具身智能进入工程化落地阶段后，硬件本体仍是必要基础，但硬件差距正在逐步缩小，产业链竞争焦点正从机械集成转向认知决策。“大脑”，即具身基础模型，正在成为决定机器人性能上限、商业化速度与边际成本的核心变量，也是实现跨场景泛化、持续学习和规模复制的关键。

• 在技术路径上，VLA 已成为主流架构，世界模型融合正在加速演进。分层模型具备较强可解释性和“一脑多机”的落地优势，端到端 VLA 则通过统一模型实现视觉、语言到动作的直接映射，在零样本泛化和精细操作上表现突出。未来，融合“快慢思考”的混合架构，以及 VLA 与世界模型的结合，将进一步补足真实长任务数据不足和物理规律理解不足的问题，推动具身智能大脑走向更高水平的认知、规划与执行能力。

• 从商业价值来看，具身智能模型不仅是能力统一器，也是数据放大器和商业化杠杆。模型可以将感知、理解、规划与控制整合为统一体系，使机器人从预设动作执行升级为面向开放环境的自主决策；同时，模型能够将分散的场景经验与操作轨迹沉淀为可复用资产，形成“数据—训练—优化—再部署”的复利型竞争优势。白皮书指出，2025 年全球机器人赛道总融资约 90 亿美元，其中人形机器人和 AI 基础模型公司占比超过 60%，具身智能模型已成为资本与技术的双重引力极。

从市场表现来看，具身智能机器人正处于由“技术积累期”向“爆发式增长期”跨越的关键节点。白皮书数据显示，全球具身智能机器人市场规模预计将从 2025 年的 949 亿元快速提升至 2030 年的 4,084 亿元；其中，中国市场表现尤为强劲，预计到 2030 年将达到 1,511 亿元，占据全球约 37% 的市场份额。

具身智能机器人市场的扩张，不只是机器人本体产值的增长，更将带动通用 AI 大模型、感知决策系统、仿真开发环境、云端算力基础设施以及多元垂直应用场景的协同发展。从产业全景看，具身智能大市场正以机器人为核心入口，向上延伸至通用 AI 大模型、感知决策系统和算力基础设施，向下辐射至工业、物流、康养等多元场景，形成复合型生态集群。未来，随着感知、认知与动作执行闭环的深度融合，具身智能将逐渐超越单一硬件形态，演变为一种可赋能多元场景的通用智能化能力。

从全球布局来看，各区域正基于自身产业优势形成差异化竞争格局。美国侧重“大模型+仿真”驱动，凭借基础模型与算力集群优势，在数字孪生世界中进行预训练与模拟试错，体现出“软件定义硬件”的前沿思路；中国依托全产业链与多场景优势，驱动“硬件创新与场景落地”双轮并进，在核心部件成本优化与迭代的同时，通过庞大市场开展多领域试点，形成需求拉动技术的高速反馈闭环。

欧洲则依托精密制造底蕴，聚焦汽车、航空等高价值工业场景，强调可靠性、人机协作与安全标准先行，推动具身智能在现有工业体系内渐进式升级。东南亚更侧重技术引进与本地化适配，聚焦低成本、多语言方案，协作机器人与 AMR 在电子、物流等领域加速落地，并以新加坡为枢纽构建“引进—验证—复制”的生态路径。整体来看，全球具身智能不是沿着同一条路径竞争，而是在不同区域优势下形成多元化、协同化的发展格局。

尽管具身智能正在快速发展，但从感知、决策到执行的技术演进仍面临三大核心挑战。

• 首先是基础设施挑战，行业面临多模态数据孤岛与异构算力失衡问题。具身智能训练需要覆盖图像、视频、点云、触觉、力反馈、轨迹等多类型数据，同时需要训练、仿真、推理等不同计算负载协同调度，传统固定式基础设施难以满足规模化研发需求。

• 其次是模型开发挑战，当前模型算法与开发工具链仍存在系统性不成熟。具身智能并非单一模型能力问题，而是模型、数据、仿真、部署、本体适配等多环节协同问题。开发者往往需要自行拼接多类工具和框架，导致研发周期长、系统集成复杂、可复用能力不足。

• 第三是场景落地挑战，终端应用仍面临人机交互鸿沟与部署运维难题。机器人从实验室走向工厂、商场、家庭和特种场景，需要解决交互自然性、任务稳定性、远程运维、数据回流和持续迭代等复杂问题。

面向具身智能规模化落地的系统性需求，腾讯云构建了覆盖 AI 基础设施、具身智能开放平台和配套能力的全栈式解决方案，助力行业快速构建“云上智能”。

• 在 AI 基础设施层，腾讯云通过 GPU、HAI、THPC、COS、MetaInsight、GooseFS、CFS Turbo、星脉网络等能力，提供高性能计算、高性能存储和高性能网络，为 VLA 模型训练、智能体开发、远控图传和仿真验证等任务提供底层支撑。

• 在开放平台层，腾讯具身智能开放平台 Tairos 以混元具身大模型、混元具身智能体及平台工具为核心，覆盖 HyVLM、HyVLA、RxBrain、TairosAgent、Apexio、RoboFusion、HAL 以及建图和语料工具等能力，旨在降低开发运维难度和成本，加速应用创新并缩短上市时间。

• 在配套能力层，腾讯云则通过 RAG、工作流、MCP 插件、TRTC、视图计算、MPS、TWeCall、TI-ONE 平台等工具按需启用，帮助开发者快速完成模型管理、音视频交互、仿真验证、数据平台建设和场景化落地。

  白皮书认为，具身智能的竞争表面看是机器人形态和本体能力的竞争，深层看则是数据闭环、模型迭代、工程交付和生态协同能力的竞争。随着具身智能从单点算法突破迈向全栈平台竞争，云基础设施、开放平台和工具链将成为行业规模化落地的关键支撑。腾讯云作为具身智能新一代智能基座的定义者与赋能者，将通过 AI 基础设施、Tairos 开放平台和配套工具链，持续连接算法与硬件、研发与部署、本体制造与场景应用，推动具身智能从技术验证走向规模化商业落地。