2 月 5 日，行业领先的城市通用 AI 机器人服务提供商酷哇科技 ( Coowa ) 正式发布 Coowa WAM 2.0 ( World-Action Model ) 通用世界模型底座，并披露公司已率先实现年度 EBITDA ( 息税折旧摊销前利润 ) 回正。

这一里程碑式成果，标志着酷哇已构建起 " 技术底座 + 商业规模 " 的双轮驱动体系，正式开启万台级 " 城市新基建 " 的规模化部署。

三大矩阵驱动，构建全场景智能生态

不同于行业早期的单点技术验证模式，酷哇依托通用的 Physical AI 底座，构建起成熟的 " 智慧出行 + 智慧物业 + 智慧城市管家 " 三大业务矩阵，为万台级规模化交付提供了坚实场景：

•智慧出行领域： 酷哇自研的自动驾驶小巴 CooBus 致力于解决 " 最后三公里 " 痛点，目前已与国内多个城市签署战略协议，累计安全运营里程突破 500 万公里。

•智慧物业领域： 针对高端楼宇与封闭园区的复杂交互需求，由轮足机器人 R0 与四足机器人 D0 组成的 " 黄金搭档 "，正逐步确立写字楼及高端住宅中的创新服务范式。

•智慧城市管家领域： 以 " 麒麟 "X3、" 独角兽 "X1 为代表的机器人军团，凭借成熟的规模化应用能力，持续巩固酷哇在城市精细化治理中的行业标杆地位。

唯一集齐 " 北上广深 " 版图的行业领跑者

在商业化落地的广度与深度上，酷哇已构筑起极高的行业壁垒。截至目前，酷哇是行业内唯一一家同时进驻北京、上海、广州、深圳四个超一线城市开展常态化城市服务业务的机器人企业。一线城市业务占比从 2022 年的不足 2% 跃升至 2025 年的 25%。这种在高人流密度长尾场景下的常态化运营，不仅验证了酷哇产品的极高适应性，更确立了其在城市服务领域的绝对领先地位。

这一爆发式增长，本质上是市场红利与酷哇极致交付能力的双向奔赴：

•机器人在城市服务领域刚需爆发： 公开数据显示，2025 年智慧环卫需求突破 74 亿元 / 年，相较 2023 年提升了约 4 倍，千万元以上智慧环卫项目中规模化使用比例 ( 扣除试点订单，即单项目至少有 10 台车以上投入的订单 ) 在 2025 年达到 30%，这表明市场对城市智能机器人的需求已正式从 " 试点尝鲜 " 转为 " 刚需认可 "。

•市占率持续领先： 在单项目投入 10 台以上的规模化订单中， 酷哇市场占有率约 80%，交付能力居市场最高水平。

•长期价值认可：2025 年客单价较 2022 年增幅达 106%，单客户年均付费金额的大幅提升，充分印证了客户对酷哇长期价值的深度认可。

从 " 技术供给 " 到 " 全球生态 "，完成战略跃迁

酷哇之所以能实现 EBITDA 回正与规模化爆发，究其原因，是已完成从单一技术厂商向 " 城市通用 AI 机器人服务提供商 " 的战略跃迁，并实现了国内与海外的双向赋能：

• " 央企 + 城服 " 双轮驱动：在国内市场， 酷哇近期连续与浦发集团、北控集团、亦庄控股、盈峰环境、玉禾田、金地物业等大型国央企和上市公司达成深度合作，锁定了长期稳健的订单基本盘。

•海外加速全球布局： 在准入标准极为严苛的新加坡与阿布扎比，酷哇的商用机器人车队已实现常态化运营。同时，公司积极拓展东亚、中东、西欧等发达国家区域。

这标志着酷哇的技术已具备跨越法规与工况差异的全球普适性，正凭借软硬一体的极致交付能力，加速向全球输出中国智造的 " 城市通用 AI" 方案。

以 Physical AI 全栈通用底座，定义城市具身智能新范式

为何酷哇能实现 " 万台级 " 的规模化跃升并攻克全球高端市场？

行业的解题思路已十分清晰：面对真值数据稀缺与长尾场景无穷尽的挑战，必须构建一套系统化且具备商业造血能力的规模化模式。唯有通过商业闭环的无限运转，才能在物理世界中 " 穷尽 " 海量的真值数据，进而反哺技术的迭代。

酷哇的破局之道，在于构建了 " 通用 AI 系统 ( 大脑 ) + 规模化商业场景 ( 身体 ) " 的双轮驱动体系。

首先，在核心的模型侧，酷哇打造了一套类生物神经系统的 Coowa Physical AI 全栈平台。该平台精密划分为模型层、基础设施层与应用层，三者协同运作，帮助跨场景机器人实现了从感知世界到改造世界的完整闭环。

第一层：模型层 ( The Model Layer ) —— Coowa WAM 2.0 通用世界模型

针对物理世界中 " 长尾场景 ( Corner Case ) 不可穷举 " 与 " 零样本决策 " 的行业痛点，酷哇引入人类认知机理，构建了集 "System 1 ( 直觉响应 ) + System 2 ( 逻辑推理 ) " 于一体的双核驱动架构—— Coowa WAM 2.0。该架构不再依赖单一规则，而是通过 " 快慢思考 " 的协同，实现了对复杂环境的类人化理解。

