在 2025 年 6 月 20 日盛大开启的华为开发者大会 2025（HDC 2025）上，科技圈迎来一项重磅消息 —— 华为常务董事、华为云计算 CEO 张平安正式发布了 CloudRobo 具身智能平台。

这一突破性发布，犹如一颗投入平静湖面的巨石，在具身智能领域激起千层浪，进一步夯实了华为在 AI 前沿探索中的关键地位。

一、具身智能浪潮：群雄逐鹿，华为入局

具身智能，这一新兴领域正逐渐成为全球科技竞争的新高地。其核心聚焦于打造能够理解、推理并与现实物理世界流畅互动的智能体。随着 AI 大模型技术在近年来取得飞跃式进展，具身智能顺理成章地成为 AI 发展的下一个战略制高点。

在这一赛道上，谷歌、英伟达、微软、苹果等科技巨头纷纷摩拳擦掌、各展身手。

• 英伟达推出的 Isaac Sim 3.0 平台，基于其强大的 GPU 算力及先进的仿真技术，赋予了机器人操控现实世界物体的能力，通过构建高度逼真的虚拟环境，让机器人能在其中反复训练并将技能迁移至现实。

• 谷歌 DeepMind 的 RT-1 和 RT-2 模型，借助 Transformer 架构在序列处理上的优势，成功实现对真实机械臂的精准控制，大幅提升机械臂操作的灵活性与准确性。

• 微软则巧妙地将具身智能技术融入 Mesh 平台，利用混合现实技术，致力于构建沉浸式虚拟世界，让虚拟智能体与现实环境产生交互。

华为在具身智能领域并非初来乍到。早在 2024 年的华为全联接大会上，华为就前瞻性地提出 “具身智能是 AI 的未来” 这一论断，并展示了一系列早期研究成果，彰显其在该领域的长远布局与深厚技术储备。

彼时，华为便已开始对多模态数据融合、智能体运动规划等关键技术进行探索，积累了大量技术经验。

此次在华为开发者大会 2025 上 CloudRobo 具身智能平台的发布，无疑是华为将具身智能战略从构想推向实践的关键一步。

二、恪守 “被集成” 战略，明确角色定位

在发布会上，张平安着重强调了华为云坚定不移的 “被集成” 战略。

华为云明确表示不会涉足机器人硬件本体制造领域，而是将这一环节放心地交予合作伙伴。从产业生态角度剖析，硬件本体制造需要深厚的工业基础、庞大的生产体系以及对各类零部件供应链的强大整合能力，不同类型机器人本体如工业机械臂、服务型移动机器人等，其设计、制造工艺大相径庭。

华为云聚焦于自身擅长的云端技术领域，通过开放丰富的 API 和功能强大的开发工具包，助力合作伙伴加速智能机器人的产品化进程。以 API 接口为例，其涵盖了从基础的机器人运动控制指令接口，到复杂的多模态感知数据处理接口等，合作伙伴只需专注于硬件本体与应用场景适配，利用华为云技术即可让每一个联网的硬件本体都能借助华为云的技术，化身为智能灵动的具身智能机器人。

这一战略定位，清晰地勾勒出华为云在具身智能产业链中的角色 —— 不是单打独斗的竞争者，而是携手共进的赋能者，通过汇聚各方力量，共同开拓具身智能的广阔市场，推动产业的整体繁荣。

三、创新架构与核心技术：三大引擎驱动，三大模型支撑

CloudRobo 平台采用了先进的 “云 - 网 - 端” 协同架构，宛如一套精密运作的交响乐团，AI 大模型、多模态感知和运动控制这三大核心引擎便是乐团中的关键乐器，它们相互配合，为机器人开发者奏响全栈技术支撑的华丽乐章。

• 从底层技术原理来看，云侧凭借强大的算力资源，承载着大规模模型训练与复杂任务规划运算，例如利用分布式计算框架，将具身智能模型训练任务分解到多个计算节点并行处理，大幅缩短训练时间。

