近期，阿里巴巴正式发布了千问具身智能大模型 Qwen-Robot系列，这是首个完整的具身智能模型家族。该系列包含三大核心模型：Qwen-RobotManip（VLA操作模型）、Qwen-RobotNav（VLN移动导航模型）和Qwen-RobotWorld（世界模型）。这标志着千问大模型家族首次为机器人打造出真正的“通用底座”——一个负责灵巧操作的手，一个负责自主导航的脚，以及一个负责全局思考的大脑。三个模型既可独立部署，也可协同工作，适配多种形态的机器人。

首先来看 Qwen-RobotManip，这是一款VLA（视觉-语言-动作）操作模型，其核心突破在于定义了80维统一动作表征——简而言之，它为不同硬件的机器人提供了一套通用的“肢体语言”。该模型学习的是物理规律本身，而非死记硬背固定的动作序列。更值得关注的是，它摒弃了对绝对坐标的依赖，转而基于摄像头画面中的相对位置生成操作指令。这意味着，更换机器人硬件时，只需少量反馈即可快速适配，无需从头训练。该模型基于超过38,100小时完全开源数据进行训练，在RoboChallenge真机多任务评测中，两个版本直接包揽了榜单前两名。拧水龙头、插网线、双臂倒薯条……面对30项高难度任务，它均能顺利执行。

接下来是 Qwen-RobotNav，这是一款基于Qwen-VL构建的VLN移动导航模型。其关键能力在于将语言指令导航、目标搜索、自动驾驶等五大任务族统一集成到同一框架中，复杂任务无需手动切换模型。此外，它还引入了任务自适应观察机制，记忆策略可根据任务类型灵活调整，有效解决了传统模型中的记忆固化问题。目前，搭载该系统的宇树Go2四足机器人已成功完成自主巡逻和寻物导航任务。

最后是 Qwen-RobotWorld，作为具身智能世界模型，其核心是基于对物理规律的认知，推理和模拟机器人下一时刻的动作与状态。这相当于在真实行动之前先进行一次“预演”，让机器人提前预知后果。同时，它还能生成视频数据，缓解具身智能训练数据短缺的瓶颈，并在动作执行前进行轨迹预演推算，从而提升操作精度。

当前整个行业正处于从实验室研发向真实场景商业化跨越的临界点，最大的门槛在于机器人能否在陌生环境中准确理解指令并稳定执行。Qwen-Robot系列的解决方案非常直接：将视觉语言能力接入控制系统。通过标准化接口，分别接入操作控制、移动控制和世界预测，实现跨场景、跨机型的通用化能力。

值得一提的是，就在上个月（5月20日），阿里刚发布了旗舰模型 Qwen3.7-Max，在Arena全球大模型盲测中超过Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，位列国产第一，接近GPT、Claude、Gemini的最强水平。Qwen-Robot系列正是将这一认知引擎从数字世界延伸至物理世界的关键一步。

目前，已有多家机器人企业启动了技术对接工作。预计年内，首批搭载该系统的商用产品将面世，工业巡检、物流分拣、家庭服务等场景有望率先受益。当然，大模型在虚拟环境中的预测与真实物理世界毫秒级精密控制之间，仍存在产业公认的落地鸿沟。实际表现究竟如何，还需等量产之后用真机验证。