当前，全球具身智能产业正处于从“实验室演示”迈向“产业化初步应用”的阶段。技术不断迭代，资本关注持续走高，具身智能被认为是“会思考的大脑”与“能感知和行动的身体”的结合。作为具身智能的代表，“人形机器人第一股”优必选近期市场动作频频：5月，Walker S1系列机器人进驻东风柳汽工厂；7月中标9000万元机器人订单，创全球人形机器人企业中标金额最大订单；8月获得Infini Captial签署10亿美元战略融资授信额度；近期，又宣布与空间智能头部企业特斯联达成战略合作。仔细分析会发现，这些动作背后，是优必选之于人形机器人下半场的先手棋布局。
空间智能：让机器人看到世界、看懂世界、“联动”世界
人形机器人在大规模商业化落地前，需要解决技术瓶颈、计算资源、应用场景等多方挑战。现实世界中复杂、多变、非结构化的真实场景，如：光线变化、物体遮挡、不平整的地面等，无不对具身智能的泛化落地提出挑战。要使机器真正“看到”物理世界、“看懂”物理世界，并实现与物理世界真正自主的交互，空间智能是其中的关键。
从定义来讲，空间智能指的是机器在物理空间和实践中感知、推理和行动的能力。以优必选此次合作的特斯联为例，围绕空间智能战略目标，特斯联将其业务分拆为AIoT基础设施、AIoT领域模型、AIoT智能体，分别对应空间智能的三重能力。其中的前两层，AIoT基础设施、AIoT领域模型负责的即是让机器看得到和看得懂。
以AIoT起家，软件与硬件的结合是特斯联的技术基因。特斯联使机器与世界交互的逻辑是，通过深入现实世界各环节的端侧硬件，集纳丰富、实时的多模态异构数据，供部署在端-边-云的底层软件系统（空间智能底座TacOS）进行孪生建模、结构化处理，经处理的结构化数据随后交由空间大模型进行符合物理世界规律的分析以及推理。
换言之，TacOS协同端侧硬件是让机器“看到”的关键；而空间大模型，区别于传统的大语言模型，基于其多模态融合及推理能力，不仅能够识别文字、语言，更能理解重力、摩擦力、三维关系等物理规律，完成复杂任务的规划，使机器能“看懂”。
空间智能构建人形机器人的物理映射模拟训练环境
除对物理空间理解的匮乏外，稀缺的的高质量标注数据及由此带来的底层模型训练难题，是机器人行业面临的又一挑战，制约着其从训练到落地的各个环节。而精度达0.1mm的TacOS仿真建模系统，叠加空间大模型的空间理解能力，则有机会为以Walker S系列为代表的人形机器人提供在虚拟仿真环境下的训练平台。
仿真训练平台能够实现逼真场景的快速高效模拟，为机器人学习提供强大的虚拟环境，使开发人员能够在该环境中测试和验证机器人，从而大幅降低训练成本及周期。同时，作为特斯联空间智能AIoT基础设施层的核心组件，TacOS过往汇集的高质量空间数据，得以进一步生成用于机器人底层模型训练的合成数据，降低训练数据的获取成本。
这种AI模型叠加仿真系统的机器人训练逻辑，同样反映在黄仁勋的“three-computer solution”中。据英伟达官方透露，以物理AI模型Cosmos Reason赋予机器人自主推理能力，结合Omniverse仿真平台，得以将机器人的训练效率提升10倍以上，加速其适应现实环境。
从披露的合作内容来看，优必选与特斯联亦将人形机器人的仿真训练，作为此次携手的重点——通过TacOS系统打通设计（CAD）、生产（MES）、物流（WMS）全流程数据，人形机器人可在虚拟空间或仿真的工厂、物流等环境中预先演练生产流程，从而达到实体工厂良品率提升的最终目的。
混合推理引擎使能复杂端侧推理
另一方面，具身智能，特别是人形机器人也对包括计算资源在内的基础设施提出着极高要求——无论是多模态传感器数据的并行处理，还是端侧VLM模型的复杂推理均需要更高的计算性能、更低的延迟，以及更快的响应速度。
在此背景下，机器人公司与智算厂商的双向奔赴，在全球并非少数。今年6月，芯片巨头英伟达与三星电子分别宣布，斥资千万美元，收购美国机器人初创企业Skild AI的少数股权，以抢占消费机器人产业的战略高地。更早些时候，2022年成立的人形机器人初创企业，FIgureAI同样获得了英伟达、亚马逊创始人贝索斯、OpenAI、微软等智算巨头的投资。一方面，智算厂商得以借助具身智能的触角拓展至物理世界更广阔的场域，另一方面，机器人所需的高性能计算资源（如云端算力、端侧算力、高带宽内存等），也能带动智算厂商的核心业务，形成产业链协同效应。
在特斯联三层空间智能架构中，智算业务（AIoT基础设施）同样占据着重要的战略地位。特斯联AIoT基础设施业务以前文提到的TacOS空间智能底座、混合推理智算平台（HICP），及智算集群为核心产品。回到空间智能的技术逻辑，如果说TacOS负责的是向上统筹海量的端侧感知设备，构建仿真空间，那么HICP负责的则是向下统筹异构算力资源，实现资源层面的统一纳管，输出高质量算力。
资料显示，特斯联智算基础设施现已实现对昆仑芯、曦望、沐曦、燧原、壁仞等十余种主流信创芯片的兼容适配。HICP采用vLLM和SGlang技术，统一算子接口与通信协议，屏蔽异构芯片的复杂性，替换CUDA依赖为国产异构计算框架，实现异构多机多卡环境下的灵活调度。无疑，与特斯联的携手，亦能够为优必选机器人提供充沛的高性能计算资源。
空间智能与具身智能的双向奔赴：构建“感知-决策-行动”闭环
在天平的另一端，对特斯联而言，与优必选的结合在为特斯联直接带来基础设施及模型层订单的同时，更通过人形机器人补足了空间智能“行动”的能力，助其打开全新的场景象限。
值得注意的是，特斯联自身也是国内最早发力机器人的企业之一。不同于优必选战略核心围绕“具身智能”技术，以人形机器人为载体，聚焦工业制造、生产场景；特斯联机器人业务强调统一智能体中枢调控下的集群协作。2021年，迪拜世博会期间，特斯联曾为世博园区提供了超过150台智能服务机器人集群，为游客提供表演、接待、消杀、递送等服务。
据其官方资料，特斯联智能体强调类人思考、长时记忆、高维感知、团队协作四重能力，以智能可穿戴设备与机器人为核心载体。基于此次合作，特斯联能够得到机器人产品形态的补充，构建以通用智能体驱动的人形机器人，其全栈空间智能产品及解决方案更有机会进入到工业、制造等全新场景，打造城市级的“感知-决策-执行”人机协同闭环。
可以说，空间智能与具身智能的结合，其意义远非简单的技术叠加，更在于构建下一代AI的核心路径。空间智能为具身智能提供高精度的环境感知、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。两者结合，将有机会催生出不受物理空间限制、自主完成任务、单机提供多样化服务的通用AI，带来从“单点自动化”到“全域自主化”的颠覆体验。
一个人机协同、全域智能的未来或许已在招手。