（图片为AI生成）

2026年，被视为具身智能的“分水岭”。

一边是资本的狂热，另一边却是产业的冷静。腾讯云存储总经理陈峥在近期采访中直言：“AI上半场拼算力，下半场拼存储与记忆。”算力不再是卡脖子的一号难题，如何让海量、杂乱的多模态数据“存得下、找得到、用得好”，才是束缚具身智能商业化的最大枷锁。

在这场从“炼丹”到“基建”的变革中，云厂商与机器人企业的深度绑定，正成为破局的关键样本。

万亿风口下的隐忧：存储痛点卡住量产脖子

近两年来，天眼查工商注册数据显示，国内新增具身智能机器人相关注册企业数量持续走高，相关创业公司如雨后春笋般接连落地。尽管融资火热，但落地困境依然明显。中国信通院2025年报告显示，国内聚焦具身智能自研的企业已达325家，但绝大多数产品仍停留在展会演示阶段，难以进入工厂、仓储等真实场景。除了硬件短板，数据存储架构的落后是被严重低估的隐形杀手。

在2026腾讯云AI产业应用大会上，腾讯云存储总经理陈峥与灵生科技合伙人蒋玉骅共同揭示了这一痛点。

首先是“数据碎片”引发的效率灾难。与大模型规整的文本不同，机器人作业产生的是海量的力觉、视觉、点位等细碎文件。单台工业机器人一天就能产生TB级数据，但在传统存储架构里，这些数据就像被扔进了杂乱的仓库，检索筛选动辄耗时数天。蒋玉骅坦言，早年研发世界模型时，光是调取数据就占用了团队近三成的研发时间。

其次是成本与算力的双重浪费。TrendForce数据显示，2026年存储硬件价格飙升，NAND涨幅超55%，DRAM涨幅超90%。与此同时，出现了诡异的“算力倒挂”：昂贵的GPU集群常常因为CPU读取数据太慢而处于“待机空转”状态，算力利用率甚至不足六成。这对初创企业而言，既是资金压力，也是资源错配。

此外，随着智能体能7x24小时不间断工作，数据量呈指数级爆发，传统的单账户、单桶存储架构根本无法应对海量并发，导致数据混乱、权限失控，大量宝贵的历史数据沦为无法被唤醒的“沉睡资产”。

破局之道：云厂商的“全栈底座”逻辑

面对行业共性痛点，各大云厂商纷纷从单纯的“卖算力”转向“卖基建”。基于在自动驾驶领域多年的数据沉淀，腾讯云推出了以Agent Runtime（智能体运行底座）为核心的Agent Infra全栈底座。

1. 分级存储：对抗硬件涨价

针对存储硬件价格的阶段性上涨，腾讯云搭建了多层级异构存储架构。简单来说，就是将高性能存储桶与标准、低频、归档、磁带四类存储介质智能组合。高频训练数据跑在高性能层保障速度，低频历史数据自动流转至低成本介质。

蒋玉骅介绍，灵生科技采用了“本地高速盘+云端分层”的混合模式：核心高精度数据留本地，海量通用数据存云端。这种“冷热分层”策略，既保住了训练性能，又压下了运营成本。

2. 极速运行：解决“记忆”难题

Agent Runtime被视为腾讯云的核心壁垒。它能让智能体在50毫秒内极速启动，并为每个机器人分配独立的“私人空间”，实现数据隔离。更重要的是，它解决了机器人的“记忆”问题——高频交互记忆秒级调取，长期记忆低成本归档，让机器人大脑真正拥有了“长时记忆”。

3.盘活资产：消灭GPU空转

为了不让昂贵的GPU闲着，腾讯云通过流式加载技术，让数据读取速度完美匹配算力消耗。同时，平台能对音、视、图、文进行智能解析与标签化处理，研发人员只需用自然语言描述，就能精准捞出所需的碎片数据。这意味着，那些躺在硬盘里的“死数据”终于变成了“活资产”。

实战效果：跑通“数据飞轮”

作为深度合作方，灵生科技的蜕变验证了这套基建的商业价值。

过去，数据预处理繁琐且低效；现在，依托Agent Runtime，灵生实现了数据采集、清洗、存储、训练的全链路自动化。此前困扰团队的CPU瓶颈被打破，GPU得以满负荷运转，模型迭代效率显著提升。

蒋玉骅表示，他们已跑通了“数据滋养模型、模型优化数据”的双向飞轮。依托腾讯云的海量存储，他们能用通用数据完成预训练，再用少量高精度数据做微调；优化后的模型又能反向筛选出更优质的仿真数据，形成正向循环。这套方案大幅降低了世界模型的研发试错成本。

行业前瞻：基建决定天花板

陈峥与蒋玉骅一致判断，2026年是具身智能稳步增长的拐点，但不会是瞬间的爆发。未来数年，行业将处于技术打磨期。

“硬件成本可以通过供应链解决，但数据治理是长期核心。”陈峥指出，存储硬件涨价只是短期波动，未来行业的痛点不再是“存不下”，而是“找不到、用不好”。谁能具备多模态数据的精细化运营能力，谁就掌握了下一代机器人的核心护城河。

随着云厂与机器人企业的深度绑定，以腾讯云Agent Infra为代表的AI底座正在降低行业门槛。可以预见，随着基建的完善，工业分拣、康养陪护等细分场景将率先跑通规模化落地。而这场关于“存储与记忆”的战争，最终将定义整个人形机器人产业的发展上限。（文/ 知顿 北溟）