在這場全球范圍的智能化變革中，阿里巴巴正以前所未有的投資密度布局具身智能產業鏈。繼入股人形、仿生、四足、協作等多家機器人企業后，阿里近日再次領投了穹徹智能。這家以觸覺和力覺學習為核心的公司，正被視為 " 讓機器人擁有手感 " 的關鍵力量。
這不是一系列孤立的投資，而是阿里為搶占 AI 進入物理世界時代主動權的戰略卡位。
01 投資圖譜：阿里機器人 " 軍團 " 浮出水面
阿里在機器人領域的投資脈絡，是從機器人 " 軀體 " 到 " 神經 " 的系統性布局。
在技術層面，阿里的投資橫跨多種機器人形態與方向。
在 2024 年至 2025 年 9 月期間，阿里集團及其關聯機構先后投資了多個具身智能賽道的重要企業，比如主攻協作機器人的法奧意威，聚焦人形機器人的星動紀元，專注硬件和具身多智能體系統方向的逐際動力。在四足機器人領域具有國際競爭力的宇樹科技，以及打造通用型機器人的自變量機器人。
最新被領投的穹徹智能，則補齊了阿里在觸覺與力覺學習環節的關鍵一環，讓機器人具備更精細的 " 感知與操控能力 "。
這些企業并非單一的硬件或零部件供應商，而是各自擁有完整產品體系與自主研發路線的機器人公司。
通過上述布局，阿里的戰略思路已經清晰可見。
首先，阿里采取了一種 " 全覆蓋、不設限 " 的投資策略，不把未來押注在單一技術上，而是通過資本紐帶廣泛聯結產業創新力量。其邏輯與知名投資機構 " 今日資本 " 在電商平臺興起時的投資邏輯有異曲同工之處，都是在新興產業格局未定之時，把市面上所有優質標的都投一遍。此舉并非預判勝負，而是旨在提高命中最終贏家的概率，確保在產業成熟時能占據有利生態位。
與此同時，阿里并不直接干預被投企業的技術路線選擇或產品定義，而是開放其豐富的電商、物流與零售場景資源，構建一個平臺化的支持體系。從菜鳥倉庫到餓了么配送站，再到盒馬門店，這些真實的商業場景成為被投企業自主驗證其技術價值和場景適應性的天然試驗場。
其次，阿里已經形成了一套成熟的 " 內部驗證，外部擴散 " 的方法論，該模式在云計算和釘釘等業務中已得到成功驗證。
阿里云最初為支撐阿里自身電商系統而生，尤其在應對 " 雙十一 " 極致流量的挑戰中，其穩定性與分布式能力得到持續淬煉。其云計算能力經內部場景驗證可靠后，再通過阿里云向全社會輸出，完成從 " 解決自身問題 " 到 " 對外輸出能力 " 的轉變。
釘釘的演進路徑同樣如此。其早期功能源于解決阿里內部及被投企業的協同痛點，審批、日志、項目管理等模塊均在實戰中打磨成熟，當這套協同模式在阿里經濟體內跑通后，被系統整合為統一業務中臺，最終以釘釘為載體推向市場，實現從內部工具到 " 企業級協同平臺 " 的跨越。
如今，同一邏輯正被應用于機器人領域。阿里并不強行統一行業標準或接口，而是為不同類型的機器人企業提供場景入口與數據反饋，由它們自主探索技術融合與商業化路徑。
當然，這條生態之路同樣面臨挑戰。由于各被投企業在技術標準、通信協議與數據接口方面保持獨立與多樣性，它們之間的協同更多依賴于市場化的合作意愿，而非阿里自上而下的整合。這種高度自主的生態模式，雖然在靈活性上具備優勢，但也可能在系統效率與協同深度上弱于全棧自研的路徑。
02 巨頭的 " 具身智能 " 戰爭
在具身智能這個新興競技場上，科技巨頭們基于各自的基因與資源稟賦，選擇了截然不同的發展路徑，展開了一場關乎未來的戰略卡位。
特斯拉憑借其在硬件制造與自動駕駛領域的深厚積累，堅定地走上了 " 垂直自研 " 的道路。馬斯克將電動汽車產業的成功經驗復刻到機器人領域，致力于打造從芯片、電機到 Optimus 整機的全棧自研技術閉環。
這種高度集成的模式追求對技術鏈路的絕對掌控，其核心驅動力在于將成熟的工程化能力進行跨領域遷移，構建難以逾越的技術壁壘。更深遠地看，特斯拉的野心在于建立一個新的制造業范式，即將機器人視為繼汽車之后又一個能夠規模化量產，還能與自動駕駛技術同源的智能硬件產品。這種路徑雖然投入巨大，但一旦突破，將形成從核心技術到終端產品的完整護城河。
在另一端，亞馬遜則展現了 " 應用驅動 " 的務實路徑。基于其龐大的電商物流體系，亞馬遜已部署超過百萬臺倉儲機器人，并推出 DeepFleet AI 模型來協調這些機器人集群的協同作業。
