【独家】章鱼动力都大龙：用Scaling撬动物理AI下一次跃迁

从BPU到灵巧手：都大龙的物理AGI二次创业。
编按：
“身体力行”，古已有之。《淮南子·氾论训》有“圣人以身体之”，《礼记·中庸》亦言“力行近乎仁”。古人所重，不只在“知”，更在知之后的“行”——以身体感知世界，在行动中验证认知。
两千多年后，这四个字在具身智能时代有了新的现实含义：具（身），让智能拥有进入物理世界的载体；智能（体），赋予机器感知、理解与决策的能力；创新（力），推动技术突破瓶颈、建立壁垒；执（行），让这些能力最终转化为产品、交付与真实价值。
值此之际，《融资中国》推出“身体力行”具身智能专刊，将目光投向一批正在产业深处生长的未来独角兽。我们试图记录的，是一场从“知”到“行”的跨越，也是新一代机器人企业从技术走向产业的成长之路。

2026年1月的北京海淀，一间办公室刚刚挂牌，“章鱼动力”这个名字还鲜为人知，两个月后已带着近5000万美元的首轮融资走到了聚光灯下——地平线、高瓴创投、小米战投、顺为资本、线性资本悉数入局，速度之快，在这个越来越谨慎的赛道里颇为罕见。

故事的主角都大龙，履历几乎写满了中国AI从实验室走向真实世界的每一步：中科院计算所硕士、清华大学工程博士，早年在百度IDL做国内最早一批深度学习研发，后来以第6号员工身份加入地平线，主导过国产AI芯片BPU的算法落地；2021年他又一头扎进自动驾驶，创办鉴智机器人，把岚图、奇瑞等车型的高阶智驾系统真正推上量产线。

这段“从算法到芯片再到量产”的经历，几乎注定了他这次创业不会满足于炫技式的Demo。

创办章鱼动力后，他没有选择单点锚定某一项技术，而是提出了“脑—手—数据”三位一体的技术路线：SYNWorld世界模型是“脑”，负责理解物理规律、跨场景迁移；OctoH-Hand仿生灵巧手是“手”，凭借极致仿生的操作能力刚刚在世界机器人博览会上拿下新品奖；OctoSense数采方案则负责“数据”，全球首次实现肌电跨个体零样本泛化，把普通人的操作经验几乎无损地搬进机器人的学习素材里。

三者串成一个闭环：采集、理解、决策、反馈，像一台不断自我打磨的飞轮，让机器人越用越聪明。而背后的关键支撑，正是都大龙和章鱼动力对Scaling驱动技术跃迁的押注和信仰。

这套打法背后是团队一以贯之的判断：具身智能行业眼下仍处在“样机能演示、小场景能跑通”的早期阶段，离真正规模化商用还有距离，泡沫与热钱固然存在，但真正能穿越周期的公司，靠的从来不是某个惊艳的Demo，而是脑、手、数据能否拧成一股绳，汇聚成Scaling的势能，持续自我迭代。

这或许正是都大龙用二十年AI从业经历，换来的最朴素也最笃定的答案。

都大龙表示，传统机器人大多依靠预设的数字程序完成工作，难以应对复杂、多变的真实业务环境。面向未来，下一代机器人必须真正走进物理世界，兼具环境理解、落地操作与持续自主迭代能力，才能真正适配技术进程与产业要求。

“章鱼动力在做的事，就是以通用世界基础模型和通用灵巧手，构建物理世界的通用生产力，更好地赋能物理世界的下一次智能跃迁。”

以下为采访实录，以飨读者：

《本刊》：您认为具身智能行业目前处于什么阶段？距离真正的规模化商业化还有多远？

都大龙：当前具身智能整体处于样机验证向小范围试点落地过渡的早期阶段。行业已经跑出不少亮眼的 Demo，世界模型、灵巧手、数采硬件单点技术不断取得突破，但绝大多数能力还局限在实验室与展示环境。一旦进入真实开放场景，就会面临仿真到现实的迁移鸿沟、高质量多模态物理数据稀缺、软硬件协同适配不足等现实挑战，还没有迎来真正大规模商用的拐点。

如果把商业化划分成几个层级：现在行业处在“技术原型可演示、细分小场景试点跑通”，距离全行业普适的规模化商业化，仍需要跨越多层门槛。短期来看，未来 2‑3 年，可能会先在工业、特种等高价值、边界清晰的垂直场景看到小批量落地；而面向家庭、通用服务这种高度开放环境的大规模普及，还需要更长周期的技术迭代与工程打磨。

