腾讯机器人按摩师走红WAIC：“要送进养老院”

来源：市场资讯

（来源：南方都市报）

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