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对话无界动力联创王瑛韫:具身智能不能只在实验室里做Demo

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在2026世界机器人大会现场,无界动力与韩国咖啡连锁品牌HOLLYS联合搭建了一处机器人咖啡空间:机器人在人类咖啡师和顾客之间完成手冲咖啡、端送、桌面清理、垃圾回收等任务。展台另一侧,无界动力展示了“三机智协”场景:机器人本体与桌面机械臂在同一套大脑调度下,协同完成叠袜子、折纸盒和打包等任务。在“指尖串珠”展示中,机器人还要将线穿过孔径仅6毫米的珠子。

无界动力联合创始人王瑛韫表示,具身智能正在进入下一个阶段,不能只停留在实验室Demo,而要进入真实场景,在真实客户需求的牵引下不断迭代。对机器人“大脑”而言,真实运行中的数据,尤其是负样本数据,是模型迭代的重要基础;未来真正的竞争因素,在于能否让足够多的机器人在真实场景中高效部署,并建立高效的数据闭环基础设施。

王瑛韫和网易科技谈到,咖啡厅是一个开放、动态且非结构化的环境,光线、人流、桌椅位置和顾客需求都在变化。机器人不仅需要理解任务、拆解步骤,还要在执行过程中持续追踪、纠错和调整。无界动力以自研的MWA隐空间世界模型作为具身通用大脑,希望让机器人在不同背景和动态环境中具备更好的泛化能力。

王瑛韫认为,数据是解决具身操作问题的必要条件,但并不是充分条件。相较于大语言模型可以持续获得互联网语料,机器人面对的是连续变化的物理世界,操作数据更难获得。要解决这一问题,除了数据,还需要在模型架构和学习范式上突破:一方面,通过隐空间世界模型提炼对物理规律和因果关系的理解,以更少数据获得更好的泛化;另一方面,结合强化学习,让机器人在真实环境中尝试、获得反馈并持续进化。

王瑛韫表示,无界动力选择同时布局工业制造和商业服务,是为了在不同环境中验证技术边界。工业场景相对结构化,适合让机器人学习操作技能,每掌握一项能力都有明确的客户需求和付费逻辑;商业服务则是更开放的非结构化环境,对空间智能、长程任务和跨环境泛化提出更高要求。公司已与汽车零部件、能源等领域客户开展合作,第一批机器人已发往法国;在商业服务领域,则与HOLLYS及国内咖啡品牌推进场景试运营。

王瑛韫谈到,具身智能行业目前看似都在做全栈、软硬一体,但技术和产品到达拐点、进入真实场景后,企业将基于不同的场景洞察形成差异化。无界动力当前把主要研发资源投入“大脑”模型,同时对与算法耦合度高的手臂、末端执行器和计算平台进行自研,以软硬联合设计提升开发效率和产品性能。

王瑛韫认为,端侧高效推理是物理AI与数字世界AI的重要区别。面对安全和时延要求较高的任务,模型不仅要在云端具备能力,更要能在端侧计算平台上高效运行。无界动力展示的Anyverse ASC计算平台包含Pro、Max、Ultra等版本,其中Max采用双SOC系统,一颗芯片运行执行模型,另一颗芯片承担影子模式和实时OTA等任务,以便回传端侧高质量数据。

对于行业何时迎来真正的分化,王瑛韫保持乐观。她判断,今年将是操作智能量产落地的元年,明年有望进入更多垂直行业,在标杆客户中实现规模化复制。但她也强调,从模型突破到产品化、工程化和客户部署,仍需要时间,具身智能并不会因为一次算法突破就立刻出现物理世界的“ChatGPT时刻”。

在海外布局上,王瑛韫表示,无界动力希望尽量少改动客户环境,这也是人形机器人与人类环境相匹配的价值所在。公司已获得首个具身智能机器人工业级欧盟CE全指令认证,机器人可进入欧盟国家和英国工厂产线。她认为,海外销售服务体系和大B客户的信任关系需要长时间建立,越早进入,越有可能形成市场和服务壁垒。(定西)

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