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GEIA GBA 2026 · 同期活动
硬件打完这一仗，具身智能的下一战是智能
2026年9月9-11日 · 深圳福田大中华喜来登酒店
腾讯云智能制造行业华南区总经理郑旭在 GEIA GBA 2026 平行分论坛「具身智能模型与数据论坛」上，作《腾讯云具身智能行业实践与思考》主题报告，并且腾讯云获「GEIA 元启奖 · 卓越具身智能云服务商奖」。
郑旭，智能制造行业华南区总经理，腾讯云
CHAPTER 01
郑旭在 GEIA GBA 2026 的开场，把整个具身智能产业的阶段切了一刀——硬件的代差已基本追平，行业的下一步比拼，是整机怎么被教会干活。
他给出一个判断：服务过大量客户后，他认为未来 32% 的投入会落到智能化上；还有更激进的客户认为这一比例会更高。
支撑这个判断的，是技术范式本身正在重构。郑旭引用张正友的研判：“VLA 与世界模型两大技术趋势正在加速收敛”——
▪VLA（Vision-Language-Action）：根据当前状态映射控制策略，核心回答“这一刻该怎么做”；
▪WAM（World-Action Model）：让未来状态预测参与动作生成闭环，回答“做完这一步，世界会变成什么样”。
前者解决当下，后者负责规划与跨场景泛化。两者加速收敛，意味着具身智能的瓶颈已从本体迭代，挪到了智能侧的工程能力——而这，正是云厂商的战场。
CHAPTER 02
郑旭把具身智能公司的真实痛点，归到四个层面：
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四个痛点指向同一个现实：具身智能公司真正稀缺的，不是算力，是可训练的数据。这一句，也是郑旭报告的母题。
CHAPTER 03
针对“算力”这一核心需求，腾讯云给出了一套端—边—云三层协同的算力架构——把不同尺寸的模型，分别落到最合适的那一层。
端侧（ROBOT）
0.5B-7B 模型本地自治，控制留在端侧，响应 1-10 ms；网络中断仍可安全运行。
硬件：Jetson Orin / Thor / AGX，RTX PRO 5000（高端机器人）
模型与运行时：π0、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy、TinyVLM、Whisper Tiny
职责：伺服控制、运动策略、基础感知、安全控制
边缘（Tencent EO · Embodied AI Runtime）
7B-14B 模型高频多模态理解，响应 50-500 ms。
硬件：RTX 4090 / RTX PRO 5000 GPU Pool
模型与运行时：Qwen2.5-VL、InternVL、Qwen3 8B/32B、GLM、Agent Runtime、MCP、RAG、Local World Model
职责：多模态理解、短程规划、技能编排、会话与场景记忆
中心云（Tencent Cloud）
70B-600B+ 模型做全局认知与持续学习，响应 500 ms-数秒。
硬件：RTX PRO 5000 集群；国产卡海光 BW1000 / BW1101、昆仑芯 P800
模型与运行时：DeepSeek、Qwen3-235B、World Model、Planner、Knowledge Base、Fleet Management
职责：长期规划、全局世界模型、训练更新、多机器人协同
值得注意的两件事：
第一，国产卡正在被严肃使用。N 卡与国产卡并行调度、潮汐算力弹性供给——同一家公司里，国产卡与 N 卡不再是“二选一”，而是按任务特性灵活组合。
第二，边缘不是“弱化的云”，而是“升级的具身运行时”。腾讯云的提法是“把推理 GPU 升级为具身智能运行时”——模型、Agent、技能、记忆、网络在边缘就近闭环。
CHAPTER 04
如果说算力是基础设施的底色，数据才是这场仗的决胜点。
郑旭抛出了一个具体场景作为示例：把一段 85 秒的第一视角操作视频（盛饭 + 加菜 + 摆盘）丢给腾讯云数据万象大模型，会自动切分成 13 段原子动作，每段带起止时间戳与自然语言描述——
