TeleAI孵化具身公司伽马智能 中国电信加速推动AI走向物理世界

从大模型理解指令、生成内容，到智能体自主规划、调用工具，再到机器人通过传感器感知环境、通过机械结构执行任务，人工智能正加速从数字空间走向物理世界。近年来，中国电信在具身智能领域持续开展实践，在具身智能领域成立独立公司可以说是其在人工智能布局中的一次延伸，即将过去网络连接、场景试点向上延伸到具身智能上层研发环节。

与传统大模型主要处理文本、图像等数字信息不同，具身智能需要通过物理身体与环境持续交互，完成感知、决策和行动的闭环。机器人不仅要理解指令，还要识别物体、判断空间关系、规划运动路径，并完成抓取、搬运等具体任务。当前，人工智能产业正从“虚拟交互”向“实体落地”快速跃迁，具身智能作为衔接数字世界与物理世界的核心赛道，正在重构工业、服务、科研等多个领域的生产生活范式。

工信部数据显示，2026年上半年中国人形机器人产量已超4万台、全年有望突破10万台。人形机器人也成为中国高端制造出口的新名片，今年一季度，中国人形机器人出口同比增长210%。

具身智能也为运营商打开新的AI产业化空间，催生模型调用、边缘推理、数据传输、多机协同及持续运维等多维需求。伽马智能落地徐汇、入驻模速空间，是人形机器人产业化聚力的典型代表。依托中国电信在通信、网络、算力、数据、场景的核心优势，以及TeleAI的新一代通信网——智传网（AI Flow）的创新能力，伽马智能将重点围绕人形机器人的“自进化”与“全身模型”推进研发，致力于实现机器人在真实交互应用中持续学习。

具身智能不是大语言模型的简单延伸，而是一套模型、数据、本体、算力四要素闭环的工程系统。运营商布局具身智能并非从零开始，而是具备长期积累。

作为基础设施服务建设者，运营商在“连接”方面具有天然优势。机器人在运行过程中需要持续传输视觉、语音、位置和姿态等数据，对网络带宽、时延和可靠性提出更高要求。中国电信“EasyOn 5G-A-RobotNet”方案基于5G-A高频段构建无线专网系统，能够为人形机器人提供专属无线资源调度，支持毫秒级无线资源动态优化，提供单台机器人上行速率超过100Mbps、网络端到端时延低于10毫秒、可靠性高达99.99%的网络保障。面向具身智能机器人推出的专属通信产品“具身翼联”，探索将5G-A网络切片与边缘计算引入机器人通信服务。与此同时，TeleAI自主研发的智传网（AI Flow）进一步探索端、边、云、网协同，结合5G低时延能力，可以将具身智能遥操作的端到端时延压缩至20-50毫秒，让机器人的远程控制半径从局部区域扩展至跨城际乃至全国范围。

具身智能进入规模化落地期，真实场景数据成为核心产能。中国电信长期服务工业、能源、交通、政务等行业，积累了行业数字化建设经验，可推动机器人与真实业务需求对接。

今年以来，机器人不再局限于舞台表演，而是开始尝试“干活”，在展台模拟产线拧螺丝、在家庭中陪伴儿童……越来越多的应用场景逐步落地。但热闹背后，机器人规模化落地仍存在不少卡点，距离真正走进工厂还有一段路程。

一方面，需要解决高质量数据不足和模型泛化问题。大模型的发展离不开海量数据，具身智能同样如此，但机器人数据的获取成本更高。不同品牌、不同型号的机器人，其关节结构、传感器配置和控制方式也存在差异，数据与模型之间的迁移并不容易。未来，如何建立统一的数据采集、标注、训练和评估体系，推动不同机器人之间的经验共享，将直接影响具身智能模型的迭代效率。

另一方面，需要建立可持续的商业模式。机器人能够完成某项任务，并不意味着已经形成商业价值。如果机器人只能完成有限的演示动作，却无法长期稳定工作，就很难形成规模化采购。对于中国电信而言，可以优先依托政企客户资源，探索工业物料搬运、能源设备巡检、园区服务等任务标准化程度较高的场景，以任务完成率、连续运行时间和单位任务成本检验应用价值。

在具身智能时代，新的产业机会在于连接人与机器、机器与机器以及机器与智能。长期作为网络基础设施供给方的运营商，正尝试定义具身智能的数据流转与算力分配方式。若这一模式能够落地，或将重塑人形机器人赛道的竞争逻辑。（林碧涓）