本文来源：时代财经 作者：庞宇
时代财经获悉，近日，逐际动力与阿里云联合打造的具身智能标准化工程底座 FluxVLA Engine 正式上架阿里云 PAI 平台，并以开源方式向全球开发者开放。逐际动力旗下多款机器人也已接入千问 Omni 模型，实现物理世界中的全模态实时交互。
逐际动力与阿里云的合作，只是如今 AI 大模型向物理世界疯狂渗透的一个缩影。
在具身智能之外，大模型正在钻进桌面机器人、儿童拍学机、智能家居、车载终端、AI 眼镜等更多硬件产品中，推动硬件厂商重新定义交互方式、产品功能和商业模式。
近期，时代财经走访逐际动力、噜咔博士等深圳多家 AI 硬件企业了解到，AI 硬件行业正围绕模型能力、端云协同、Agent 架构、供应链成本和真实场景落地，展开新一轮生死竞速。
香港中文大学（深圳）理工学院助理院长、深圳河套学院助理院长吴辰晔向时代财经表示，AI 已经不再只是一个概念，而是在真实进入产品和消费市场。过去很多电子产品只是消费品，或者是完成某个固定任务的工具；当它接入大模型之后，就具备了理解、生成、交互和辅助决策的能力。" 这个变化不是简单多了一个功能，而是产品性质发生了变化——它从‘工具’开始变成‘生产力终端’。"
大模型装进百元硬件，Token 成本成商业难题
过去两年，大模型首先改变的是屏幕里的产品形态。用户在手机、电脑里与 AI 对话，获取答案、生成文案、制作 PPT、写代码。而如今，AI 正在通过硬件终端加速进入真实世界。
在华强北赛格电子市场、华强电子世界等专业市场，时代财经走访发现，AI 翻译机、AI 眼镜、AI 耳机、教育机器人、桌面陪伴机器人等产品，被摆在不少商户档口最显眼的位置。
相比过去以蓝牙、传感器、联网控制为卖点的智能硬件，如今这些产品更常被贴上 "AI 对话 "" 拍照识别 "" 实时翻译 "" 智能陪伴 " 等标签。
数据显示，截至 2026 年 5 月初，华强北 AI 产品销量占比已从 2023 年的 12% 增至 41%。这股物理 AI 浪潮也正席卷全国。洛图科技预测，2026 年中国消费级 AI 硬件（不含手机和汽车）市场规模将突破 1.27 万亿元，到 2030 年达到 2.56 万亿元。
在这场硬件平权革命中，产品形态与生态位已经开始发生剧烈的折叠与分化。
一类是扎根底层的 "AI 方案商 "，它们试图用极低的成本让传统硬件长出 " 智能大脑 "。在深圳十方融海科技有限公司的展示室里，时代财经看到，一款原本普通的桌面可乐机器人，在接入小智 AI 系统后，不仅能用自然语言控制，还能表现出丰富的语音语调与动作。
据小智 AI 相关负责人介绍，小智 AI 方案的产业价值在于降低开发门槛。开发者可以在已有代码基础上做业务场景改造，不必重新搭建服务器、通信协议和固件，一款 AI 硬件产品的开发周期可以从原来的 6 个月左右缩短到约 2 个月。目前，小智 AI 已接入近 200 万台设备，让大量客单价在 100 元至 500 元区间的玩具、智能家居、桌面机器人实现了智能化升级。
另一类，则是像噜咔博士一类试图向上突围、重新定义品类的 AI 终端品牌。
噜咔博士 CEO 杨坤在接受时代财经采访时指出，过去的教育硬件更多是 " 内容容器 "，孩子按照既定的封闭路径学习。而 AI 拍学机则是把真实世界当成教材，通过大模型建立真实世界与知识之间的连接。目前，全面接入千问大模型的噜咔博士拍学机，累计用户规模已突破 25 万，月均拍照识别量超过 5000 万次。
然而，当 AI 真正进入一台玩具或拍学机，最现实的成本问题也随之浮现。
与传统消费电子 " 一锤子买卖 " 不同，AI 硬件只是入口，视觉识别、语音对话等每一次交互都在持续消耗 Token 算力。"Token 商业模式跟过去互联网商业模式不一样的地方就在于，每次使用都会实实在在消耗成本。" 杨坤坦言，由于国内用户尚未形成坚实的 C 端付费习惯，在日常的万物识别等高频使用上，公司实际上处于亏损状态，预计到 2027 年才可能打平。
为了平衡算力账本，硬件公司必须精打细算。例如噜咔博士采取了分层策略：基础的动植物识别功能使用成本较低的自研小模型，而复杂的场景认知则调用千问大模型。
此外，出海成为缓解商业化焦虑的另一条出路。相比国内，海外用户对 SaaS 服务的付费意愿更强。杨坤透露，噜咔博士在海外推行每月 9.9 美元至 15 美元的订阅制，这一模式正在帮助企业跑通商业闭环。
