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不疊衣服、不跳舞,這家AI公司憑什么簽下上億訂單?|甲子光年

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這家AI公司究竟做對了什么?

作者|張麟

編輯|栗子

在2026年的科技圈,具身智能無疑是最性感的賽道,里面擠滿了各種機器人。它們跳舞、疊衣服、穿西裝表演,相關企業受到資本狂熱追捧,估值一路飆漲。

然而,在如此喧囂的賽道里,卻藏著一匹低調耕耘的“黑馬”——工匠行智能。

它2018年就在貴州建立數據工廠,并在DeepSeek爆火之前研發出一系列垂類大模型。2025年7月,它開始“養魚”,早于“養蝦”(OpenClaw)問世。當行業仍在探索人形機器人的炫技場景時,工匠行智能已憑借其“1+N”戰略,在K12教育、運動健康、康養等領域實現具身智能的規模化落地,簽下上億訂單。


當前,工匠行智能的日token調用量已超2000億

在一個求“快”的賽道里,工匠行智能選擇了一條更“慢”、更扎實的路:從數據工廠到大模型,從具身智能操作系統到數據飛輪,從詞元生產到場景服務。

那么,工匠行智能為何要這樣走?

1. 從數據工廠到大模型:

工匠行智能有何突破?

說大模型,首先要說大數據和算力。工匠行智能誕生于國家級大數據與算力高地——貴州。貴州是全國首個國家級大數據綜合試驗區、東數西算國家算力樞紐節點。全省建成投運重點數據中心50座,2025年全域總算力達160EFLOPS,2026年規劃目標190EFLOPS,智能算力占比超98%,算力實力位居全國第一方陣。

2018年,工匠行智能率先在貴州建立自己的數據工廠。依托前身深耕教育領域的行業積累,數據體系從“人力資源”核心維度起步。歷經多年沉淀,工匠行智能建立起人力、教育、中醫、具身機器人、體育等多領域海量高質量標注數據集,覆蓋千萬級實體、億級數據條目,為后期垂類模型訓練筑牢底層基礎。

2023年,工匠行智能與廈門大學成立人工智能(大模型)聯合研發中心,并于2024年在在深圳設立雙總部,組建來自香港中文大學(深圳)等國內外高校的頂尖科研團隊自研出工匠AI大模型,后疊加DeepSeek、Qwen等開源大模型,形成雙模型基座,并在其基礎上陸續訓練出"五大一小"垂直領域專業模型,分別為多模態中醫大模型、多模態教育大模型、多模態高爾夫大模型、輪椅具身大模型、疾病預測大模型、Wi-Fi生命體征監測小模型。

值得一提的是,憑借自研算法與獨創的“小語料訓練方法”(已申請發明專利),工匠行智能突破了傳統大模型對“海量數據”的依賴,將垂類模型訓練所需數據量從數十億條降至數萬條。

這不僅大幅降低了模型落地的邊際成本,更重要的是,它使得模型能夠快速適應不同垂直領域的“隱性知識”與“長尾場景”,這才是垂類模型真正能夠深入行業肌理、解決實際問題的技術密鑰。


2. 從Mer OS到數據飛輪:

為何具身智能少不了這一步?

AI的終極形態必然是具身智能。而實現這一形態,僅有大模型(大腦)遠遠不夠,必須有一個連接大腦與硬件(四肢)的操作系統(神經中樞)。

原因在于,具身智能的核心,是給AI裝上物理身體(機器人/機械臂等),讓智能體在真實世界完成感知→決策→行動→反饋閉環,自主交互、學習并執行復雜任務,實現“能看、能摸、能走、能操作”的物理世界服務能力。

但當前行業存在一個深層困境:大模型輸出的是高層語義決策,硬件需要的是毫秒級實時控制信號,兩者之間存在巨大的語義鴻溝與時間尺度差異。這一鴻溝,就像尚未被打通的“最后一公里”。

這一問題造成的后果,就是一些所謂的“具身智能”產品在執行任務時,僅能依靠固定代碼與預設程序完成動作,泛化能力弱。

而要想解決這一技術鴻溝,就必須依靠操作系統將抽象的“意圖”解析、調度、執行為具體的“動作序列”,從而有效抑制大模型幻覺與災難性遺忘問題。

2025年7月,工匠行智能科研團隊啟動具身智能操作系統Mer OS的研發。這一系統被定義為“鯊魚”,研發過程被工匠行智能內部稱為“養魚”。

Mer OS的核心價值,正在于填補上述鴻溝。作為大模型與硬件之間的中間層,它承擔解析、調度、執行的關鍵職能:將大模型的高層語義決策翻譯為硬件可執行的實時控制信號,同時建立安全攔截機制,防止大模型幻覺輸出危險指令。

經「甲子光年」現場測試,該系統下的智能機器人可成功連接模型與硬件,初步實現指揮、調度、記憶、認知功能閉環。

此外工匠行智能還表示,魚有百態,正如Mer OS衍生出的多Agent生態一樣,用戶可根據需求調度相應Agent,以實現功能的“具身化”。

3.從詞元生產到場景服務

這才是AI的真正價值?