• 网侧则通过低时延、高带宽的网络传输技术，保障云与端之间数据的实时、稳定交互，如采用 5G 边缘计算技术，减少数据传输延迟，让机器人实时响应云端指令。

• 端侧集成各类传感器与执行器，负责实时感知物理环境与执行具体动作。

平台全方位整合了数据合成、数据标注、模型开发、仿真验证、云边协同部署以及安全监管等端到端能力，犹如打造了一条完整高效的技术生产线，确保具身智能开发的每一个环节都能顺畅衔接、高效运行。

而在这一庞大体系中，有三大核心模型起着中流砥柱的作用：

• 在模型构建层面，它采用了生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）相结合的技术架构。生成器负责依据输入的场景描述、任务需求等信息，生成虚拟场景数据，判别器则对生成数据与真实物理世界数据进行对比、评判，促使生成器不断优化生成数据质量。它支持多视角自由切换、灵活的光照编辑以及物体编辑等多样化可控条件生成，极大程度上提升了具身合成数据的视觉真实感与合成效率。
• 这不仅有效解决了传统真实场景数据采集面临的高难度、高成本难题，更使得基于 CloudRobo 平台的具身智能训练样本实现了 “20% 靠采集，80% 靠生成” 的创新模式，数据获取效率得到质的飞跃，为具身智能模型训练提供了充足且优质的数据保障。

• 在算法层面，它融合了强化学习中的近端策略优化（PPO）算法与图神经网络（GNN）技术。PPO 算法让机器人在与环境交互过程中，不断优化自身策略以获取最大奖励，GNN 技术则用于对复杂环境空间结构进行建模，理解环境中物体间关系与布局。
• 面对复杂任务，它能够进行深度思考，做出超过 10 步的复杂任务规划。并且，通过与具身执行模型紧密协同，将这些抽象的任务规划巧妙拆解为机器人本体能够理解并执行的具体指令，驱动机器人在复杂多变的现实场景中灵活应对各类挑战，顺利完成各项复杂工作。
• 以复杂仓储场景为例，它能依据货物分布、路径实时拥堵状况，瞬间规划出最优搬运路线；当仓库中突发障碍物等意外情况时，又能迅速重新规划路径，确保搬运任务不受阻碍，充分展现出强大的规划与应变能力。

• 在技术实现上，它基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的架构。CNN 用于处理机器人传感器采集的视觉等数据，提取关键特征，RNN 则用于对动作序列进行建模，学习动作间时间依赖关系。

• 目前，该模型已在工业领域全面开花，能够熟练提供抓取、放置、理线、插装等多种工业生产中的典型技能，其末端控制精度可达毫米级，达到行业顶尖水平。在电子元件组装这一对精度要求近乎苛刻的场景中，它能够精准操控机械臂，完成微小元件的焊接工作，凭借稳定且精准的操作，有力保障了产品的高质量与高性能，为工业制造向智能化、精细化升级提供了不可或缺的核心支撑。

• 此外，CloudRobo 平台还具备一系列强大的算法优化能力。借助强化学习算法，机器人能够在不断的实践试错中，持续优化自身的动作策略，如同人类通过不断学习积累经验。

• 基于迁移学习技术，在某一特定场景中训练成熟的模型，能够迅速迁移适配到其他相似场景，大幅缩短开发周期，避免重复劳动，节省大量时间与资源成本。例如，在工厂环境中历经磨练的搬运机器人模型，借助迁移学习，能够迅速适应仓库货物搬运场景，快速投入新工作，大大提高了机器人应用的灵活性与开发效率。

四、应用场景初绽光芒，行业影响意义深远

在大会现场，华为通过实际演示，生动展现了 CloudRobo 平台在分光盒组装场景中的卓越应用成果。只见双臂协同的机械臂在狭仄的分光盒内，宛如技艺精湛的工匠，对多组纤细光纤进行着精细入微的操作，毫米精度成功率高达 90% 以上。

这一成果堪称业界首创，成功打造出首个面向光产品的全机器人化原位柔性组装系统，一举攻克了长期困扰工业界的技术难题，为光通信等相关领域的生产制造带来了全新的智能化解决方案，显著提升了生产过程的自动化与智能化程度。

从技术创新角度深入剖析，该系统在机械臂运动控制算法上实现了重大突破，通过引入自适应控制算法，机械臂能根据分光盒内部空间变化、光纤位置细微偏差实时调整动作，确保操作精度；在多模态感知层面，融合了高精度视觉传感器与力触觉传感器数据，让机械臂在操作时既能精准定位光纤位置，又能感知操作力度，避免损伤光纤。

