7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）期间，“具身人形机器人落地与核心部件发展论坛”上，腾讯云联合弗若斯特沙利文正式发布了《全球具身智能技术创新与应用白皮书》。这份白皮书以“构建数据驱动、软硬协同的AI数字基座”为主线，系统梳理了全球具身智能的发展趋势与产业演进方向，并且首次完整呈现了腾讯云面向具身智能的全栈技术解决方案与标杆实践——可以说，给行业规模化落地画出了一份相当有参考价值的路线图。
发布仪式上，腾讯云与弗若斯特沙利文，联合艾欧智能、灵初智能、RoboScience机器科学、智元、元点Zeroth、灵生科技等具身智能产业链代表企业共同登台，见证了白皮书的全球首发。
从“单点突破”到“系统落地”，行业迎来关键拐点
白皮书里明确了一个核心判断：具身智能（Embodied AI）是指通过物理实体在真实环境中感知、学习与交互来获得并优化智能的AI系统。眼下，全球具身智能产业正经历一场从“单点技术突破”迈向“系统化产业落地”的关键拐点——规模化落地的核心瓶颈已经不再局限于硬件本体，而是取决于能否构建一套以数据为核心驱动、软硬协同的新一代基础设施。
白皮书归纳出了行业正在发生的四个关键变化：从规则编程到数据驱动、从“身体竞争”到“大脑竞争”、从单点技术到全栈协同、从区域试点到全球竞争。与之相伴的，是一个正在爆发的市场。据弗若斯特沙利文预测，全球具身智能机器人市场规模将从2025年的949亿元增长至2030年的4084亿元，其中中国市场将达1511亿元，约占全球37%。值得注意的是，这条增长曲线拉动的不仅仅是机器人本体的放量，更是AI模型、仿真平台、云端算力、数据平台与场景应用组成的整条产业链。
腾讯具身战略：不造机器人，造“AI数字基座”
面对“数据、算力、平台、部署”这四类核心需求，腾讯想得很清楚——不造机器人，而是做机器人持续进化背后的基础设施。通过整合AI基础设施、开放平台与配套工具链，打造一体化、云原生的具身智能全栈解决方案。
这套“AI数字基座”由两条相互支撑的主线共同构成。一条是腾讯云的底层基础设施：以GPU、HAI等高性能计算，COS、GooseFS / CFSTurbo、MetaInsight等高性能存储，以及星脉高性能网络为核心，解决海量数据与大规模训练“算得起、跑得稳”的问题，为整个产业链托底。另一条是具身智能开放平台Tairos：同样在WAIC大会上，腾讯Robotics X实验室发布了三项具身基座模型与Apexio、TairosAgent两项智能体成果，并对Tairos平台进行了全面升级。升级后的Tairos继续保持开源开放，把模型、智能体与开发工具封装成可复用能力，显著降低了从模型到本体、再到应用的全链条开发门槛。
两条主线通过标准化API与数据管道纵向贯通、云边端协同横向伸缩：腾讯云负责“离地基最近”的算力、存储与网络，Tairos负责“离应用最近”的模型与智能体。前者把数据与训练托住，后者把底层能力转化为机器人可直接调用的智能。最终的目标——让具身智能企业“用得起、用得快、用得稳”，从技术验证走向规模化落地。
七大标杆案例，验证“云+具身”协同价值
白皮书用七个标杆客户案例，验证了这套能力在真实场景中的落地价值，对应产业的三类核心需求。在模型研发与训练底座层，灵初智能借助RDMA星脉网络、异构GPU与高性能存储提升VLA训练效率，灵生科技通过COS、GooseFS等打通云端存算一体的数据底座。在数据资产与平台闭环层，智元机器人以COS、GooseFS、MetaInsight、CFSTurbo构建PB级统一数据湖，实现采集数据全量上云与11个9的可靠性保障；帕西尼、RoboScience机器科学则依托AI Infra全栈产品与Tairos驱动数据飞轮。在场景应用与规模化交付层，元点Zeroth支撑家庭陪伴机器人的全球部署与多模态检索，艾欧智能通过TRRO远程操控打通“数据采集—管理—训练—仿真—操控”全链路闭环。
腾讯云交付的从来不是单点产品，而是具身智能的规模化能力——最终体现在研发效率提升、成本结构优化、数据资产沉淀与规模化复制四个价值上。就像白皮书结语所说的：具身智能的竞争，表面看是机器人的竞争，深层看，是数据闭环、模型迭代与工程交付效率的竞争。腾讯云的价值，正是把这些能力沉淀成一套可复用的AI数字基座，帮助客户从技术验证走向规模化落地。
