阿里巴巴今日宣布推出千問具身智能大模型Qwen-Robot系列，標志著該公司在人工智能與機器人技術融合領域邁出關鍵一步。這一系列模型專為解決具身智能領域長期存在的技術碎片化問題而設計，通過標準化接口實現不同形態機器人在環境感知、決策規劃與動作執行層面的協同運作。

該產品線包含三大核心模型：Qwen-RobotNav負責移動導航，通過整合指令跟隨、目標追蹤與自動駕駛技術，構建起統一的路徑規劃框架；Qwen-RobotManip專注機械操作，依托38,100小時開源數據訓練的語料庫，實現跨機型動作泛化能力；Qwen-RobotWorld作為環境模擬器，能夠預測物理世界動態變化，支持機器人在復雜場景中做出符合物理規律的決策。這三個模型既可獨立部署，也能通過組合形成完整解決方案。

技術實現層面，研發團隊創新性地采用"視覺語言能力接入控制系統"架構，突破傳統具身智能系統對特定硬件形態的依賴。以Qwen-RobotManip為例，該模型通過標準化狀態-動作空間定義，將自然語言指令轉化為機械臂可執行的坐標變換參數，顯著降低不同品牌機器人間的適配成本。在模擬測試中，搭載該模型的機械臂在完成零件抓取任務時，跨機型成功率較傳統方法提升42%。

此次發布建立在阿里巴巴前期技術積累基礎之上。上月發布的Qwen3.7-Max模型已在全球權威評測榜單Arena中超越多個國內外主流模型，其多模態理解能力為具身智能系列提供了關鍵技術支撐。研發團隊透露，Qwen-Robot系列在訓練過程中特別強化了物理規律約束模塊，通過引入3D物理引擎生成的數據，使模型預測結果更貼近真實世界動態。

行業分析師指出，當前機器人開發普遍面臨"專用模型重復建設"的困境，某頭部企業為不同產品線維護的物理引擎就多達17套。Qwen-Robot系列提出的通用技術底座方案，有望將機器人開發周期縮短60%以上。不過專家同時提醒，實驗室環境下的模型性能與工業級應用仍存在差距，特別是在實時力控、毫米級定位等硬指標上，需要后續持續優化。

據悉，阿里巴巴已與多家制造業企業展開合作試點，重點測試Qwen-Robot系列在精密裝配、柔性物流等場景的應用效果。首批合作項目涉及汽車零部件組裝、3C產品檢測等工序，相關技術指標數據預計將在年內公布。