•
人形機器人放無人機，還能上天入海！有點過於賽博了吧
現在的人形機器人啊，真的城會玩兒了。
這不，他們已經開始放！無！人！機！了！
你沒聽錯，畫面是醬紫的：
這還不算完。
這個被機器人放飛的無人機，飛著飛著，竟然開始潛水了！
以為是那家機器人獨角獸搞的花活兒？
No，No，No。
這場機器人和無人機聯動的背後，正是中國電信 TeleAI。
這一次，由中國電信集團CTO、首席科學家、中國電信人工智慧研究院（TeleAI）院長李學龍教授團隊領銜，直接甩出了一套具身智能組合：
- 首款自研人形機器人：TeleBot-M
- 全自研空海跨域具身智能體：TeleAqua-Bee
或許在大眾的印象裡，中國電信的形象還停留在拉網線、辦寬頻、通訊號；但恰恰就是這家最懂通訊的營運商，正在試圖解決具身智能領域目前最大的隱形成本——協同與傳輸。
毫不誇張地說，機器人放無人機，實則是中國電信一次 “端-邊-雲”全端自研體系的總驗收。
機器人怎麼放好無人機？
在“機器人放無人機”這個場景中，“機器人”和“無人機”，這兩個本體自然是技術中的關鍵。
- 中國電信首款自研人形機器人TeleBot-M
從外觀上來看，它和那些全尺寸金屬外殼的人形機器人不同，為了把TeleBot-M親和力拉滿、機身做小，同時在與無人機協同時，實現操作性和輕量化的完美平衡，團隊將TeleBot-M的上肢簡化到單臂4自由度，而下肢則保留單腿6自由度的設計，使其跑跳穩如老狗。
為了支撐這副軀體，TeleAI給它裝上了一套自研的高性能神經系統TeleBotOS。這套系統對底層電氣拓撲進行了重構，採用了自研創新的機器人嵌入式控制框架，為同時實現身體平衡控制和放飛指令發出提供了可靠的系統基石，實現不搶算力、不卡頓，無論後台任務多重，機器人的運動控制始終連貫精準。
TeleBot-M之所以能如此聽話，離不開一顆由5000萬條模擬資料喂出來的自主大腦。
它依託業界首創的純模擬評測平台NavGBench，在由世界模型TeleWorld生成的超5000個高保真3DGS虛擬場景中持續強化學習，打破了固定規則束縛，獲得了在複雜動態環境中自主決策、路徑規劃與任務拆解的能力。
此外，TeleBot-M的小腦也值得好好說道說道。它引入了上下肢課程式對抗強化學習，研發團隊在訓練中故意給它的上肢施加隨機干擾，就像有人在推搡它一樣。
即便TeleBot-M機器人的上肢受到劇烈擾動，它就像練了太極似的，下肢依然能保持高魯棒性，甚至還能同時完成毫米級的軌跡規劃。
這套大小腦協同的認知體系，讓機器人不僅能看懂世界，更能想明白該做什麼。如果說小腦負責運動協調與抗擾平衡，大腦則掌舵全域思考，讓TeleBot-M真正成為“有腦子、能進化”的具身智能體。
- 上天入海的TeleAqua-Bee
從外觀上來看，它只有巴掌大，不足1kg，是可以直接塞進背包的那種。
它的槳葉還自帶保護罩，不僅為了安全，更是為了適應複雜的流體環境。
TeleAqua-Bee最大的亮點是涵道推進器水空兩用。
在天上，它是無人機，續航10分鐘；一頭紮進水裡，它就是潛航器，能潛航30分鐘，最大潛深10米。
並且不只是防水那麼簡單，TeleAqua-Bee具備水面自回正功能，甚至能在水下穩定懸停。
除了Bee（掌上互動版），TeleAqua其實是一個家族：
例如TeleAqua-H8，主打一個“快速響應+高負載”，能扛5kg負載，空中續航15分鐘，水下續航長達1小時，10米最大潛深應對長時間原位觀測完全沒壓力。
