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重磅官宣!阿里Qwen团队内部启动具身智能专项,通义千问技术负责人领衔

青云TOP
2025-10-09 / 0 评论 / 0 点赞 / 0 阅读 / 0 字

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原文链接:https://www.qbitai.com/2025/10/339967.html

原文作者:衡宇 (来自 量子位 QbitAI)


“从虚拟世界走向现实世界”

Qwen(通义千问)团队内部正式组建了一个全新的具身智能(Embodied AI)小分队!

这一重磅消息由通义千问技术负责人林俊旸(Justin Lin)在上对外公开宣布。

外媒评论称,此举标志着阿里巴巴迄今为止对物理AI系统探索的最明确信号。至此,阿里也紧随OpenAI、Google等巨头之后,正式宣布入局具身智能这一前沿赛道。

此前,英伟达CEO黄仁勋曾预测,AI与机器人领域将是一个“数万亿美元级”的长期增长机遇。显然,阿里巴巴不愿错过这场长期竞争与巨大机遇。

Qwen内部“走向现实世界”,具身智能团队成立

这个具身智能小分队隶属于阿里巴巴旗下的Qwen(通义千问),作为负责阿里旗舰基础模型研发的核心部门,此前一直专注于Qwen系列大模型的研发、开源与商业化应用。

林俊旸在公开帖子中阐述了这一转变的意义:

多模态基础模型正在向能够利用工具、具备记忆、并通过强化学习执行长期推理的基础智能体演进。
它们理应从虚拟世界走向现实世界!

阿里亲身入局具身智能!Qwen内部组团,通义千问技术负责人带队

如果说以往的大模型侧重于“理解”世界,那么具身智能的目标就是让模型能够“参与”世界。从林俊旸的表述中可以清晰看出,Qwen已经开始着手将多模态模型推向具身智能的新阶段。

更值得注意的是,林俊旸在推文中特别使用了“I set up”来形容这次组建,这表明该团队是由他亲手从零搭建,并由他亲自带队推进的。

领军者林俊旸:深耕AI底层模型

作为通义千问的技术负责人,林俊旸的履历几乎全程深耕于AI底层模型领域。根据领英公开资料:

  • 2019年,他从北京大学语言学与应用语言学硕士毕业后加入阿里,担任高级算法工程师,早期研究集中在自然语言处理和多模态建模(搜索与推荐场景)。
  • 2020年起,他转向大规模预训练模型的研究与部署,并在两年内作为核心开发者和项目主管,主导了MoE模型M6的构建。
  • 2022年以后,他转向通用大模型方向,并在Qwen项目成立后担任技术负责人,带领团队打造了Qwen系列大语言与多模态模型,并主导开源工作。
阿里亲身入局具身智能!Qwen内部组团,通义千问技术负责人带队

阿里“向具身智能应用阶段演进”的整体战略

事实上,阿里在具身智能领域的布局并非首次。

资本与技术双线布局

投资层面,自2024年以来,阿里对该领域保持着高度的战略关注,集团层面已陆续投资了逐际动力、星动纪元、宇树科技、星海图、灵心巧手等一批具身智能公司。阿里云也在今年9月领投了自变量机器人的1.4亿美元融资,标志着其首次在具身智能赛道进行直接出手。

阿里亲身入局具身智能!Qwen内部组团,通义千问技术负责人带队

技术与生态层面,9月举办的2025年云栖大会上,阿里云与NVIDIA联合提出了“Physical AI”计划,旨在将AI大模型与机器人、自动化、工业制造等领域结合,打造智能化的物理世界操作系统,让AI不仅能推理、生成、对话,还能驱动机器臂运动、处理传感器输入和规划运动轨迹。

从虚拟到现实的转折点

此前,阿里在具身智能板块的布局几乎集中在软件层面(模型、算法、平台、算力基础设施)。然而,从今年开始,这种“纯虚拟形态”的AI正在发生方向性的转折。

Qwen组建具身智能小分队,被视为阿里正式迈向“用AI驱动现实”的关键信号。

从技术演进路径来看,这是自然延伸:模型规模的增长赋予了AI抽象推理与任务分解能力;结合RL、记忆模块与工具使用能力,模型便具备了更强的行动连续性,即林俊旸所说的长时序推理。当这些能力从软件模拟转向真实世界,具身智能就迎来了登场时刻。

阿里集团CEO吴咏铭在9月的云栖大会上曾明确表示:

未来五年,全球AI投资总规模将突破4万亿美元。
阿里将通过持续大规模投入,推动AI技术从基础模型阶段,向具身智能、机器人化应用阶段演进。

因此,Qwen具身智能团队的成立,正是阿里整体AI战略向深水区迈进的关键一步。

不过,截至发稿,全平台尚未发现Qwen具身智能小分队的公开招聘信息。

参考链接:
[1]https://x.com/JustinLin610/status/1975806926253662494
[2]https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-08/alibaba-s-qwen-technology-lead-sets-up-in-house-robot-ai-team




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