酷哇科技何弢：世界模型驱动单体智能向多设备互联协同跃升

在业内率先部署超10万台AI终端，这是酷哇科技定下的目标。

酷哇科技创始人兼CEO何弢近日在接受证券时报记者专访时表示，2026年是发展的分水岭，公司在战略和资本层面都制定了路线图：下半年，公司将借助更强有力的资本引擎与市场背书，加速城市全场景的业务渗透。“我们的首要目标是率先在业内冲破10万台AI终端的部署拐点，利用规模化数据优势确立不可逾越的技术壁垒，实现从单体智能向多设备互联协同的场景化跃升。”

酷哇科技成立于2015年，定位为通用AI机器人服务提供商，目前已构建智慧出行、智慧物业、智慧城市管家服务三大核心业务板块，并在全球50多个城市和地区实现商业化落地。其中，一线城市业务占比已从2022年的不足2%跃升至2025年的25%。

为解决具身智能行业普遍存在的“泛化能力缺失”和“产业发展上限”问题，酷哇科技今年2月发布了Coowa WAM 2.0通用世界模型。何弢表示，围绕这一世界模型，公司要强化“落地法”和“数据飞轮”闭环。公司不盲目投入高昂的无效路测，而是将搭载WAM 2.0模型的城市管家机器人推向城市街巷进行常态化作业。在为客户创造真实的商业收益的同时，源源不断地回流高质量的物理世界数据，进而反哺模型迭代。

用世界模型“解放”发展上限

作为世界模型驱动的城市具身智能全栈方案商，酷哇科技2015年在沪创立，核心创始成员均来自上海交通大学。公司已于全球超50个城市及地区实现规模化商业落地，2024年实现营收7亿元，2025年预期营收将突破10亿元，在手订单逾50亿元，并实现年度EBITDA（息税折旧摊销前利润）回正。

酷哇科技正稳步推进“世界模型+具身机器人整机”布局，持续深化在端侧AI、世界模型及具身智能等前沿方向的研发创新。今年2月，公司发布Coowa WAM 2.0 (World-Action Model) 通用世界模型底座。

何弢对证券时报记者表示，Coowa WAM 2.0世界模型的推出，核心是为了解决具身智能行业目前普遍面临的“泛化能力缺失”与“产业发展上限”问题。过去，行业多依赖规则驱动或单一场景的端到端模型，这导致机器人一旦脱离特定环境就寸步难行。WAM 2.0真正赋予了多形态物理AI实体（Physical AI）对复杂物理世界的常识性理解、几何推演和因果预测能力。

“有了世界模型，机器人才是具备主动理解与物理常识的具身智能终端。在我们深耕的城市场景落地中，世界模型缺失带来的瓶颈尤为明显。”何弢介绍。例如，城市配送机器人在运行过程中常遇到逆行的人群、非机动车或突然出现的动物等。若没有世界模型系统，机器人的应对策略通常是紧急刹停——这不仅影响效率，还容易引发后方追尾。世界模型能预测周围动态物体未来几秒钟内的运动轨迹（时序预测），从而让机器人像人类驾驶员一样，在动态博弈中平滑调整速度和方向，实现高效且安全的穿插通行。

经过过去几年的发展，VLA（视觉—语言—动作）模型已成为具身智能行业的主流技术路线，其暴露的一大痛点即缺乏对三维空间几何和物理规律的认知。

“世界模型则填补了这一空白。”何弢表示，它专注于对物理环境的建模和动作结果的仿真预测，未来两者必将走向深度融合的端到端架构。在酷哇科技的“L4+机器人”统一架构中，VLA负责感知人类意图并生成高维动作意图，随后由世界模型对这些意图进行物理可行性验证和时序预测，确保最终输出的控制指令在现实物理世界中是安全、合规且符合物理规律的。

场景兑现驱动数据飞轮

当前自动驾驶产业正从技术验证迈向场景兑现。低速无人驾驶产业联盟近日发布的《2025-2026年度中国低速无人驾驶产业发展研究报告》显示，2025年中国各类低速无人驾驶装备出货量约6.8万台，销售规模约214亿元，无人配送、无人环卫和无人接驳成为出货量前三的核心场景。其中，2025年中国清洁环卫低速无人驾驶装备出货约7400台，同比增长117.6%；销售规模约23.8亿元，同比增长43.4%。

目前酷哇科技应用于城市场景的城市管家机器人部署量已突破一万台大关，计划未来保持每年2至3倍的增长速度。公司力争通过2—3年时间，在业内率先部署超10万台AI终端。

记者从近期举办的上海投促大会上了解到，上海国投先导基金已完成对酷哇科技的投资决策，助力公司完成新一轮融资。企查查显示，截至2026年3月，酷哇科技共完成9次融资（覆盖天使轮至D轮），其最近一次融资在2022年，领投方为亚投资本。

何弢表示，公司所处的行业赛道或呈现三大发展阶段。第一阶段是特定垂直领域的智能化，即在城市出行、城市管家、物业服务等细分场景实现单一设备的AI驱动；第二阶段是场景化协同作业，统一的世界模型驱动多种不同形态的智能体（如无人小巴、配送机器人、清洁机器人）在大型园区、社区中协同运作。目前行业处于第一阶段向第二阶段跨越的关键期，公司部署的万台终端具备空间移动能力，但在精细化操作和复杂协同上仍需突破。现阶段的主要挑战在于：高质量、多模态的真实物理世界交互数据极度匮乏。

“第三阶段是进入泛化能力要求最高的家庭场景。”何弢进一步表示：“若世界模型发展缓慢，必然会禁锢具身智能的商业化上限，导致行业重新陷入落地难、成本高、难赚钱的困局。未来一段时间，行业将加速呈现马太效应。谁能在早期跑通商业化，拿到真实数据，谁的技术迭代就越快，从而形成强者恒强、赢家通吃的飞轮闭环。”

责编：岳亚楠

校对：祝甜婷