阿里巴巴推出RynnBrain機器人大模型：物理AI競賽全面升溫

RynnBrain：讓機器人真正「看懂」世界

2026年2月，阿里巴巴達摩院正式發布RynnBrain——一個專門為機器人設計的多模態AI基礎模型。這並非一個簡單的技術升級，而是阿里巴巴在「物理AI」（Physical AI）領域吹響的戰略號角。

傳統的機器人系統依賴預編程的規則和固定的感測器算法來理解環境。這些系統在結構化的工廠環境中表現尚可，但一旦面對開放、動態、不可預測的真實世界，便顯得笨拙而脆弱。一個簡單的例子：傳統工業機器人可以精確地焊接汽車車身上的固定接點，但如果有人把一個咖啡杯放在了它的工作台上，它可能完全無法處理這個「意外」。

RynnBrain的核心突破在於將大型語言模型（LLM）的語義理解能力與視覺感知和物理推理能力深度融合。安裝了RynnBrain的機器人不僅能「看到」一個物體，還能理解這個物體是什麼、它的功能是什麼、如何安全地抓取和操作它、以及在當前語境下應該如何處理它。

據阿里巴巴的技術演示，RynnBrain賦予機器人三大核心能力：

• 場景理解：即時解析複雜三維場景，識別數百種物體類別、理解空間關係和物理約束
• 任務規劃：基於自然語言指令，將高層目標分解為具體的動作序列，並根據環境變化即時調整計劃
• 操作泛化：從少量示範中學習操作技能，並將其遷移到全新的物體和場景中，無需針對每種情況重新訓練

三方爭霸：RynnBrain vs NVIDIA Isaac vs Google機器人

RynnBrain的發布讓物理AI領域的三方爭霸格局更加清晰。目前，NVIDIA、Google和阿里巴巴分別代表了三種截然不同的技術和商業路線。

NVIDIA Isaac平台是目前市場上最成熟的機器人AI開發生態。NVIDIA的策略是提供從模擬訓練環境（Omniverse/Isaac Sim）到邊緣推理晶片（Jetson系列）的完整工具鏈，讓機器人開發者可以在虛擬世界中訓練機器人，然後直接部署到現實世界。NVIDIA並不生產機器人本體，而是做「機器人產業的賣鏟人」。黃仁勳反覆強調的「DreamDojo」概念——用AI在夢境般的虛擬環境中訓練機器人——已經成為業界標準方法論。

Google的機器人策略則深深植根於其AI研究的基因。Google DeepMind整合了RT-2（機器人Transformer）和Gemini的能力，開發出能夠理解自然語言指令並執行複雜操作任務的系統。Google的獨特優勢在於其龐大的互聯網數據和視頻資料庫——機器人可以通過「觀看」YouTube上的操作視頻來學習技能。此外，Google旗下的Intrinsic（前身為X Lab的日常機器人項目）正在將這些技術產品化。

阿里巴巴RynnBrain的差異化定位在於「電商+物流+製造」的垂直整合。阿里巴巴擁有全球最大的電商物流網絡之一（菜鳥網絡），每天處理數億個包裹。RynnBrain不是一個純粹的研究項目——它從誕生之日起就面向阿里巴巴龐大的物流倉儲場景，解決實際的分揀、打包、搬運問題。這種「需求拉動型」的研發模式，使RynnBrain在特定垂直場景中可能比NVIDIA和Google的通用方案更加高效。

中國的製造優勢：人形機器人產業的「世界工廠」

RynnBrain的發布不能孤立地看待——它是中國在2026年全面發力人形機器人產業的關鍵一環。如果說RynnBrain是「大腦」，那麼中國的製造業正在以驚人的速度生產「身體」。

2026年初，中國已經湧現出一批具備量產能力的人形機器人公司：宇樹科技（Unitree）的Unitree H1已開始小批量出貨，售價約9萬美元，遠低於波士頓動力Atlas的預估價格；傅利葉智能（Fourier Intelligence）的GR-2在康復醫療領域找到了明確的應用場景；小米的CyberOne持續迭代；而智元機器人（Agibot）更是獲得了超過10億美元的融資，估值一路飆升。