Token 成本是如今 AI 硬件行业共同面对的商业难题。时代财经从多位业内人士了解到，国内市场规模大、供应链效率高、渠道反馈快，但用户对软件和 AI 服务付费习惯仍需培育；海外市场付费意愿更强，但品牌建设、合规认证、售后体系和渠道投入更重。
而目前，消费电子产业链本身处在一个相对艰难的周期里，也增加了终端厂商的压力。杨坤提到，存储、PCB 电路板、MLCC 电容等元器件成本都在承压。AI 硬件公司除了期待未来模型推理成本继续下降，更需要在产品价值与用户体验中找到极致的平衡，才能在这轮竞争中胜出。
云厂商抢滩具身智能，机器人竞争驶入数据与模型深水区
相较于 AI 学习机、桌面机器人、AI 玩具等消费级硬件，人形机器人与大模型的结合更复杂，也更接近 AI 硬件竞争的深水区。
过去，机器人企业的核心竞争力往往在于伺服驱动、运动控制等硬件层面；如今，大模型带来的泛化能力，正将竞争焦点转向数据、算法和端云协同的软件生态。
就在近日，逐际动力与阿里云官宣最新合作，双方联合打造的具身智能标准化工程底座 FluxVLA Engine 正式上架阿里云 PAI 平台。通过统一配置体系、标准化接口和模块化架构，FluxVLA Engine 将数据处理、模型训练、仿真评测和真机部署纳入同一套工程规范，降低开发门槛。
此外，逐际动力开发的不同形态机器人也引入了阿里云全栈 AI 技术。
从售价 29.8 万元的全尺寸交互人形机器人 LimX Luna，到售价 15.8 万元起的通用人形机器人 LimX Oli，再到 4.98 万元起的多形态具身机器人 TRON 2，逐际动力自研机器人通过接入千问 Omni，获得了全模态实时互动能力。
这意味着，机器人不仅能 " 看懂、听懂、说出来 "，还能根据现场场景调用外部工具完成任务。
时代财经在逐际动力近期一次技术展示中观察到，旗下人形机器人仅凭语音指令便完成了对不同形状、材质的工件分拣与装配，即使工件位置和光线条件发生变化，也能自动调整抓取策略。
这背后，核心环节是数据收集和模型训练。" 数据是原材料，模型训练是制造业。" 逐际动力创始人张巍在接受时代财经等采访时解释道，以收拾桌面这一场景为例，机器人要完成这个任务，首先需要人操作或遥操机器人收集数据，再标注哪些是垃圾、哪些是笔、哪些是书，随后选择模型架构并训练，最后将模型部署到真实机器人上。
张巍介绍，模型训练可以抽象成一条标准化的生产线，而 FluxVLA 就是这条生产线，甚至可以看作是 " 线上富士康 "。通过这套底座，企业半小时内就能跑通数据处理、模型配置到真机部署的全流程。
实际上，逐际动力与阿里云的合作，只是现如今大模型厂商切入具身智能产业链的一个样本。
2026 年开年至今，海内外头部云厂商几乎全部加码了与人形机器人企业的战略合作。合作模式也在快速演进，从早期的算力供给和模型调用，逐步演进为全栈基础设施共建、具身智能平台共研、场景生态共拓的深度融合模式。
有业内人士向时代财经分析，具身智能被认为是继大语言模型之后人工智能最大的应用爆发点，而人形机器人是具身智能最理想的载体。对于云厂商而言，这不仅是新增的算力消耗大户，更是验证和迭代大模型能力、抢占下一代人机交互入口的战略高地。
而对于人形机器人行业而言，目前行业尚未实现大规模应用，主要原因并非硬件能力不足，而是大模型存在瓶颈。
兴业证券分析师丁志刚指出，" 从产业进程来看，当前机器人本体层技术已较为成熟，而大模型的发展远落后于硬件。当前阶段的具身大模型已具备认知、推理与规划能力，不足之处在于难以可靠处理复杂物理世界的不确定性，同时泛化能力明显较弱。"
随着大模型从屏幕走向终端，具身智能行业正在进入一个看似热闹、实则残酷的验证阶段。市场研究机构 Fortune Business Insights 预测，全球人形机器人市场规模将从 2026 年的 62.4 亿美元增长至 2034 年的 1651.3 亿美元；与此同时，也有市场分析指出，人形机器人产业虽投资升温、预期高涨，距离大规模真实应用仍存在技术和商业落差。
对所有 AI 硬件企业而言，真正的分水岭正在从 " 能否接入大模型 "，转向 " 能否在真实场景中持续创造价值 "。站在 2026 年中回望，AI 硬件的黄金十年或许才刚刚翻过扉页，但留在牌桌上的，注定不会只是最会讲故事的公司。