商业化并不是单一技术指标达标就能实现，它必须通过构建极致通用的物理生产力才能实现。怎么构建？

章鱼动力认为，具身首先要解决跨任务通用性，比如世界基础模型，一个模型最好能泛化到一千、一万个任务，必须能够迁移，而不是不断被定制化的泥潭所限制；想让模型获得通用能力，采集和训练的数据就一定要有规模和多样性，也就是章鱼动力主张的“全模态”；灵巧手方面，我们则追求极致仿生，因为世界上的任务大多是为人的手设计的，越仿生，才能越通用。

正是基于这些判断，章鱼动力选择做“脑‑手‑数据”三位一体的通用闭环，去构建物理世界的通用生产力基础设施，以极致通用，推动降低全行业的开发门槛与成本。

《本刊》：在这轮具身智能浪潮中，中国企业的独特优势是什么？是供应链、数据、场景还是成本？

都大龙：我们认为，供应链、产业场景、人才红利都是我们的优势，但更核心的是多重要素叠加的综合优势，而不是单一要素取胜。

第一，中国拥有全球最完整的机器人零部件与智能制造供应链，能够快速完成硬件原型迭代、试产验证，大幅压缩硬件从设计到实物的周期，这是海外很多团队不具备的产业土壤。

第二，我们拥有海量丰富的实体经济场景，制造业、商业服务、物流等产业升级需求真实且迫切，为物理AI的落地提供大量真实测试场，企业可以在真实作业中拿到反馈，反向驱动模型、硬件优化。

第三，国内同时聚集了大模型、机器人、系统工程领域的大量优秀人才，我们既有做大模型“大脑”的能力，也有做硬件的工程能力，还有搭建数据体系的能力。

但也要客观看到，优势不等于胜局。供应链强不等于天然就做出灵巧本体；场景多也不等于自动生成高质量可训练的具身数据。真正的考验在于能不能把供应链、场景、人才这些外部红利，内化成为模型、硬件、数据深度耦合的体系化能力。

章鱼动力的思路就是把三者打通，把场景里产生的真实人类操作，通过 OctoSense数采方案转化为高质量、可训练数据，反哺SYNWorld世界模型，再驱动OctoH‑Hand灵巧手完成物理作业，把外部优势转化成企业自身的技术壁垒。

《本刊》：资本大量涌入，估值快速攀升。您如何看待当前行业的热度？是否存在泡沫？什么样的公司会在这轮洗牌中活下来？

都大龙：资本的关注和涌入，为具身智能带来资金、人才、产业资源，客观加速了整个行业的技术探索。即使存在泡沫，适当的泡沫和资本充盈也会加速产业发展。

我们不应该简单肯定或者否定热度，而是要看到，在热度之下，行业的关注点也正在从能力演示，走向关注技术底座、工程实现路径与闭环迭代能力的兑现。潮水退去之后，能够活下来的企业，从整体来看一定是：

形成了系统性的护城河，由顶级团队掌舵，能够在技术路线没有收敛的前提下、持续迭代调整，同时资金资源储备充足，打法唯快不破，并且形成了商业闭环。

如果展开去讲细分特质，那么可能有以下几个特质：

第一，要有体系化的顶层路线认知，形成系统性的护城河，理解具身智能是“脑－手－数据”三者协同演进的系统工程。

第二，团队足够顶级，不仅在技术上限有所突破，更需要具备扎实的工程落地能力：能够把论文、Demo 的能力，稳定复现在真实硬件上，可靠地解决现实世界里的各类工程问题。

第三，必须跑通可自我迭代的数据飞轮。基于从真实物理世界采集到的高质量数据，让模型、硬件可以在交互中持续迭代进化。章鱼动力无论是产品还是团队，都在坚持持续、快速地向正确的方向迭代。

第四，资源很足，但是商业化节奏很清醒，要加速进化，更要关注组织文化、公司治理、财务体系等长期变量。

对章鱼动力而言，我们会把资本更多投入“脑－手－数据”这套基础设施建设中去，希望以体系化能力，陪伴行业一起穿越周期，共同推动物理 AI 走向产业落地。

（头图人物：章鱼动力创始人兼CEO都大龙）