這種從自身最迫切業務需求出發的策略，讓技術在真實場景中快速迭代并創造即時價值，形成了需求牽引技術的良性循環。亞馬遜不追求在實驗室里打造完美的機器人，而是讓機器人在實際業務中 " 學習成長 "，將物流倉庫變成了最具價值的訓練場。這種路徑的優勢在于技術落地性強、投資回報清晰，每一步發展都能直接轉化為運營效率的提升。
華為與騰訊等科技巨頭，則選擇了 " 智能賦能 " 的第三條道路。華為云推出 R2C 協議和一站式模型開發平臺 CloudRobo，旨在構建機器人與云端連接的統一標準；騰訊 Robotics X 實驗室在七年技術積累后，發布具身智能開放平臺 Tairos，以模塊化方式為行業提供大模型、開發工具和數據服務。兩者的共同目標都是通過降低開發門檻，成為整個產業的基礎設施。這種路徑的核心邏輯在于：與其在硬件紅海中競爭，不如在更具杠桿效應的軟件和平臺上建立影響力，通過制定行業標準來獲取話語權。
相比之下，阿里巴巴作為平臺型公司的代表，將其生態基因發揮到極致，采取了 " 協同整合 " 模式。其核心并非親自制造所有部件，而是通過投資與整合，將一流的機器人 " 軀體 " 制造商與頂尖的 " 大腦 " 和 " 小腦 " 開發者匯聚一堂，快速構建一個覆蓋各種技術路線的機器人生態聯盟。這種模式充分發揮了阿里巴巴的優勢，以相對輕量的方式整合行業最優資源，實現快速布局和風險分散。
盡管路徑各異，但所有巨頭都認同一個核心共識：具身智能將成為下一代人機交互的關鍵入口和核心生產力工具。這場競爭的實質，是對未來人機共生時代主導權的爭奪。
03 價值兌現的臨界點
從產業層面看，具身智能的商業化曙光已經顯現。
2025 年以來，優必選、智元機器人和宇樹科技等公司接連斬獲億元級訂單，標志著行業正從技術研發導向邁入商業應用導向的新階段。這些訂單呈現出鮮明的垂直場景化特征，例如優必選的 Walker S2 人形機器人，在黑燈工廠中實現了 7 × 24 小時自主換電作業，其工作效率已達到人工的 30%；智元機器人與富臨精工達成的數千萬元合作，將近百臺輪式機器人投入汽車零部件制造車間，成為工業領域具身機器人規模化商業簽單的首個案例。
這些案例共同揭示了一個趨勢：在環境相對結構化的工業場景中，機器人技術最能彰顯其替代人工的經濟價值，而這正是阿里通過生態整合模式能夠快速切入并建立優勢的主戰場。
從市場空間看，具身智能的想象邊界正在加速拓展。
摩根士丹利預測，到 2050 年全球人形機器人市場規模將達 5 萬億美元，將這一宏觀藍圖映射到阿里的具體戰略上，其生態所覆蓋的物流、零售、本地生活，恰恰是這片萬億級海洋中最具價值的核心場景。
阿里構建機器人產業生態的商業模式，本質上是一種 " 生態價值投資 " 模式。這一模式不依賴于直接銷售機器人產品獲利，而是通過多層次的價值實現路徑構建商業閉環。
在直接收益層面，阿里既獲得被投企業股權增值的財務回報，也通過輸出云服務、AI 大模型等技術能力獲得服務收入。
在戰略層面，阿里生態內機器人運行產生的海量數據為其訓練更強 AI 模型提供燃料，而生態規模的擴大更使其具備定義行業標準的話語權。
這一短期獲得財務回報，長期利用生態賦能的商業模式，構成了阿里在機器人領域的獨特價值主張。
然而，要將這一商業模式跑通，阿里仍需直面兩大核心挑戰。
一是生態協同的治理難題。阿里的投資，本質上是構建了一個多元主體的合作網絡。那么，如何在不同被投企業間建立有效的協同機制，平衡各方的技術路線與商業利益，成為其生態健康發展的關鍵。這不僅需要統一技術標準，更需要設計合理的價值分配機制，避免生態內部出現資源內耗或創新惰性。阿里面臨的考驗在于，既要保持聯盟的開放性以吸納最優技術，又要確保戰略方向的集中統一。
二是市場接受的價值證明。在技術成熟度與成本效益達到理想平衡之前，如何讓市場買單成為現實課題。特別是在工業領域，客戶更關注投資回報周期與系統穩定性。在阿里的生態模式下，雖然阿里提供資本支持和場景資源，但證明自身商業價值的責任仍落在各個被投企業身上。它們必須通過可量化的效益數據，讓智能化投入從 " 技術選項 " 轉變為 " 商業必選 "。只有當技術帶來的效率提升能夠明確折算為經濟收益時，阿里的商業模式才能真正實現規模化突破。
04 結語
在具身智能這個尚未定型的賽道，阿里選擇了一條以資本為紐帶，以場景為試驗田，通過連接與賦能構建產業生態的獨特道路。這條路徑的成功與否，不僅關系到其機器人業務的商業前景，更將檢驗平臺型企業能否在硬科技領域復制其生態優勢。面對生態治理與價值證明的雙重考驗，市場正在等待阿里交出更具說服力的答卷。
