广东
让机器人学会思考。
作者丨高景辉
编辑丨林觉民
《AI科技评论》独家获悉，前地平线智能座舱产品线总经理牛建伟，正式创立专注空间大模型的通用具身智能公司「叮当动力」，并已完成数千万元种子轮融资。此轮融资由全球头部智驾科技公司地平线领投，正景基金跟投。
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明星团队：国产AI芯片量产第一人领衔
叮当动力创始人兼CEO牛建伟是国内首位利用GPU训练深度学习模型的算法专家，也是「国产AI芯片量产第一人」。
牛建伟深耕AI领域十余年，具备深厚的“算法-芯片”的行业复合理解。在2012年百度IDL时期，他率先实现基于 GPU 的深度学习模型训练；同时也是国内首位将深度学习技术应用于语音识别的算法专家，应用于百度语音搜索、语音输入法等关键产品。
牛建伟与地平线创始人余凯正是在那时相识，后来余凯创立地平线机器人，牛建伟随之加入，负责AIoT、多模态交互等领域的工作，后长期担任地平线智能座舱研发负责人与业务总经理。
在地平线期间，牛建伟主导负责了地平线多个关键里程碑量产项目，如2020年带领团队实现长安UNI-T车型智能座舱软硬件方案量产，这既是地平线首个前装量产项目，也开创了国产AI芯片规模化量产的先河。作为地平线核心初创成员之一，牛建伟带领团队累计实现了超百万级车规级芯片及超千万级智能语音、图像解决方案的量产出货，具备从0到1打造千万用户级产品的全链路研发经验。
在大模型领域，牛建伟同样深耕多年。2023年，他率先提出Post-training理念，在仅增加1%预训练数据的情况下，大幅提升垂直领域理解能力与工具调用能力。
此外，叮当动力的核心团队还包括来自地平线、阿里、顶尖车企及顶尖科研机构的研发负责人及机器人算法专家，团队背景覆盖广泛。
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核心切入点：让机器人学会思考
牛建伟认为，目前具身智能领域普遍陷入了「操作层数据」的内卷困境。大多数具身赛道创业者将精力集中在教机器人如何更稳地叠衣服、搬箱子、打螺丝，这种从0开始搭建每一个孤立技能的逻辑，本质上是行为模仿而非智能进化。
「你无法通过让小学生搬箱子，搬出一个具备逻辑思维的“大学生”」，牛建伟表示。
叮当动力团队认为，具身智能的核心不是直接从感知到动作，而是让机器人学会思考。数字世界已经孕育出了具备“大学生智力水平”的通用大模型，放着烧掉几万亿换来的智能化能力不用，转而从零摸索是不合逻辑的。
叮当动力团队认为，Agent架构天然具备在线学习能力——机器人在真实应用场景中，通过持续获取来自环境与用户的真实反馈，不断积累经验、优化决策策略，形成越用越聪明的飞轮效应，而非依赖离线数据的一次性训练。基于这一判断，叮当动力团队认为通用智能机器人的架构，应该是物理世界的“ChatGPT+OpenClaw”，即“空间智能大模型+物理Agent”架构。
为此，叮当动力团队提出了「空间智能大模型—物理Agent—本体Skills/工具集」的闭环解决方案：
▪ 以空间智能大模型为核心，构建具备场景理解与主动决策的具身大脑
▪ LLM + 工具解耦架构，直接继承大模型 Scaling Law，能力随模型进化持续涌现
▪ 复用互联网多模态数据，结合量产数据闭环，打造物理世界数据飞轮，突破数据规模化瓶颈
▪ 具备在线学习与个性化记忆，持续适配用户偏好和企业业务需求
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产品与业务路径：
聚焦机器人通用大脑，服务多元场景
在产品规划上，叮当动力锚定"机器人通用大脑"这一核心方向，致力于打造具备强通用理解力与跨形态适配能力的智能底座。通过持续推动大脑模型的智能化演进，使其能够灵活适配四足机器人、轮臂机器人、人形机器人等多种硬件形态。
在场景落地层面，叮当动力重点围绕家庭、社区、商业三大核心场景展开布局，依托核心软硬件能力的持续输出，与产业伙伴深度协同，合力推动机器人在真实世界中的规模化应用。
在商业化合作方面，叮当动力已与某头部产业方达成合作意向，双方计划基于真实社区场景共同推进POC项目的落地验证，为后续规模化复制积累实践经验。
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