中國在人形機器人領域的核心優勢在於完整的供應鏈生態。從伺服電機、減速器到力矩感測器，中國已經建立起從零部件到整機的完整產業鏈。據工信部數據，中國目前佔全球人形機器人產能的約42%，預計到2027年將超過55%。

這形成了一個強大的「軟硬結合」循環：RynnBrain等AI大模型提供「大腦」，中國的製造業提供低成本高品質的「身體」。當大腦和身體同時在中國加速進化時，其他國家面臨的追趕壓力將越來越大。

人形機器人大戰：全球主要玩家一覽

2026年的人形機器人賽道已經異常擁擠。全球主要玩家可以分為三個梯隊：

第一梯隊——已實現有限量產或明確商業化路徑：

• Figure AI（美國）：獲得微軟、NVIDIA和OpenAI投資，Figure 02已在BMW工廠完成試點部署，專注製造業場景
• Agility Robotics（美國）：Digit機器人已在亞馬遜物流倉庫中開始小規模部署，是目前商業化進度最快的人形機器人之一
• 宇樹科技 Unitree（中國）：H1人形機器人以極具競爭力的價格進入市場，並透過「開源運動控制」策略吸引大量開發者
• Tesla Optimus（美國）：在Tesla工廠內部署數百台進行測試，Elon Musk聲稱2027年將開始對外銷售

第二梯隊——技術驗證階段，尋找商業化突破口：

• 傅利葉智能 Fourier（中國）：聚焦康復醫療，GR-2在精細操作方面表現突出
• 波士頓動力 Boston Dynamics（美國/韓國）：全電動Atlas重新定義了人形機器人的運動能力，但商業化路徑仍在探索中
• Apptronik（美國）：Apollo機器人獲得5.2億美元融資，與NASA和奔馳合作進行場景驗證
• 智元機器人 Agibot（中國）：融資超10億美元，被視為中國人形機器人領域的「新星」

第三梯隊——早期研發或概念驗證階段：

• 1X Technologies（挪威）：由OpenAI基金投資，NEO Beta在家庭場景中進行測試
• Sanctuary AI（加拿大）：聚焦通用機器人智能（GRI），Phoenix機器人具備靈巧的手部操作能力
• 小米 CyberOne（中國）：作為小米生態鏈的延伸，長期戰略意義大於短期商業價值

物流與製造業的變革：RynnBrain的殺手級應用

RynnBrain最直接的影響領域是物流和製造業——這也正是阿里巴巴最擅長的戰場。

在物流倉儲場景中，目前最大的自動化瓶頸不是搬運（AGV已經解決了這個問題），而是「抓取」——從混亂堆疊的包裹中準確辨識、安全抓取特定物品，然後放置到正確位置。這個對人類來說輕而易舉的動作，對機器人而言卻是巨大的技術挑戰。RynnBrain通過結合視覺理解和物理推理，有望大幅提升機器人在非結構化環境中的抓取成功率。

據阿里巴巴的內部測試數據，搭載RynnBrain的機器人在混合SKU分揀任務中的成功率達到96.3%，較前一代系統提升了約15個百分點。更關鍵的是，面對訓練中從未見過的全新物品，成功率仍能保持在89%以上——這體現了RynnBrain強大的泛化能力。

在製造業方面，RynnBrain的應用場景同樣廣闊。中國是全球最大的製造業基地，2025年工業機器人安裝量超過30萬台，佔全球總量的52%。然而，現有的工業機器人大多只能執行固定程序化任務。隨著製造業向「小批量多品種」的柔性生產轉型，能夠理解多變環境並自主適應的智能機器人需求正在爆發。

NVIDIA黃仁勳的預言：「機器人的ChatGPT時刻」

2026年1月的CES大會上，NVIDIA行政總裁黃仁勳發表了一句被業界廣泛引用的判斷：「機器人技術的ChatGPT時刻已經到來。」這句話的含義深遠——正如2022年底ChatGPT的爆發讓AI從學術概念變成了大眾產品，黃仁勳認為機器人技術也正在經歷類似的拐點。

