全球首个云端具身大模型Visics炸场WAIC 2026：一脑控多手背后的EaaS革命
摘要：2026世界人工智能大会（WAIC）现场，RoboScience机器科学首次亮相即引发行业震动——其自研通用具身大模型Visics实现了"一脑控多手"的跨本体零样本泛化能力，并宣布与腾讯云战略合作打造云端EaaS（Embodied AI as a Service）。这标志着具身智能正从"绑定硬件的项目制交付"走向"云端模型即服务"的新范式。
一、核心事件：30秒换手，行业首例
在汇聚超过1100家企业的WAIC 2026展会上，具身智能依旧稳坐"顶流"话题。但RoboScience机器科学的展台演示将难度条直接拉满：
同一颗机器人大脑Visics，换只手，还会不会干活？
答案是：能。而且仅需30秒。
展会现场，一只刚完成抓取的灵巧手被直接拆下，换上另一只不同构型的"手"，不重新训练、不现场调参。30秒后，机器人继续开工，自主判断从哪里下手、以什么姿态抓取，以及如何完成后续操作。
这是行业首次实现灵巧手的"一脑多手、换手即用"。Visics目前已支持10款以上不同品牌的灵巧手。
二、技术解构：VLOA架构与Object Trajectory
Visics为何能做到跨本体泛化？关键在于其采用的VLOA（Vision-Language-Object-Action）架构——这是与传统VLA（Vision-Language-Action）的本质区别。
2.1 重新定义具身智能的Token
传统VLA直接学习"机器人该怎么动"，而Visics在中间引入了O（Object）这一新Token：Object Trajectory（物体轨迹）。
Object Trajectory描述的是一个物体在任务过程中，位置、姿态、形变和接触关系应该如何连续变化。它将原本复杂的三类变量——任务、硬件和物体——统一到一个共同表达里。
2.2 两套模型协同工作
Visics内部可理解为两套模型协同：
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上层具身世界模型：负责理解指令、场景和物理关系，并在三维空间中预演物体接下来应如何运动和变化。它输出的不是某台机器人的关节动作，而是一条符合物理规律的物体轨迹。
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下层通用操作模型：再把这条轨迹翻译成当前本体能够执行的动作——从哪里接触、以什么方向操作、施加多大力度，并根据实时反馈不断修正。
因此，每当换一只手，上层规划并不需要推倒重来，变化的是"怎么执行"，而不是"要完成什么"。这就是"一脑控多手"的技术秘诀。
三、数据飞轮：从海量视频到万亿级轨迹
Visics的能力背后，是一套高效的数据生产体系。
3.1 数据来源与成本优势
- 预训练数据主要来自海量视频数据和仿真数据
- 通过自动化标注和清洗管线，将普通视频转化为以物体为中心的高维操作数据
- 单条数据的获取成本可降至传统方案的1/20到1/200
- 以每周数十万小时的速度持续扩充
3.2 RoboMirage仿真引擎
为缩小仿真与真实世界之间的差距，RoboScience自研了多模态物理仿真引擎RoboMirage，用于批量生成机器人操作轨迹。目前已积累数百亿次Manipulation操作轨迹，2026年有望将这一数据集扩展至1T规模——即覆盖全空间物体的1万亿次操作轨迹。
3.3 数据飞轮闭环
当机器人真正进入现场，执行中出现的高难度失败案例，还会持续回流，用于后训练和定向补强。Visics的数据飞轮由此转了起来。
四、行业意义：从MaaS到EaaS的范式跃迁
Visics不仅是技术突破，更代表了具身智能交付逻辑的根本性变革。
4.1 全球首个云端部署的具身大模型
RoboScience已与腾讯云达成战略合作，基于腾讯云的算力与存储底座，共同打造云端EaaS（Embodied AI as a Service，具身智能即服务）。
Visics也因此成为全球首个具备云端部署能力的具身大模型——通过API等方式，对外开放VLOA架构、Object Trajectory数据标准、跨本体泛化能力和全自动数据管线等核心技术能力。
4.2 交付逻辑的重构
| 传统模式 | EaaS新模式 |
|---|---|
| 一台机器人、一套模型、一个场景 | 模型统一升级，机器人按需调用 |
| 硬件一换需重新适配 | 感知、规划、操作能力与硬件解耦 |
| 漫长的工程调试周期 | 通过API或软件升级直接获得新能力 |
| "卖整机、做项目" | "卖能力、做平台" |
在这种新分工中：
- 机器人厂商负责造身体
- 云端模型负责提供"大脑"
- 场景方根据业务需要完成应用开发
4.3 商业化进展
公司透露，目前该方案已与多家零售、物流企业开展试点合作，多SKU抓取成功率稳定在99%以上。
五、挑战与展望
尽管方向清晰，但机器人上云与普通软件上云仍有明显区别。EaaS的关键不只是把模型部署在服务器上，还在于能否形成一套兼顾通用能力、实时控制和硬件适配的工程体系。
具体而言，仍面临以下现实问题：
- 延迟：云端推理的实时性要求
- 安全：工业场景的安全保障
- 网络稳定性：依赖网络的可靠性
- 端云协同：边缘计算与云端的分工优化
六、结语
WAIC 2026上Visics的亮相释放出一个清晰信号：机器人的"智能"正在摆脱对特定硬件的绑定。当感知、规划和操作能力逐渐与硬件解耦，同一套"大脑"便有机会进入不同身体、适配更多场景，并像云端软件一样持续升级。
对于AI从业者、开发者和创业者而言，具身智能从定制项目走向标准化平台的可能已经打开。当厂商不必重复训练"大脑"，场景方也不用围绕每款硬件从头开发，具身智能走进千行百业的门槛，才有可能真正降下来。
本文所有事实、数字和时间均来自公开材料，未添加任何材料外信息。
原始报道来源：机器之心