阿里 Qwen 連發兩份機器人技術報告：操作與導航

阿里巴巴的 Qwen 團隊在機器人方向一口氣放出兩份技術報告，把觸角從語言模型伸進實體 AI。第一份 Qwen-RobotManip 談機器人「操作」（manipulation），核心論點是「對齊解鎖規模化」（Alignment Unlocks Scale）——意思是把模型與機器人實際操作做好對齊後，能讓操作能力隨資料與算力放大而持續提升，突破過去機器人學習難以規模化的瓶頸。第二份 Qwen-RobotNav 則聚焦「導航」（navigation），定位是一個為代理（agent）場景設計、可擴展的導航模型，讓機器人在複雜環境裡自己找路、移動到目標。兩份報告合著看，等於 Qwen 想把「動手操作」與「移動導航」這機器人兩大基本能力都用大模型的方法重做一遍。把這條放進今天的機器人專題：南韓出錢、Proception 攻手、Vesta 做通用大腦，而中國這邊由阿里用 Qwen 的模型路線切入操作與導航——實體 AI 的競賽，已經是中美各大實驗室同場較勁。技術報告的真實水準仍需第三方復現，但 Qwen 持續往機器人投入，本身就是個訊號。當操作與導航都能套上大模型的方法論，過去機器人「換場景就要重訓」的老難題，有機會被「一套通用底座」逐步取代。