从看懂世界到动手改变世界：深兰科技卡位具身智能新赛道

就在大模型竞逐“对话”能力之际，一场关于AI“动手”能力的探索已在深兰科技悄然展开。

“过去十年，AI学会了‘看’；未来十年，AI必须学会‘做’。”深兰科技具身智能事业部负责人李博文指出了这一关键转变。在他看来，人工智能的发展主线正从感知走向行动，一条“视觉大模型—智能体—具身机器人”的演进路线图日益清晰。

基于此，深兰科技的技术战略与产品布局正沿着这一方向快速推进。

全球趋势：AI竞争焦点转向“行动能力”

当OpenAI、谷歌等巨头的大模型竞争趋于白热化，产业焦点正悄然转向更具挑战性的领域——具身智能（Embodied AI）。

2024年，OpenAI重启机器人团队，明确将“具身化”作为AI下一阶段方向；

谷歌DeepMind发布RT-2模型，实现网络知识向真实任务的迁移；

特斯拉Optimus已在工厂环境中执行任务，Figure AI的人形机器人获资本追捧。

“纯软件的智能已接近阶段性天花板，”李博文指出，“AI要创造真实价值，必须拥有与环境交互、执行任务的能力。”

深兰布局：构建“人才-技术-产品”三位一体体系

面对这一趋势，深兰科技系统性布局具身智能领域，构建起“顶尖人才引领-核心技术突破-产品矩阵落地”的完整体系。

人才磁场：持续吸引全球顶尖科研力量

深兰科技持续展现其对顶尖人才的“磁场效应”。继耶鲁大学博士宣哲民加盟后，具备斯坦福大学学术背景的李博文加入团队，进一步夯实了公司在AI与机器人前沿领域的人才布局。李博文毕业于斯坦福大学工程学院计算机系，具备深厚的学术积累与横跨人形机器人、四足机器人两大前沿方向的国际化实战经验。他的实战经验主要体现在两方面：一方面，作为算法与项目负责人，主导构建了基于多模态大模型与扩散策略的机器人控制系统；另一方面，在复杂的工业环境下，为全球性高端机器人项目研发强化学习算法，并成功主导了四足机器人的工业巡检应用，完整展现了其将前沿AI算法工程化的卓越能力。

深兰科技以“视觉大模型→智能体→具身机器人”的技术演进框架为核心，构建了具身智能战略的基础理论体系与产品发展路径。

为了实现这一战略，深兰科技在技术与人才体系上同步发力，汇聚了一支具备国际视野与顶尖科研背景的核心团队。

深兰具身智能事业部汇聚了来自斯坦福大学、中科大、清华大学、北大、佐治亚理工、阿里达摩院等多家顶尖科研机构的技术力量，形成覆盖机器人控制、多模态融合、机械设计等关键领域的核心研发团队。

“在深兰，我们能够将最前沿的学术构想转化为实实在在的机器人产品，”李博文表示，“这种从研究到落地的完整闭环，对科研人员极具吸引力。”

技术突破：自研VLA模型构建机器人“小脑”

深兰科技自研的VLA（Vision-Language-Action）模型，构成了其机器人系统的智能核心。该模型作为机器人的“小脑”，专精于动作的生成与控制，实现了从环境感知到决策再到底层执行的一体化闭环。

在关键性能指标上，该模型在数据效率、任务成功率、响应实时性与多任务泛化能力等方面均达到行业领先水平。

“得益于完全端侧部署能力，我们的机器人不依赖云端网络即可独立运行，在家庭等对隐私和稳定性要求高的场景中更具实用价值。”李博文强调。

产品布局：多场景机器人矩阵初步成型

基于VLA模型的核心能力，深兰科技正围绕家庭服务、商业应用与工业场景打造机器人产品矩阵，相关研发工作已全面展开。

“我们坚持场景驱动的产品策略，”李博文介绍，“目前布局的机器人方向均针对明确的市场需求进行定义，确保技术研发与未来商业化落地紧密衔接。”

随着核心技术的持续突破，深兰科技正逐步形成多场景、可扩展的机器人产品矩阵，为下一阶段的规模化落地与商业化奠定坚实基础。

未来发展路径：从家庭场景到通用智能的渐进式演进

深兰科技为具身智能业务制定了清晰的发展路线图：

2025年：家务机器人进入家庭场景，完成真实环境验证2026年：人形机器人批量出货，建立规模效应2027-2029年：实现L4级智能，支持多任务联合训练2030年：迈向L5通用智能，致力于成为推动智能机器人产业发展的关键力量

这一路径既体现了技术发展的客观规律，也展现了深兰在该领域的长期承诺。

当业界还在关注大模型参数规模时，深兰科技已悄然构建起“大脑+身体”的完整AI能力。

深兰科技持续吸引来自耶鲁大学、斯坦福大学、中科大、清华大学、北大、佐治亚理工、阿里达摩院等多家顶尖科研机构的高端人才加盟，形成具备多学科交叉背景的核心研发团队，在具身智能领域保持技术领先。

正如李博文所言：“我们建造的不是只会回答问题的AI，而是能走进生活、实实在在干活的机器人。”在这场AI从虚拟走向现实的竞赛中，深兰科技正凭借其人才优势与技术积淀，抢占下一代智能时代的制高点。