首先，我们来聚焦这次行动的核心亮点。在2026世界人工智能大会期间，安谋科技（中国）有限公司正式对外宣布发起“开源AIOS联盟”。目前，该联盟已吸引芯发科技、紫光展锐、瑞芯微、面壁智能、RT-Thread，以及清华大学智能产业研究院、香港科技大学物理AI研究中心等超过20家产学研机构加入。合作范围覆盖芯片IP、大模型、具身本体到科研等多个环节，几乎串联起整个AI产业链。简单来说，就是要在新一代AI产品的智能底座上，推动一项重要的战略布局。

在展会现场，安谋科技市场及生态副总裁梁泉与香港科技大学讲席教授、物理AI研究中心主任郭嵩，围绕双方在视觉-语言-动作模型（VLA）领域的最新合作进展，深入交流了诸多实践经验。核心议题十分明确：当前机器人产业面临的“大脑缺位”难题，到底该如何破解？

VLA模型：破解机器人“大脑缺位”的关键技术

近年来，机器人在运动控制（即“小脑”）层面取得了显著进步，但在复杂环境下的任务理解、自主规划与决策能力，也就是“大脑”部分，差距依然较大。梁泉的观点非常明确：VLA模型作为连接视觉、语言与动作的技术路径，能够帮助机器人实现从环境感知到任务执行的完整闭环，是推动具身智能走向实际应用的重要方向。

如何理解VLA模型？简单来说，它不同于我们熟悉的视频生成模型。VLA能够结合环境状态与任务目标，直接生成符合物理约束的动作，为机器人实现开放场景下的泛化能力提供支撑。这并非空中楼阁，而是需要扎实的工程落地。

2026年1月，安谋科技与香港科技大学正式签署合作备忘录，双方围绕VLA模型的开发与部署展开深入合作。重点攻克的是模型适配、推理优化、系统通信等工程难题，并推动实验室模型在人形机器人平台上进行实际验证。

郭嵩对此补充道，具身智能不仅需要机器人能够模拟和理解物理世界，更重要的是具备改变物理世界的能力。VLA模型能够根据当前环境状态和目标任务进行分析，并生成相应行动策略，实现从感知到行动的端到端连接。这对机器人进入真实应用场景而言，意义重大。

数据与生态：产业落地的关键推动力

在产业落地过程中，数据和生态建设成为不容忽视的议题。行业共识是：大语言模型的发展得益于互联网中海量的数据资源，而机器人领域恰恰缺少真实世界的交互数据。未来，需要通过真实应用场景持续采集数据，并结合仿真数据形成“数据飞轮”，推动模型能力不断迭代升级。

与此同时，安谋科技将通过开源方式推动AI技术生态建设。逐步开放模型权重、基础数据集、部署源码、技术文档及相关工具，帮助更多企业实现模型向不同芯片平台的迁移。目的很明确——降低技术应用门槛，加快AI产品开发与产业化落地进程。

双方还计划逐步开放实验数据、部署源码、技术文档及论文成果。梁泉表示，开源模型与工程能力的开放，有助于推动国产芯片适配，加速AI应用规模化落地。郭嵩则强调，开源是中国AI产业快速发展的重要动力，尤其是在具身智能领域，共享真实应用中的经验、问题和长尾数据，有助于提升模型的稳定性和泛化能力。

沪港协同：从实验室到产业的高效闭环

这个合作背后，其实还有一重更深的逻辑——沪港科技协同创新。香港科技大学已在上海设立中心，并推出“人工智能+创业”硕士项目，采用校企“双导师”模式培养人才。学生第一年在港学习理论，第二年进入上海企业实践，产教融合的路径非常清晰。

安谋科技也在持续深化沪港布局。不仅将研发团队迁入上海西岸AI生态区域，还在香港河套地区港深创科园设立了办公室。这样一来，香港的科研资源、上海的AI生态、深圳的硬件供应链，三者被高效串联起来，形成产业链与创新链的协同效应。

随着开源AIOS联盟的成立，安谋科技正在进一步连接芯片、模型、软件和终端生态，加速AI技术从实验室走向真实产业场景。从目前的信息来看，下一阶段人工智能产品创新的基础设施，正在朝着更加开放、高效的方向演进。一句话总结：联盟的成立，意味着这件事进入了实质性的推进阶段。