直击WAIC丨不做硬件做“大脑” 从爆款游戏《逆水寒》到矿区煤堆：网易AI能力如何实现千里跨界？|机器人|游戏|知名企业|跨界|飞轮

图片来源：企业供图跨界底气：游戏是AI最有效的试验场生态定位：与主机厂互补，做“能力放大器”图片来源：网易灵动公众号

“如果过去五年AI（人工智能）的主旋律是‘数字智能’，让机器能看、能听、能说、能画，那么下一个五年的关键命题就是‘物理智能’——让机器能在真实世界中感知、决策、行动。”7月19日，网易灵动总经理杨新伟在接受《每日经济新闻》专访时如是说。

2026世界人工智能大会（WAIC）上海世博展览馆内，网易灵动展区的远程智控平台前，参观者络绎不绝。座舱内，一名工作人员手握方向盘，拇指悬在红色急停按钮上方，分屏画面里机械铲斗正在煤堆间精准起落——切入、翻转、卸料，整套动作行云流水。他正跨越千里，远程操控真实电厂、港口的生产一线设备。

这是网易灵动集中展现具身智能规模化落地高危场景的一个缩影。近年来，网易一方面继续深耕创造稳定收入的传统游戏业务，另一方面重仓仍在高速“烧钱”但具备实体产业渗透潜力的具身智能基础设施。

5月21日，网易2026年一季报披露，当期研发支出约45亿元；另据2025年年报统计，2020年至2025年，网易已连续六年研发投入突破百亿元。对网易而言，传统游戏、具身智能基建并非孤立的布局。把时间线拉长，这是一家市值超6000亿港元、以游戏和内容见长的互联网公司，在同一个技术底座上完成的战略转身。

从游戏到工程机械，这条跨界之路在外界看来充满跳跃感。杨新伟告诉记者，网易并非凭空跨界，“在互联网大数据、游戏AI、工程机械具身智能这些领域，跨界可以带来足够的创新和思维的碰撞”。

他向记者强调了一个常被忽视的事实：“游戏一直是AI技术最有效的试验场。”从IBM深蓝（IBM研发的专用国际象棋超级计算机）到AlphaGo（阿尔法围棋），AI在游戏中取得突破后再迁移到真实世界，这是被反复验证的路径。“网易做具身智能不是凭空跨界，而是沿着这条路径在走。”杨新伟说。

据杨新伟介绍，网易使用爆款游戏《逆水寒》同款的渲染引擎和管线搭建仿真环境，能在虚拟世界里低成本、高保真地生成作业场景，让算法先在仿真中学习和训练再迁移到实机。

但飞轮要转起来，光靠仿真不够，还需要高可靠的工程化能力。“游戏业务对可靠性要求极高——千万级并发下不能崩，这和工程机械的工业级可靠性，在工程文化上是相通的。”杨新伟认为，技术如果停留在实验室只能叫做Demo（演示），能扛住产线连续运转才叫产品。“这一层和数据飞轮是一体的——没有工程化能力，仿真到实机的闭环根本跑不起来。”

完成仿真环境搭建、补齐工程化落地能力后，网易还实现了整套AI训练方法论的跨行业迁移复用。“我们最早的版本，直接使用了《永劫无间》的模仿学习框架，让老师傅在模拟器里操作，算法跟着学。”杨新伟告诉记者，这套从游戏里搬过来的行为克隆方法，用在工程机械操作技能学习上，训练收敛速度提升了50%。

“这不是简单的技术复用——我们用数据证明了游戏AI的方法论，真的可以迁移到具身智能。这个验证做完，团队内部才彻底相信：我们选的路走得通。”杨新伟说。

依托游戏技术打通工程机械具身智能落地路径后，网易灵动将目光投向港口无人化赛道。业内已有玩家在水平运输场景实现规模化落地，网易灵动为何选择“散货清舱”这一垂直场景切入？“水平运输和散货清舱看起来都在‘港口无人化’这个大框里，但本质是两类技术问题。”面对记者的疑问，杨新伟表示，水平运输是移动机器人问题——核心是导航、调度、车队协同，难点在规模化和系统集成，技术栈相对成熟。“散货清舱是作业机器人问题——核心是非结构化环境下的操作。船舱里物料形态随机，抓取路径、力度、策略每秒都在变，这不是路径规划能解决的，而是感知—决策—执行的闭环。这类场景技术天花板更高，也更难被快速复制。”

至于未来是否会向港口全链条延伸，杨新伟的回答务实而克制：“我们不排除横向拓展的可能性，但本质上仍然要把有价值的事情做好做透。”

值得一提的是，港口、矿山无人化赛道虽已出现规模化玩家，但行业落地高度集中于水平运输、矿卡自动驾驶等结构化场景，技术门槛相对偏低，市场同质化竞争加剧。因此，在采访中，杨新伟向记者反复强调网易灵动的生态定位——不做硬件，做“大脑”。