1.1 System 1：直觉行动系统 ( Intuition-driven Action Generator )

在瞬息万变的开放环境中，直觉行动系统构成了机器人的 " 快思考 " 中枢。它不再依赖耗时的逻辑搜索，而是基于 Real-to-Sim-to-Real 闭环，利用 AIGC 技术在潜空间 ( Latent Space ) 中直接推演未来。

通过反事实推演 ( Counterfactual Reasoning ) ，模型能基于直觉快速并行生成多组动作候选，并提前预判物理后果。这种机制相当于在行动前完成了亿万次虚拟试错，让机器人即便在突发状况下，也能凭借 " 经验直觉 " 生成最优解，实现 Drive 与 Work 的无缝耦合及实时响应。

1.2 System 2：UrbanVLM 宏观约束 ( Vision-Language Model Constraints )

针对城市服务中低频但逻辑复杂的长尾场景 ( 如理解交警手势、判断倒塌树木的优先级 ) ，酷哇引入自研的 UrbanVLM，承担宏观规划与因果约束的职责。它不直接输出控制信号，而是为直觉系统提供更高层的 " 语义围栏 "。

•云端深思 ( UrbanVLM Large, 32B ) ： 拥有 320 亿参数的多模态大脑，负责全局任务编排。它能读懂复杂的自然语言指令 ( 如 " 优先清理堵塞排水口的积物，防止暴雨积水 " ) ，并将其拆解为具身智能可执行的原子任务序列。

•端侧推理 ( UrbanVLM Tiny, 3B ) ： 部署在机器人边缘侧的小参数模型，负责百毫秒级的高维理解及策略约束。例如，它能通过语义分析识别出前方障碍物是一个 " 正在玩耍的儿童 "，根据常识约束底层的策略使进行必要的保守礼让并停止工作。

此外，基于 WAM 底座，又衍生出两大核心引擎：

￮Drive AI ( 全场景移动引擎 ) ： 机器人的 " 双腿 "。基于 End-to-End Transformer 架构，它不再依赖规则，而是基于推演结果在机动车道、辅道及楼宇通道中生成最优轨迹，在人车混流的博弈中实现 " 类人 " 的平滑通行。

￮Work AI ( VLA 协同作业引擎 ) ： 机器人的 " 双手 "。基于 VLA ( Vision-Language-Action ) 架构，实现了视觉感知与机械臂动作的端到端对齐。通过学习数百万小时的环卫与物业作业真值数据，它能自适应调整清扫力度和机械臂轨迹，将运动控制误差收敛至厘米级。

第二层：基础设施层 ( AI Infra ) —— 虚实共生的进化血液

模型能力的上限，取决于数据的质量与规模。酷哇构建了工业级的 AI Infra，从 2018 年商业化至今，酷哇早期即坚持规模化部署真机进行数据采集，搭建了 " 硬件 - 数据 - 模型 " 的闭环管线：

• 50PB 数据湖： 存储了来自 50+ 城市的全天候真实运行数据，为模型提供物理世界的 " 真理 "。

• World Sim ( 世界仿真器 ) ： 当遇到罕见的极端 Corner Case ( 如极端天气作业 ) ，系统利用 AIGC 技术在仿真空间生成数万个变种场景，进行对抗性训练。

•自动化管线： 利用大模型对海量数据进行自动清洗与标注，将数据处理效率提升了 1000 倍，模型处理效率可达到按周迭代的效率，实现 " 机器人每跑一公里，模型就聪明一分 " 的复利效应。

第三层：应用层 ( Application Layer ) —— 物理智能体的万千形态

基于统一的模型层与强大的基建层，酷哇得以快速孵化出形态各异的物理智能终端，服务于城市生活的方方面面——这本质上是通用智能在不同物理载体上的自然投射。

从解决城市微循环的自动驾驶小巴 Coo-bus，到灵活作业于楼宇物业的 "D0/R0" 系列泛人形与轮足机器人；再到穿梭于城市角落的 X 系列城市管家机器人——酷哇的产品线已实现对城市物理空间的全方位覆盖。

这种 " 全家福 " 式的产品布局，配合酷哇自研线控底盘、智能上装以及云控平台的垂直整合能力，使得酷哇区别于仅提供单点技术的公司，具备了提供 " 综合城市大管家方案 " 的能力，真正实现了对城市毛细血管的智能化重塑。

以终为始：数据飞轮驱动，通向 Robo city 终局

商业规模的爆发，为酷哇构建了难以复制的数据壁垒。目前，酷哇已在全球超过 50 个城市和地区、累计 4,500 万公里的真实运营中，沉淀了数百万个高价值长尾场景 ( Corner Case ) 数据点。

这正是酷哇 " 增长飞轮 " 高速运转的动力源：

酷哇坚信，技术先进性与商业规模化互为因果。WAM 通用模型底座大幅降低了场景适配成本，推动了万台级商业规模的落地；而大规模商业运营产生的海量物理交互真值数据 ( Physical Interaction Data ) ，又反哺模型持续进化，进一步巩固了技术护城河。

在这一飞轮驱动下，酷哇正加速向 " 终局场景 " 迈进：一个万物互联的 RoboCity ( 机器人生态城 ) 。

在这个城市里，数万台形态各异的机器人将不再是孤立的个体，而是通过 WAM 共享同一个 " 世界认知 " 的智能集群，共同构成了一套覆盖全城的物理智能体网络 ( Physical Agent Network )

此时的酷哇，已经不仅是机器人的制造商，更是这套城市新基建的 " 定义者与运营商 "。就像水务公司管理水网、电力公司管理电网一样，酷哇正在管理着城市的 " 算力与劳动力网络 "。