08.2-12.3s：右手拿起抽屉内带黑边的白色圆盘后关闭抽屉
17.6-28.7s：右手持白色饭勺将电饭煲内的米饭盛到白色圆盘内
36.7-54.4s：右手持木质筷子将绿色蔬菜夹取到白色圆盘的米饭上
…… 共 13 段，覆盖全部 85.6 秒，无空隙、无重叠
关键不是“标完一段视频”，而是“产物可直接喂给训练”。它输出的是带时间戳的 JSON 结构化动作序列，按 task_done / task_label / segments[] / start_sec / end_sec / label 字段组织——这就是具身模型需要的训练样本。
这套方案的工程意义，在郑旭的拆解里集中在一处：存储、标注、脱敏、检索在同一处闭环。
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“具身智能公司真正稀缺的不是算力，是可训练的数据——数据万象负责把原始数据变成可训练的数据。”——这是郑旭对方案最朴素的一句总结。
CHAPTER 05
算力和数据解决了训练侧的问题，但模型怎么落到本体上，又是另一道工程难题。腾讯云把这一段拆成两层：通用大脑 + 本体配套能力。
Tairos 由三块构成技术闭环：混元具身大模型（HyVLM / HyVLA / RxBrain）、混元具身智能体（Apexio / TairosAgent）、平台与工具（RoboFusion、HAL、建图语料工具）。
数字最能说明它被用起来的程度：
▪研发周期可缩到 1 周内（标准化 SDK/API 快速集成）
▪已适配越疆、乐聚等 20+ 企业（不同品牌机器人的统一适配）
▪结合 HAI 提供开箱即用的云上大脑（快速部署微调 VLA 模型）
▪音视频遥操：基于腾讯多年实时音视频积累，本地时延 <30 ms、省内 <60 ms、全国 <100 ms，支持跨区域云端加速，解决“机器人被接管”场景的最后一公里；
▪TWeCall（微通话）：微信首次开放人与人的关系链，让机器人本体直连微信——通过小程序绑定家庭微信号，即可实现机器人与微信的音视频通话；SDK 仅占 1.5M；
▪腾讯天籁音频引擎：面向嘈杂环境的回声消除、噪声抑制、VAD 检测与定向拾音，已服务腾讯会议、TRTC、GME 等数千 B 端客户与数亿 C 端用户。
这套“大脑 + 接入”组合，对外的承诺很清晰——“为各类机器人装上大脑，降低研发门槛，加速规模化落地”。郑旭把它定位成“技术平台方与生态连接者”。
CHAPTER 06
体系完整之外，郑旭用了一个对外已落地的标杆案例作为收束——艾欧智能。
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艾欧智能把这条全栈能力用到了工业 AI 验证场景——VLA 模型微调与部署链路压缩、真实产线测试降本、跨国远程操控毫秒级响应——这是腾讯云“端—边—云协同 + 数据万象 + Tairos 开放平台 + 音视频遥操”组合的代表性兑现。
CHAPTER 07
在 GEIA GBA 2026元启奖颁奖晚宴上，腾讯云获颁本届元启奖的
卓越具身智能云服务商奖
GEIA 元启奖颁奖现场 —— 腾讯云获奖合影
这一奖项的评审核心，是对具身智能产业化进程的支撑能力——不只是算力规模，而是把算力、存储、数据、模型、平台、本体接入整条链路打通的能力。
本届 GEIA 元启奖共评选出 45 家获奖企业与 2 位行业杰出个人，腾讯云位列其中。
CHAPTER 08
从端—边—云三层算力栈，到把 85 秒视频切分 13 段原子动作的数据万象；从适配 20+ 机器人企业的 Tairos 开放平台，到 1.2 万公里毫秒级响应的艾欧智能案例——
腾讯云在 GEIA GBA 2026 上呈现的，是一整套把“物理 AI”工程化的基础设施。
郑旭的那句“硬件已打完，智能化才是下一战场”——既是对行业的判断，也是腾讯云在具身智能产业链中的卡位宣言。
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