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章鱼动力都大龙:用Scaling撬动物理AI下一次跃迁
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导读

THECAPITAL

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。

本文 3159 字,约 4.5 分钟

作者 |   安多    编辑 | 吾人

来源 |  

(ID:thecapital)

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)

#  线索爆料  # rzcj@thecapital.com.cn

END

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