具身智能進入工程化落地階段后，硬件本體仍是必要基礎，但硬件差距正在逐步縮小，產業鏈競爭焦點正從機械集成轉向認知決策。“大腦”，即具身基礎模型，正在成為決定機器人性能上限、商業化速度與邊際成本的核心變量，也是實現跨場景泛化、持續學習和規模復制的關鍵。

• 在技術路徑上，VLA 已成為主流架構，世界模型融合正在加速演進。分層模型具備較強可解釋性和“一腦多機”的落地優勢，端到端 VLA 則通過統一模型實現視覺、語言到動作的直接映射，在零樣本泛化和精細操作上表現突出。未來，融合“快慢思考”的混合架構，以及 VLA 與世界模型的結合，將進一步補足真實長任務數據不足和物理規律理解不足的問題，推動具身智能大腦走向更高水平的認知、規劃與執行能力。

• 從商業價值來看，具身智能模型不僅是能力統一器，也是數據放大器和商業化杠桿。模型可以將感知、理解、規劃與控制整合為統一體系，使機器人從預設動作執行升級為面向開放環境的自主決策；同時，模型能夠將分散的場景經驗與操作軌跡沉淀為可復用資產，形成“數據—訓練—優化—再部署”的復利型競爭優勢。白皮書指出，2025 年全球機器人賽道總融資約 90 億美元，其中人形機器人和 AI 基礎模型公司占比超過 60%，具身智能模型已成為資本與技術的雙重引力極。

從市場表現來看，具身智能機器人正處于由“技術積累期”向“爆發式增長期”跨越的關鍵節點。白皮書數據顯示，全球具身智能機器人市場規模預計將從 2025 年的 949 億元快速提升至 2030 年的 4,084 億元；其中，中國市場表現尤為強勁，預計到 2030 年將達到 1,511 億元，占據全球約 37% 的市場份額。

具身智能機器人市場的擴張，不只是機器人本體產值的增長，更將帶動通用 AI 大模型、感知決策系統、仿真開發環境、云端算力基礎設施以及多元垂直應用場景的協同發展。從產業全景看，具身智能大市場正以機器人為核心入口，向上延伸至通用 AI 大模型、感知決策系統和算力基礎設施，向下輻射至工業、物流、康養等多元場景，形成復合型生態集群。未來，隨著感知、認知與動作執行閉環的深度融合，具身智能將逐漸超越單一硬件形態，演變為一種可賦能多元場景的通用智能化能力。

從全球布局來看，各區域正基于自身產業優勢形成差異化競爭格局。美國側重“大模型+仿真”驅動，憑借基礎模型與算力集群優勢，在數字孿生世界中進行預訓練與模擬試錯，體現出“軟件定義硬件”的前沿思路；中國依托全產業鏈與多場景優勢，驅動“硬件創新與場景落地”雙輪并進，在核心部件成本優化與迭代的同時，通過龐大市場開展多領域試點，形成需求拉動技術的高速反饋閉環。

歐洲則依托精密制造底蘊，聚焦汽車、航空等高價值工業場景，強調可靠性、人機協作與安全標準先行，推動具身智能在現有工業體系內漸進式升級。東南亞更側重技術引進與本地化適配，聚焦低成本、多語言方案，協作機器人與 AMR 在電子、物流等領域加速落地，并以新加坡為樞紐構建“引進—驗證—復制”的生態路徑。整體來看，全球具身智能不是沿著同一條路徑競爭，而是在不同區域優勢下形成多元化、協同化的發展格局。

盡管具身智能正在快速發展，但從感知、決策到執行的技術演進仍面臨三大核心挑戰。

• 首先是基礎設施挑戰，行業面臨多模態數據孤島與異構算力失衡問題。具身智能訓練需要覆蓋圖像、視頻、點云、觸覺、力反饋、軌跡等多類型數據，同時需要訓練、仿真、推理等不同計算負載協同調度，傳統固定式基礎設施難以滿足規模化研發需求。

• 其次是模型開發挑戰，當前模型算法與開發工具鏈仍存在系統性不成熟。具身智能并非單一模型能力問題，而是模型、數據、仿真、部署、本體適配等多環節協同問題。開發者往往需要自行拼接多類工具和框架，導致研發周期長、系統集成復雜、可復用能力不足。

• 第三是場景落地挑戰，終端應用仍面臨人機交互鴻溝與部署運維難題。機器人從實驗室走向工廠、商場、家庭和特種場景，需要解決交互自然性、任務穩定性、遠程運維、數據回流和持續迭代等復雜問題。

面向具身智能規模化落地的系統性需求，騰訊云構建了覆蓋 AI 基礎設施、具身智能開放平臺和配套能力的全棧式解決方案，助力行業快速構建“云上智能”。

• 在 AI 基礎設施層，騰訊云通過 GPU、HAI、THPC、COS、MetaInsight、GooseFS、CFS Turbo、星脈網絡等能力，提供高性能計算、高性能存儲和高性能網絡，為 VLA 模型訓練、智能體開發、遠控圖傳和仿真驗證等任務提供底層支撐。

• 在開放平臺層，騰訊具身智能開放平臺 Tairos 以混元具身大模型、混元具身智能體及平臺工具為核心，覆蓋 HyVLM、HyVLA、RxBrain、TairosAgent、Apexio、RoboFusion、HAL 以及建圖和語料工具等能力，旨在降低開發運維難度和成本，加速應用創新并縮短上市時間。

• 在配套能力層，騰訊云則通過 RAG、工作流、MCP 插件、TRTC、視圖計算、MPS、TWeCall、TI-ONE 平臺等工具按需啟用，幫助開發者快速完成模型管理、音視頻交互、仿真驗證、數據平臺建設和場景化落地。

  白皮書認為，具身智能的競爭表面看是機器人形態和本體能力的競爭，深層看則是數據閉環、模型迭代、工程交付和生態協同能力的競爭。隨著具身智能從單點算法突破邁向全棧平臺競爭，云基礎設施、開放平臺和工具鏈將成為行業規模化落地的關鍵支撐。騰訊云作為具身智能新一代智能基座的定義者與賦能者，將通過 AI 基礎設施、Tairos 開放平臺和配套工具鏈，持續連接算法與硬件、研發與部署、本體制造與場景應用，推動具身智能從技術驗證走向規模化商業落地。