。未来十年，工业落地、养老民生将是具身智能两大核心赛道，养老场景攻克的感知、力控、安全技术，可全面下沉赋能全行业。

在本次采访过程中，腾讯三位嘉宾的观点勾勒出清晰的产业路线：

技术上，以RxBrain裂脑协同架构，摒弃单一端到端噱头，打造贴合人类认知的分层智能；

落地中，以最难的养老场景攻坚安全交互痛点；基建上，依托腾讯云算力、存储能力破解数据与算力瓶颈；

生态上，放弃硬件闭环，以开放平台赋能全行业。

在同质化内卷的行业当下，腾讯务实、长期主义的技术与生态思路，正为具身智能从“演示时代”迈向“产业时代”提供关键解法。（文/徐培炎）