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腾讯机器人按摩师走红WAIC:“要送进养老院”

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7月18日,腾讯在2026世界人工智能大会(WAIC)期间发布具身智能基座模型和具身智能体新成果,首次系统打通“感知—身体—行动”的闭环,推动具身智能从实验室迈向真实应用。

与新模型同时亮相WAIC的还有腾讯新一代示范性机器人“小六”,这款机器人化身“按摩师”在腾讯展台给现场观众按摩,吸引大量观众排队。


2026WAIC展馆内,观众排队体验机器人按摩。

“腾讯不做量产机器人硬件,但我们一直在做示范性硬件。核心是为了开展前沿技术研究与探索,而且用场景驱动前沿的研究和探索。因为只有扎根具体场景,才能提炼出真正核心的难题,把这些难题解决了,剩下的其他问题自然就能迎刃而解。” 腾讯首席科学家、RoboticsX实验室主任、福田实验室主任张正友接受南都记者采访时表示,下一步会让“小六”学习更多双臂协同的按摩手法,并进入养老院等真实场景里去迭代。


腾讯首席科学家、RoboticsX实验室主任、福田实验室主任张正友

发布三大具身基座模型、两大具身智能体

在张正友看来,今天最聪明的人工智能本质上仍是“缸中之脑”——它善于逻辑推理、文本生成和知识问答,却缺乏与物理世界直接互动的闭环:未必真正理解物体的位置、空间关系与可操作性,也难以在持续变化的环境中边行动、边接收反馈、边及时调整。

“语言并不等于全部认知,它只是智能向外表达的一个通道。”张正友表示,真正的智能需要让语言、视觉、空间认知、身体控制和环境反馈连通起来,在“感知—身体—行动”的闭环里接受验证。

这是腾讯一口气发布三个基座模型、两个智能体试图解决的问题。三个具身基座模型包括Hy-Embodied-VLM-1.0、Hy-Embodied-RxBrain-1.0 和 Hy-Embodied-VLA-0.5。据介绍,这三个模型都基于混元大模型打造,其中VLM 模型像“右脑”,负责理解图像、空间和场景;RxBrain 模型像具身“大脑”,统一认知、规划和对未来状态的想象;VLA 模型连接“小脑”和身体,把高层目标转化成连续的、可纠错的动作。



同时发布的还有具身智能体Apexio和智能体框架TairosAgent,它们通过智能体的调度能力,可以把上述“左右脑”“大脑”“小脑”和身体整合成完整的系统,让机器人形成一个持续感知、持续决策、持续行动的整体。

值得注意的是,上述模型已经开始进入真实工业场景,并在导购导览、养老服务等多个任务中完成落地验证。例如,HyVLA-0.5已经进入了一家日化品工厂,开展生产实测,面对高混合、小批量、SKU 频繁迭代的产线,其作业成功率高于 95%、节拍快于 6 秒/件,新增 SKU 留给数据采集与模型后训练的时间不到 3 天。



此外,基于 Hy-Embodied 系列模型与具身原生智能体,腾讯对2025年发布的Tairos 具身智能开放平台(钛螺丝)进行全面升级,升级后的 Tairos 将保持开源和开放,继续提供模型、智能体与开发工具等一系列能力与服务,降低从模型到本体再到应用全链条开发门槛。

深耕AI养老场景,探索人机安全交互

过去一年,腾讯Robotics X 实验室已与宇树、智元、越疆、松延动力、乐聚、华沿等机器人企业以及博世、蓝思、景德镇、敦煌等场景合作伙伴,探索具身智能在不同机器人、不同产业场景中的落地。

除了工业场景外,AI养老是腾讯Robotics X 实验室持续深耕多年的落地场景。2024年发布的机器人“小五”便主要定位于养老护理与居家服务场景,2025年,“小五”已在养老院里测试帮忙做家务、取快递、推轮椅,以及帮老人起身等。

在“小五”机器人基础上,腾讯研发的新一代示范性机器人“小六”也在WAIC展馆亮相。据介绍,它能与人安全相处、动作拟人,并学会了“畅气通络按摩手法”,通过自研融合力觉、触觉、视觉的数据采集系统获得高质量手法数据,并经强化学习训练,实现手法轨迹与按摩力道的精准复现。



“机器人最难的就是操作物体或者是物理接触,现在大部分落地场景都是工业,因为工业场景里很多物体不需要那么精准地抓取,抓紧一点就行了,但机器人跟人接触的场景里不能有任何差错。于是我们用养老场景来驱动机器人交互研究,它需要触觉、力觉、感知和视觉的的紧密结合,其中触觉反馈大概是1-2毫秒,视觉反馈15-30毫秒,怎么把不同频率的感知信息和大模型结合呢,我们设计的架构是三层不同的频率去运作,不能用同一个频率运作。”张正友向南都记者表示,如果把养老场景下的触觉、力觉、视觉大模型优化好,这些能力应用到工业场景会绰绰有余。

在“让具身智能听懂人”之外,腾讯也在不断探索“让机器人安全地接触人”。在照护、康复、生活服务等领域,机器人必须与人发生物理接触,既要绝对安全,又要动作自然、力道精准。

谈及“小六”学习按摩手法的过程,张正友介绍称,腾讯将中医博士的经验与自研的触觉、力觉、感知、视觉等采集系统结合。“我们采集了人的手法和力道,通过强化学习去复刻这一能力。让机器人能感知到不同的人用不同的力,比如有些人肌肉比较硬,按摩的力道要多一点,有些人受不了力就要轻一点,机器人需要具备自动感知的能力。”张正友称,目前来看“小六”在展台反馈效果很好,未来希望把它放到养老院这类真实业务场景,以获取更多数据继续迭代。

采写:南都N视频记者 马宁宁 发自上海

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