日期：2025-09-24 13:08:09
2025年，具身智能赛道资本热度狂飙，单笔10亿级融资屡见不鲜。在资本市场高度关注具身智能落地能力的当下，近日，空间智能头部企业特斯联与人形机器人龙头优必选达成战略合作，这一“空间智能”与“具身智能”深度融合的合作，或将引领整个赛道从资本狂热转向真正意义上的价值创造。
此次“AIoT第一股”与“人形机器人第一股”的联姻，为双方业务升级及全球化市场拓展构建了更大的联想空间。特别是特斯联正在港股IPO进程中，此举合作，或将为双方开启更为广阔的市场环境。
具身智能的工业野望
特斯联空间智能技术搭建的仿真技术平台，或将极大提高具身智能产业的训练效率，使具身智能具备闭环式发展的根基。与纯物理实训相比，仿真平台展现出显著优势：不仅能够高效生成多样化训练场景、大幅降低试错成本，还可通过数据回流和持续优化，加速算法泛化能力的形成，从而更快实现从“单点可靠”到“全局自主”的跨越。
工业场景因其巨大的替代空间与自动化升级需求，已成为具身智能赛道的“必争之地”。在装配、检测、物流分拣、高危作业等环节，人形机器人因形态类人、可适配现有人类工作环境，被视为实现“无人化工厂”的理想载体。然而，机器人的“眼、脑、手”协同尚未成熟，在非结构化环境中缺乏足够的稳定性与适应性，从实验室演示到大规模工业化落地，仍面临着技术实现障碍。
优必选创始人、董事会主席兼CEO周剑曾一针见血地指出，“人形机器人在工厂的应用不能是遥控式的，真正先进的人形机器人一定是基于具身智能的，即VLA模式。这种模式将vision、language和action相结合，使机器人能够对事物进行感知、识别、理解，再进行决策推理，最后形成一个动作的闭环，这条路线如果打通的话，不需要人工不断辅助或遥控操作机器人。”
针对这一痛点，全球科技巨头正致力于通过先进的仿真与训练平台寻求突破。例如，特斯拉通过整合自动驾驶感知数据与工厂物理参数，在仿真模拟环境中，对Optimus进行多模态强化学习训练，显著提升其动态决策的泛化能力；英伟达则依托Omniverse平台实现物理级精度仿真，其多机器人协同训练模块显著提升了复杂场景下的适应性。
回看此次合作，优必选选择特斯联作为战略合作伙伴，或许正是看中了其在空间智能领域的长期积累。公开信息显示，特斯联自2015年起便持续深耕空间智能领域，累计了近万空间智能项目案例，构建了以AIoT基础设施、AIoT领域模型、AIoT智能体为核心的三层战略体系。而优必选此前已与吉利汽车、比亚迪等头部汽车制造商展开合作，并在整车制造流程中完成了多项实训验证，例如零部件搬运、零件入库等任务。可以看出其打法与策略是：固定工业场景为先，跟进技术支持为后。
通过空间智能技术体系，特斯联能够助力人形机器人突破工业场景中的感知瓶颈与决策局限。其空间大模型赋予机器人对物理环境的深度认知与推理能力——不再局限于识别物体，更能认知空间关系、物理约束与任务逻辑，从而在汽车制造等流程中实现真正自主的任务分解与动态调整。空间大模型的空间理解能力，可为人形机器人提供在虚拟仿真环境下的训练平台，使机器人在虚拟空间中无限试错、快速迭代，为进入复杂现实场景做好准备。而通用AI算力平台所提供的弹性算力，则可支持机器人在云端进行大规模并行仿真训练与在线强化学习。
这种能力，恰恰是实现从“感知-理解”到“决策-行动”完整闭环的关键。如此一来，优必选的Walker S系列机器人将朝着周剑所定义的“非遥控式、自主闭环”人形机器人加速迈进，让具身智能的愿景真正在工业场景中扎根生长。
空间智能界的“英伟达”
空间智能为具身智能提供了高精度的环境感知、三维语义理解能力，使其能够“看懂”并适应复杂物理世界；而具身智能则赋予空间智能精准的物理交互和任务执行能力，使其能“动手”完成实际操作。这一互补关系，在双方的合作中得到了深度融合与体现。
对特斯联而言，此次合作不仅是优必选对特斯联空间智能技术能力的认可，更意味着其将获得规模化、高可靠性的“物理执行终端”。优必选人形机器人在物理世界精准的执行能力，使得特斯联的智能决策落地为真实的动作与服务。这种“空间智能+物理执行”的闭环，扩展了特斯联系统的应用边界和价值空间。另一方面，人形机器人在运行过程中持续产生的多模态环境数据，也将不断反哺特斯联优化空间大模型和决策系统，形成从数据到智能再回到数据的飞轮效应。
这种“感知-决策-执行-优化”的闭环生态构建思路，恰与全球顶尖科技企业的战略布局不谋而合。近日，英伟达发布了专为机器人应用设计的计算平台Jetson AGX Thor开发者套件及量产模块。这并非单一产品，而是一个集成了先进硬件、软件工具和AI模型的全面技术栈，旨在为机器人和物理AI系统提供强大的智能支持。由此，英伟达正逐步构建起涵盖“基础模型+专用硬件+仿真平台”的完整机器人生态体系。
而特斯联的空间智能技术同样围绕“模型-算力-仿真”。两者都致力于通过仿真降低训练成本、通过专用算力提升响应速度、通过基础模型提升智能水平。
值得关注的是，特斯联“模型-算力-仿真”的赋能模式，具备高度的通用性与可迁移性。在工业场景验证成熟后，特斯联的空间智能技术更可面向整个具身智能赛道提供感知、认知与决策支持，将适用于自动驾驶、家庭服务等更广泛物理场景。
当市场的狂热逐渐褪去，真正的价值创造者开始浮现。优必选与特斯联的这次联手，正是试图将资本的期待转化为扎实的营收和利润——当空间智能成为赋能万物的智能基座，有望撬动具身智能的万亿级赛道。而特斯联，正是其中关键的推动者和生态构建者。
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