Qwen3引领全球，具身智能布局深远
作者| 贾桂鹏
4月29日凌晨，随着通义千问Qwen3系列模型的开源，这家深耕AI八年的科技巨头再次刷新行业认知，这款总参数量235B、激活仅需22B的混合专家模型(MoE)，以36万亿token预训练数据和四阶段后训练技术，在AIME25奥数测评中斩获81.5分，代码能力突破LiveCodeBench 70分大关，成为全球首个性能全面超越DeepSeek-R1的开源模型。
这场技术突破背后，远远覆盖不了阿里的野心，全员AI化的绩效考核机制，将技术基因植入组织肌理，从淘宝的智能推荐系统到菜鸟的物流优化算法，AI正重塑阿里的决策链条。我们看到，这家公司正以前所未有的力度，将技术势能转化为产业动能。
阿里大模型已成为全球第一梯队
聚焦于大模型领域，随着2025年人工智能产业格局的重构，阿里通义千问系列大模型正以技术创新与商业落地的双重突破，确立其在中国AI生态中的标杆地位。4月29日凌晨发布的Qwen3系列，标志着阿里在大模型领域完成从技术追赶者到规则定义者的蜕变。
Qwen3通过混合专家(MoE)架构，实现总参数量2350亿、激活仅220亿的极致能效比，性能全面超越DeepSeek-R1与OpenAI-o1。更关键的是，其“快慢双思考”模式将简单任务响应速度提升3倍，复杂推理任务算力消耗降低65%-75%训练层面的突破同样显著，36万亿token预训练数据量覆盖119种语言，包含藏语、维吾尔语等小语种的四阶段后训练体系，使模型在医疗诊断等场景实现“直觉判断-逻辑推导”动态切换。这种技术哲学让阿里在AGI竞赛中走出自己的路径。
在模型训练上，阿里采用了由通义自研的数据引擎进行高质量语料构建，并依托阿里云飞天平台进行万卡集群并行训练，保障训练效率与可控性。此外，Qwen系列对代码、金融、医疗、教育等垂类任务进行专精优化，推出了一系列行业定制模型(如Qwen-Fin、Qwen-Code)，为不同领域提供差异化智能支持。
其实，我们看到，在大模型领域，阿里通义面临诸多强劲对手。如OpenAI的GPT系列，其GPT-4在多模态处理和逻辑推理方面表现卓越，已被广泛应用于各类智能助手及内容生成场景;百度的文心一言，在中文语言处理及国内搜索引擎数据融合方面优势明显，为百度系产品提供智能支撑;华为盘古大模型，凭借其强大的算力基础，在工业领域知识图谱构建与应用落地方面成效显著，助力制造业智能化升级。这些大模型产品不断进化，都推动着整个行业的进步。
与之相比，阿里通义千问的差异化竞争优势在于，首先，技术架构创新，采用高效的MoE架构，在保证参数规模的同时提升了训练与推理效率，使其在多语言处理和多步推理任务中表现突出;其次，落地策略独特，采取“开源+落地”双轮驱动，既开放Qwen系列模型促进生态合作，又通过与企业和政府合作推进场景部署，实现了从技术研发到产品落地的快速转化;最后，行业定制深入，针对代码、金融、医疗、教育等垂类任务推出定制模型，为不同领域提供精准智能服务。
另外，Qwen大模型的科研影响力同样值得一提。斯坦福大学教授李飞飞团队基于Qwen模型复刻R1的成员之一Niklas也曾在社交平台上赞叹：“Qwen is amazing!”在R1的复现方案里，大部分都是基于Qwen的，包括simpleRL-reason、open-r1、tinyzero、oatzero、open-thought、logit-rl和Open-Reasoner-Zero等等。这一现象不仅体现了研究人员对Qwen基础能力的高度认可，也从侧面证明了其在推理能力上的优越性。
而且，Qwen3的开源生态已形成碾压性优势，HuggingFace平台30%下载量占比，重新定义中文AI开源标准;长三角“上海算法-江苏智造-浙江场景”产业协同范式，孵化出23个行业解决方案。
这种生态势能正转化为技术普惠价值，4张H20显卡即可部署千亿参数模型，中小企业AI改造成本从百万级降至日均4.7万元;县级政务大厅通过AI实现50%人力释放，印证“技术减负”的社会价值。种种技术的革新，生态建设，无疑不是阿里在为未来的AI普惠时代“添砖加瓦”。
提前布局具身智能的阿里，底气在哪里?