TeleAqua-H4Z可以折疊機臂，水下航速超2m/s，專鑽狹窄空間。
最後的TeleAqua-Edu，專為二次開發打造，是首款可分艙拼接的四軸飛潛航行器。
如此一來，TeleAqua家族系列的空海跨域具身智能體便全方位地覆蓋了低空、水面和水下。
機器人和無人機介紹完了，接下來的問題就是，怎麼連接。
- 智傳網（AI Flow），瞭解一下
在實驗室裡連根線當然容易，但如果是在遠洋貨輪、深山老林，或者訊號只有一格的救災現場呢？
這就觸及到了中國電信的核心護力。
機器人和無人機算力是分開的，但資料流絕不能斷。為此，TeleAI從理論到工程系統化佈局了智傳網（AI Flow）架構，而生成式視訊壓縮技術（GVC）正是智傳網（AI Flow）信容律理論落地最硬核的一把尖刀。
智傳網（AI Flow）不是簡單的物聯網，它是基於“信容律、同源律、整合律”三大定律建構的智能分發網路。
GVC則把信容律“用計算換頻寬”的理念推向極致——傳輸語義與運動Token，而非像素本身。傳統視訊編碼搬的是畫面，GVC傳的是經過高度抽象的語義特徵。
原生1GB視訊壓縮至200KB，壓縮率幹到驚人的0.02%，靠的正是這種“像素不進網，畫面靠生成”的代際革命。
這是TeleAI從2024年就開始佈局的理論地基。
在這個架構下，端-邊-雲不再是割裂的：
- 端側（機器人/無人機）： 小模型負責即時反應，比如避障、保持平衡。
- 邊側：邊緣節點負責即時決策與任務調度，在靠近現場的位置完成異構指令融合、多智能體協同，既減輕雲端壓力，也守住毫秒級響應底線。
- 雲側： 大模型負責全域規劃，比如“去那裡搜救”、“路線怎麼走”。
TeleAI下的一盤大棋
看到這裡，你可能明白了。
TeleAI花了兩年時間，織出了一條清晰的技術路線：智傳網（AI Flow）、人形機器人、跨域潛航器。
今天展示的“機器人放無人機”，就是這兩年織網收上來的第一網魚。
這不僅僅是具身智能和水下具身智能裝置之間的連接與互動，而是為異構具身智能本體之間建構了一個緊密協同的社群。未來，空中無人機、地面機器人、水下潛航器與雲端大腦將通過智傳網（AI Flow）實現無障礙溝通與協作，每一個智能體既是獨立的個體，又是群體智慧的無限延伸。
民企做機器人，卷的是運動性能、卷的是BOM成本。而中國電信TeleAI 做機器人，卷的是“雲網融合+AI原生”。
TeleAI的選擇也非常清醒：
首先就是最苦、最險、人最不想去的地方。
想像一下這樣的場景：洪水衝斷了道路，地震堵死了大門，或者深海光纜需要檢修。
以前，是救援人員冒著生命危險，賭運氣往裡沖。
現在，TeleBot-M作為先遣隊員，背著TeleAqua進入毒氣瀰漫或極度缺氧的區域。遇到水域阻隔，TeleAqua起飛、入水，鑽入狹窄的水下空間。
借助智傳網（AI Flow），那怕基站全損，只剩微弱的衛星訊號，指揮中心依然能通過指令重繪，看清現場的每一個細節。
而且不僅是搶險救援，比如臨地安防、城市管理、工業巡檢、海洋勘探相關等等，反正這種人幹有危險或者不好實現的場景，就可以派它們去。
傳像素是19世紀的思維，傳指令才是未來的邏輯。
這不僅是兩個裝置的物理連接，更是有溫度的科技。
正如TeleAI所期望的那樣：
替人赴險的勇氣，守護生命的底氣。
有了這對具身智能搭子：險地可闖，困境可破；生命有托，希望不落。
還有，從一個機器人+無人機，其實這是一個起點，我們所看到的是群體智能的未來。
這，或許才是硬核科技最大的浪漫。 (量子位)