五、不仅如此，华为云积极拓展 CloudRobo 在更多工业领域的应用边界：

• 工业喷涂领域：与埃夫特合作，赋能其工业喷涂机械臂。通过 CloudRobo 平台，机械臂能够依据物体形状、材质等特征进行智能识别，并自动、精准地调整喷涂角度、涂料流量，实现高效且均匀的喷涂效果。在技术实现上，利用 3D 视觉重建技术对工件形状进行精确建模，结合材质识别传感器获取的材质信息，通过优化后的流体力学模型计算出最佳涂料流量与喷涂角度，极大提高了喷涂质量与效率，同时有效减少了涂料浪费，为工业喷涂行业带来了更环保、高效的生产模式。
• 汽车制造领域：携手乐聚机器人，助力汽车生产线上的物流搬运和上料等关键工序。当汽车生产线出现临时调度需求，如某一环节生产节奏突然变化时，基于 CloudRobo 平台的机器人能够迅速响应，实时规划新的搬运路径，灵活调整任务分配，确保生产线的流畅运转，避免因物流环节的延误而影响整个生产进度，有力保障了汽车制造过程的高效与稳定。在这背后，依托实时物流调度算法与多机器人协同控制技术，平台能够综合考虑生产线各工位任务进度、机器人位置与负载等因素，实现高效任务分配与路径规划。
• 半导体制造领域：与优艾智合物流机器人合作，使机器人能够实时同步排产系统信息，动态更新任务规划，精准完成上下料及运输工作。在半导体制造这一对精度和稳定性要求极高的领域，CloudRobo 平台助力物流机器人实现对精密半导体元件的精准操作，最大程度避免元件损坏风险，为半导体产业的高效、可靠生产提供了坚实保障，推动半导体制造向更高精度、更高效率的方向迈进。这里运用了高精度定位导航技术与基于视觉的精密抓取技术，确保机器人在复杂半导体制造车间环境中精准定位并抓取微小元件。

面对具身智能领域机器人品类繁杂、传感器类型多样、接口协议不统一等诸多挑战，华为云创新性地提出了机器人到云的联接协议 R2C（Robot to Cloud），并积极呼吁与机器人伙伴以及行业组织携手，共同打造开放、通用的 R2C 协议。

从协议技术架构来看，R2C 协议定义了统一的数据传输格式，采用基于二进制的高效编码方式，减少数据传输量；在通信规则上，制定了标准化的请求响应机制，确保不同机器人与云平台交互的稳定性与可靠性。

这一协议的诞生，将统一数据传输格式与通信规则，如同搭建了一座互联互通的桥梁，让不同品牌、不同类型的机器人都能毫无阻碍地接入 CloudRobo 平台，实现数据的高效共享与协同作业。

设想在一座大型智能工厂中，来自不同厂商的工业机器人、物流机器人等，通过 R2C 协议汇聚于 CloudRobo 平台之下，它们能够相互协作、紧密配合，共同完成复杂繁琐的生产任务，极大提升整个工厂的生产效率与智能化管理水平，为工业 4.0 的深入推进注入强大动力。

行业分析人士普遍认为，华为云 CloudRobo 平台的发布，犹如一道曙光，标志着具身智能技术正式迈入规模化落地的新阶段。通过将云端智能与终端本体巧妙解耦，降低了机器人行业的技术门槛与开发成本，吸引更多企业与开发者投身其中，加速产业智能化变革的步伐。

展望未来，CloudRobo 平台有望在服务机器人、医疗机器人等领域开疆拓土，在家庭服务、手术辅助等与人们生活息息相关的场景中大放异彩。

• 在家庭服务场景中，搭载 CloudRobo 平台技术的智能机器人，能够承担起清洁、照顾老人小孩等日常家务，为家庭生活带来更多便利与温馨。

• 在医疗领域，辅助手术机器人借助该平台的智能能力，能够实现更精准、更安全的手术操作，为患者带来更优质的治疗效果，开启医疗服务智能化的新篇章。