阿里发布千问具身智能大模型 Qwen-Robot 系列
阿里巴巴于6月16日正式揭晓了其最新一代具身智能大模型系列——Qwen-Robot。该系列模型专注于推动机器人在感知、理解、决策和执行方面的能力，旨在解决当前具身智能领域面临的关键挑战，并为实现更广泛的机器人应用铺平道路。
核心技术架构支撑多维能力
Qwen-Robot系列由三大核心技术矩阵构成：Qwen-RobotManip 负责机器人操控，Qwen-RobotNav 致力于导航任务，而 Qwen-RobotWorld 则扮演着物理世界理解与推理的角色。这种协同运转的架构，有效整合了机器人的操作、导航以及对物理规律的理解能力，为具身智能的深度发展奠定了坚实基础。
针对传统视觉-语言-动作（VLA）模型在面对不同硬件和场景时迁移能力受限的问题，Qwen-RobotManip 引入了包含80个维度的统一动作表征。这一创新使得不同形态的机器人能够共享一套通用的“肢体语言”，显著降低了在多样化设备上的适配成本，只需经过少量反馈即可实现自动调整。
统一框架提升导航与泛化能力
在导航领域，Qwen-RobotNav 模型基于Qwen-VL技术构建，首次实现了将语言指令导航、目标搜索以及自动驾驶等五大任务族整合到单一的框架下。此举不仅克服了复杂任务中模型切换带来的效率损耗，也为机器人提供了更灵活、更智能的路径规划和环境适应能力。
作为具身智能系统的“大脑”，Qwen-RobotWorld 赋予了系统对物理世界的深刻洞察和推理能力。它能够预测并模拟下一步可能发生的动作和状态变化，这对于执行复杂任务和与真实世界进行交互至关重要。当前，具身智能正处于从单一场景应用向通用泛化能力迁移的关键阶段，阿里巴巴此次发布的三模协同解决方案，通过技术架构的解耦与多模态能力的深度融合，有望显著加速异构机器人的通用化部署进程。
Qwen-Robot 系列模型具备高度的泛化能力，尤其适合需要精确操作和智能导航的场景，如智能制造、仓储物流、家庭服务机器人等。其输入形式涵盖了文本指令、视觉信息以及传感器数据，输出则为机器人的具体动作指令或导航路径。尽管在模型层面实现了通用化，但实际应用中的上手门槛仍需考虑机器人硬件的集成与调优。