支撐這一判斷的是幾個關鍵趨勢的同時成熟：

• AI模型能力的飛躍：2024-2026年間，視覺-語言-動作（VLA）模型取得了突破性進展，讓機器人首次能夠理解複雜的自然語言指令並將其轉化為精確的物理動作
• 模擬訓練的成熟：NVIDIA Omniverse等平台讓機器人可以在虛擬世界中進行數百萬次訓練，然後零樣本遷移到現實世界。這解決了機器人訓練數據稀缺的歷史難題
• 硬件成本的下降：人形機器人的核心零部件（伺服電機、力矩感測器、3D視覺模組）成本在過去三年下降了約40%，使量產成為可能
• 邊緣計算的進步：NVIDIA Jetson Orin和Thor等邊緣AI晶片提供了足夠的本地計算能力，讓機器人可以在不依賴雲端的情況下即時處理視覺和決策任務

國際機器人聯合會（IFR）在最新報告中預測，AI驅動的機器人市場規模將在未來5至10年達到數萬億美元。其中，服務機器人（包括物流、醫療、零售、家庭服務等）的增速將遠超傳統工業機器人。到2035年，全球AI機器人市場規模預計將突破5.4萬億美元。

地緣博弈：中美物理AI競賽的深層邏輯

RynnBrain的發布也折射出中美在物理AI領域日益激烈的地緣博弈。如果說過去三年的AI競爭主要聚焦在大型語言模型（「數字AI」），那麼從2026年起，競爭正快速擴展到機器人和具身智能（「物理AI」）領域。

美國在這場競賽中的優勢在於：頂級AI研究人才的集中、NVIDIA在GPU和模擬平台方面的壟斷性地位、以及Google/OpenAI在基礎模型上的領先。然而，美國的短板同樣明顯——製造業空心化導致機器人硬件的供應鏈嚴重依賴海外，人力成本高昂使得在本土大規模部署機器人的經濟動力不如中國強烈。

中國的優勢則恰好互補：全球最完整的製造業供應鏈、巨大的國內市場需求、以及政府在產業政策上的強力推動。工信部已將人形機器人列為2025-2030年的國家級戰略產業，多個省市出台了專項支持政策和產業基金。然而，中國在尖端AI晶片供應方面仍受到美國出口管制的制約——這是物理AI發展的一個潛在瓶頸。

阿里巴巴推出RynnBrain，在某種程度上是對美國技術封鎖的一種回應。通過開發自主的機器人AI大模型，中國企業正在減少對NVIDIA Isaac等美國平台的依賴。這場物理AI的博弈，本質上是中美兩國在下一代製造業和服務業基礎設施上的戰略較量。

香港的機器人產業機遇

在這場全球機器人產業的風口之下，香港具備若干獨特優勢，但也面臨不容忽視的挑戰。

優勢方面：香港擁有多所在機器人研究領域享有國際聲譽的大學。香港中文大學的天石機器人研究所、香港科技大學的自主系統與微機器人實驗室、以及香港大學的機器人與自動化實驗室，在手術機器人、微型機器人和無人機等領域的研究處於世界前沿。此外，香港毗鄰深圳的製造業集群，在「研發在港、製造在灣區」的模式下具有得天獨厚的地理優勢。

挑戰方面：香港目前缺乏大規模的機器人應用場景——沒有阿里巴巴那樣的超級物流網絡，也沒有大型製造業工廠。機器人初創公司在香港難以找到足夠的本地客戶來驗證和迭代產品。此外，香港的人才結構偏重金融和專業服務，機械工程和硬件工程方面的人才相對匱乏。

然而，有幾個細分領域值得香港重點關注：

• 醫療機器人：香港的醫療體系和臨床研究基礎設施世界領先，手術機器人和康復機器人是天然的切入點
• 建築機器人：香港面臨嚴重的建築工人短缺問題，自動化施工技術的需求迫切而真實
• 物流最後一公里：香港的高密度城市環境是自動配送機器人的理想測試場景
• 機器人金融服務：結合香港的金融優勢，發展專注於機器人產業的投資和融資服務平台

RynnBrain的發布提醒我們，物理AI正在從概念走向現實。無論是阿里巴巴的倉庫、NVIDIA的模擬平台，還是深圳工廠裏正在組裝的人形機器人，一個由AI驅動的物理世界自動化浪潮已經不可逆轉地到來。對香港而言，問題不是這場變革會不會影響到我們，而是我們能否及時找到自己在這場全球產業重構中的最佳位置。