除大模型领域外，阿里巴巴在具身智能领域的发展已展现出从底层技术到产业生态的全链路布局能力，其战略深度与资源整合效率让行业看到了中国科技巨头在这一前沿赛道的成熟性与引领价值。通过近年来密集的资本运作、技术研发与生态合作，阿里不仅完成了从“大脑”到“肌体”的闭环技术覆盖，更锚定了具身智能在家庭服务、医疗养老等民生场景的长期价值技术整合与创新突破。
阿里的具身智能布局并非孤立的技术探索，而是依托其大模型优势与硬件生态的协同效应。例如，旗下有鹿机器人发布的LPLM-10B大模型，通过与通义千问的深度融合，实现了对轮式、复合、人形机器人等全类型终端的通用控制能力。
这一技术突破不仅降低了机器人开发门槛，更通过真实物理环境中的交互数据反哺大模型进化，形成了“感知-决策-行动”的正向循环。而在运动控制等核心环节，阿里投资的逐际动力凭借实时地形感知与高动态步态算法，已实现人形机器人连续攀爬134级楼梯的突破性进展，其CL-1型号甚至可完成往返跑等高阶动作。这种“软硬一体”的技术整合能力，使得阿里在具身智能的底层架构上构建起竞争壁垒。
阿里系资本近年来的投资版图清晰勾勒出其对具身智能产业链的精准把控，从星动纪元的人形机器人硬件创新，到浙江科聪的移动机器人控制系统，再到蚂蚁灵波科技聚焦的家庭与医疗场景应用，阿里已形成“核心部件-整机开发-场景服务”的完整链条。
尤其在商业化路径上，蚂蚁灵波科技将养老护理、家庭助手作为突破口，这与阿里云在智慧城市、医疗健康领域的既有布局形成协同效应。例如，其机器人产品可通过医疗数据接口实现个性化健康监测，或在居家场景中与天猫精灵生态联动，这种“技术+场景+生态”的三维布局，让阿里的具身智能方案更具落地可行性。
根据阿里CEO吴泳铭披露的规划，未来三年将投入超3800亿元用于AI与云计算基础设施建设，这为具身智能的算力需求与仿真训练提供了底层支撑。同时，与Manus的合作意味着阿里正加速构建中文环境下的开源技术标准，此举或将改写国内具身智能开发者的工具生态。
（阿里巴巴集团CEO吴泳铭）
从长期战略看，阿里显然瞄准了具身智能作为下一代人机交互入口的潜力——通过机器人终端收集的海量物理世界数据，反哺其大模型向通用人工智能(AGI)演进，最终实现从“数字智能”到“物理智能”的跨越。
在行业竞争日益激烈的当下，阿里的价值不仅在于技术领先性，更在于其推动产业变革的生态号召力。当多数企业仍在单点技术或单一场景中摸索时，阿里已展现出“定义赛道”的成熟格局。既通过资本纽带串联起产学研资源，又以场景化方案让技术真正服务于社会刚需。这种“顶天立地”的布局思维，或许正是阿里能在具身智能长跑中持续领跑的核心竞争力。
阿里大模型场景落地
与此同时，阿里巴巴在大模型落地领域已步入技术深水区，其战略路径清晰呈现出“技术突破-场景穿透-生态裂变”的三重跃迁。截至2025年4月，通义大模型通过“原子级”技术迭代与“毛细血管级”行业渗透，构建起覆盖企业服务、消费场景、公共治理的完整价值网络，展现出中国科技企业在AI产业革命中的独特方法论。
通义千问3.0系列的开源标志着阿里完成从“模型供应商”向“智能基建商”的角色进化。Qwen3-235B-A22B以混合推理架构实现思维链效率提升300%，参数规模仅为同类模型的1/3却登顶AIME25数学评测榜首，这种“小参数、高智能”的特性让企业客户能以日均4.7万元的成本完成过去需要百万级投入的智能客服系统改造。更关键的是，其动态计算图谱技术将推理延迟压缩至50ms以内，在荣耀手机语音助手、小鹏车载系统等场景中实现自然对话与精准意图识别的无缝衔接。
在产业端，阿里已建立起“云+大模型+场景”的黄金三角。百炼平台沉淀的29万企业客户不仅带来每年超15亿元的直接营收，更形成数据反哺闭环——例如蔚来汽车通过通义灵码重构座舱系统后，用户语音指令理解准确率从78%跃升至94%，这些实时交互数据又反向优化模型的道路场景理解能力。
在政务领域，“义务小智”日均处理4万次咨询，将基层办事窗口压力削减40%，这种“技术减负”正通过1500个知识助手项目向医保、交通等民生领域复制。
更值得关注的是消费端变革，夸克APP借助多模态能力使学习资料解析效率提升3倍，带动青少年用户日均使用时长突破87分钟，这种C端黏性正转化为B端议价能力，钉钉上超过10万个AI插件中，63%基于通义模型二次开发。
阿里的野心不止于商业变现，更在于重塑产业规则。通过魔搭社区汇聚的2300个AI模型与10万个衍生模型，其开源生态已形成“热带雨林”式自循环。Qwen3支持119种语言的特性，让东南亚电商客户能以本地化成本构建多语种客服体系，这种“技术普惠”策略正在瓦解欧美企业的全球化壁垒。而“繁花计划”通过算力补贴、商业化路径规划等组合拳，已孵化出星环无涯智算系统等23个行业解决方案，在长三角地区形成“上海算法+江苏智造+浙江场景”的产业协同范式。
而在智能制造场景，基于Qwen3构建的工业知识图谱已能自主优化36%的生产流程。更深远的影响在于社会价值重构，通过将大模型训练碳排放降低52%，其绿色智算方案正在改写高能耗的行业叙事。
此时的阿里，已不再满足于做AI技术的“送水人”。通过打通“基础研究-工程化-商业化”的全链路，其构建的智能生态正在发生质变，当中小企业用4张显卡就能部署千亿参数模型，当县级政务大厅借助AI实现50%的人力释放，这家公司证明了大模型不是巨头的专属玩具，而是可以灌溉整个经济土壤的数字运河。这种“顶天立地”的布局思维，或许才是中国AI穿越周期的最优解。
写在最后
从技术领先性、实际应用场景、市场表现到全球布局，阿里通义大模型都展现出了强大的竞争力与巨大潜力。无论是大模型技术领域的突出表现，还是具身智能领域的突破进展，以及实际应用场景的商业化成功和国际市场的积极布局，都共同构筑了阿里通义未来的竞争优势。
可以肯定地说，阿里巴巴通义大模型不仅已经站稳脚跟，更正逐步迈向全球AI舞台的中心，必将在未来国际AI领域占据重要地位。
