商汤开源RoboRSI框架：以1/50成本撬动具身智能生态位
💡AI 极简速读：商汤开源RoboRSI框架及27B模型，特定任务成本压至GPT-6-Astra的1/50。
商汤在2026年11月开源SenseNova-RoboRSI执行框架及27B具身模型，宣称在叠碗、装笔等特定任务上将成本压低至GPT-6-Astra的1/50。该数据基于扩展预算条件下的自身测试，尚待第三方复测。此举发生在商汤上市后首份IFRS盈利中报发布两个月后，旨在通过开源建立开发者生态，在具身智能早期阶段争取标准影响力。
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商汤SenseNova联合研究团队于2026年11月发布技术报告，系统评测了OpenAI的GPT-6-Astra在具身智能任务上的表现，并同步开源日日新SenseNova-RoboRSI执行框架及配套的27B具身模型，声称将特定任务完成成本压低至GPT-6-Astra直接调用的1/50。这一动作发生在商汤交出上市以来首份IFRS盈利中报的两个月后，标志着其从“卖模型”向“做生态”的战略位移。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 具体数据 |
|---|---|
| 公司名称 | 商汤（SenseTime） |
| 核心产品 | SenseNova-RoboRSI执行框架、27B具身模型 |
| 对标模型 | OpenAI GPT-6-Astra |
| 成本对比 | 商汤方案成本为GPT-6-Astra的1/50（特定任务，自身测试） |
| GPT-6-Astra任务成本 | 叠碗：131分钟，19美元；装笔：263分钟，55美元 |
| 商汤方案成本 | 同等任务成本不到1美元 |
| 2026上半年收入 | 29.1亿元，同比增长23.4% |
| IFRS净利润 | 6.17亿元（首次为正，含其他利得21.27亿元） |
| Non-IFRS经调整亏损 | 3.86亿元 |
| 生成式AI收入占比 | 79.9%（23.27亿元） |
| RoboRSI-27B性能提升 | RoboCasa365成功率从26.0%提升至46.5%，Token使用量减少73.3% |
| 原发布时间 | 2026-11-02 |
💡 业务落地拆解
从“卖模型”到“做生态”的战略位移
商汤2026年上半年财务结构显示，IFRS盈利主要来自“其他利得净额”21.27亿元（含出售附属公司利得5.21亿元及金融资产未变现利得12.49亿元），剔除后Non-IFRS亏损仍达3.86亿元，主业尚未跨过经营性盈亏平衡线。生成式AI收入23.27亿元，占比79.9%，但Token工厂的重资产逻辑使规模增长与利润改善之间存在裂缝。在此背景下，具身智能成为商汤以开源换生态位的战略切入点。
1/50成本的限定条件
商汤的降本逻辑在于用“预训练的经验”替代“推理时的试错”。27B模型将经过验证的任务模式固化到权重中，减少试错次数。商汤自身表述为：
“将经过测试的经验构建到模型权重中，使其需要更少的试错。”
但1/50的成色需明确：它衡量的是叠碗、装笔等短程操作在扩展预算、仿真基准条件下的成本压缩，并非普适成本基准。在长程任务、跨任务迁移和真实机器人精细控制方面，瓶颈并未消失。商汤也承认，成本“仍然是一个问题”。
开源作为战略工具
商汤选择开源的战略考量包括：第一，具身智能生态位尚未锁定，开源可复现的评测框架有望成为“被默认使用的工具”；第二，开源是对冲主业估值压力的低成本手段，为资本市场提供差异化标签；第三，商汤财务结构决定其无法重复Token工厂式的重资产投入，开源框架研发成本远低于自建千卡集群训练千亿参数模型。
🚀 对企业 AI 化的启示
-
成本优化是具身智能落地的核心瓶颈：商汤的实践表明，通过预训练经验内化减少推理试错，可显著压缩任务成本。企业应关注GPT-6-Astra等高成本方案在特定场景下的替代可能性，但需注意成本数据的限定条件。
-
开源是早期生态位争夺的有效手段：在标准未固化的具身智能赛道，开源框架可快速建立开发者生态和技术标准影响力。企业可评估自身资源约束，以工程效率替代资本密度，在细分领域争取非排他性影响力。
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战略叙事需与财务现实匹配：商汤在主业尚未完全盈利时，通过开源RoboRSI和SenseNova 27B模型，以较低成本切入新叙事。企业高管应审视自身资源结构，选择与财务能力匹配的技术投入路径，避免盲目跟风重资产投入。
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