阿里巴巴近日正式推出千問具身智能大模型Qwen-Robot系列，標志著國內大模型技術向機器人硬件場景的延伸邁出關鍵一步。該系列包含操作、移動與世界模型三大核心組件，首次構建起完整的具身智能模型體系，為機器人實現"邊走、邊看、邊思考"提供了通用技術底座。

在第三方真機評測中，Qwen-Robot系列展現出顯著優勢。RoboChallenge Table30 v1評測覆蓋30項真實場景任務，橫跨4個機器人平臺，其操作模型的兩個版本憑借擰水龍頭、雙臂倒薯條等復雜操作包攬榜單前兩名。值得關注的是，該模型完全基于開源數據訓練，突破了行業對私有數據采集的依賴，為技術普惠化提供了新范式。

當前具身智能行業正面臨商業化臨界點，機器人如何在陌生環境中穩定執行復雜指令成為關鍵挑戰。Qwen-Robot系列通過技術創新破解這一難題：其操作模型Qwen-RobotManip采用80維統一動作表征體系，將不同硬件平臺的操作指令轉化為通用"肢體語言"，使模型掌握基礎物理規律而非機械記憶動作序列。這種設計使模型在新硬件部署時僅需少量交互反饋即可快速適配，遷移成本降低60%以上。

在視覺-語言-動作（VLA）融合方面，該模型突破傳統依賴絕對坐標的計算模式，轉而通過攝像頭畫面中的相對位置直接生成操作指令。這種相對感知機制使機器人面對環境變化時響應速度提升40%，在RoboChallenge評測中完成超過38000小時的語料預訓練，驗證了其魯棒性與泛化能力。

移動導航領域，Qwen-RobotNav模型通過任務自適應觀察機制破解記憶策略僵化難題。該模型可動態調整記憶容量，在語言指令導航、目標搜索等五大任務中實現無縫切換。其通用接口設計支持直接調用上層模型，成為業內少數原生兼容多種智能體框架的解決方案。實測顯示，搭載該系統的宇樹Go2四足機器人能自主完成"尋找丟失行李箱"等復雜導航任務，視覺推理與路徑規劃同步進行。

作為系列第三大組件，Qwen-RobotWorld世界模型基于物理規律認知構建，具備動作軌跡預演能力。該模型通過生成虛擬視頻數據緩解行業數據短缺問題，同時可在真實操作前模擬推演動作效果，使操作精度提升25%。三大模型通過統一語言指令實現協同運轉，形成從環境感知到動作執行的完整閉環。

行業專家指出，Qwen-Robot系列的推出反映了國內科技企業在具身智能領域的加速布局。其創新架構不僅降低機器人開發門檻，更為不同形態設備進入家庭、工業等真實場景提供了技術保障。隨著開源生態的完善，該體系有望推動具身智能技術向更廣泛領域滲透。