市場從不缺少優秀的大模型技術或對具身智能的探索,但技術唯有落地才能產生價值。

遺憾的是,相關調研結果顯示,2025年全球發布的人形機器人中,超六成無明確商業落地場景,企業陷入了“炫技有余、實用不足”的困境。

國家層面也明確指出,算力是有限戰略資源,每一個“詞元”都應轉化為解決真實問題的服務價值。

工匠行智能的路徑恰好與之契合:拒絕炫技,聚焦真實用戶場景2026年,工匠行智能推出了“諾恩具身智能”品牌,核心產品簽下上億訂單,其將核心的AI能力(1)落地到教育、康養、運動、安防等場景(N),通過“1+N”的戰略路徑,實現技術價值與民生賦能的閉環。

那么,工匠行智能究竟賦予了這些產品怎樣的能力,能讓用戶真金白銀為其買單?

在教育領域,諾恩AI書童學習機重新定義了“因材施教”,瞄準K12教育的核心痛點,諾恩AI書童實現了四大突破:

●“千人千面”,基于技術底座實現真正的個性化教學;

●“一屏全控”,打通老師、學生、家長三方信息孤島;

●“快樂學習”,創新“養寵”模式,將學習過程轉化為情感陪伴,提升內驅力;

●“精準提分”,通過海量題庫+AI精準識別+押題,幫助學生精準提分。


諾恩AI書童學習機2.0 打印一體 量產版

正如香港中文大學(深圳)協理副校長蔡教授所言:“諾恩AI書童通過全模態、全方位感知的具身能力,能夠系統性提升國民智力水平,這關乎民族未來競爭力的基石。”

目前,該產品已在貴陽一中、深圳福田實驗教育集團等多所名校落地,成為落地學校內唯一獲準在課堂使用的AI學習機。

在康養領域,諾恩AI康養機器人成為了新一代用戶群體智能守護者面對老齡化趨勢,諾恩AI康養機器人直擊四大痛點:慢病管理、情感陪伴、任務執行與安全守護,不僅能夠檢測用戶身體狀態、隨時陪聊,還能通過技術底座與特制機械臂,實現自動導航、自主取物等生活輔助功能。


諾恩AI康養機器人 量產版

此外,該產品還搭載了業內首個Wi-Fi生命體征監測與疾病預測模型,無需穿戴設備即可實現跌倒、呼吸異常等風險的實時感知。目前,該機器人已在深圳益田社區等大型養老社區率先投放,并與國內某知名連鎖康養機構洽談戰略合作中。

運動健康領域諾恩AI高爾夫機器人已經掀起AI教練的“范式革命”

圍繞“科學練球,精準降桿”的設計理念,諾恩AI高爾夫機器人(等同于“高爾夫魔鏡”)構建了從“新手教學→診斷練習→成果可視”的完整閉環,可謂“三步學會高爾夫”。其核心技術在于:用戶可自主上傳任何一位職業球員或教練的視頻,系統能實時拆解名家打法,并通過AI診斷精準定位用戶個人最差動作,生成定制化訓練方案。


這一「診斷-練習-反饋-評估」的技術閉環,具備極強的可遷移性,未來可復制到網球、健身等多種運動場景。

據了解,目前諾恩AI高爾夫機器人正在美國Kickstarter平臺預熱上線,海外市場反響良好。而且在剛過去的5月,工匠行智能與行業頭部服務平臺“鐵馬高爾夫”簽下了諾恩AI高爾夫機器人6000萬預售合同。


諾恩AI高爾夫機器人 量產版

此外,工匠行智能還將搭載在康養機器人上的Wi-Fi生命體征監測技術及疾病預測技術做成了單獨的產品諾恩AI生命監測儀及諾恩AI云御智診盒,可附加在多種場景及硬件上使用。如諾恩AI生命監測儀就特別適合用于獨居場景,或酒店客房等存在隱私但又需要安防的場景。

4.從技術深耕到生態共建

藏著產業情懷?

工匠行智能的“1+N”戰略,不僅是是其產品路徑和商業路徑,其深層內涵是一種產業賦能的哲學。

“1”,是以Mer OS為核心的技術底座。它不追求替代,而是秉持“賦能”的理念,作為技術連接器,向多行業多場景輸出標準化的具身智能核心能力,幫助傳統產業降低采納先進技術的門檻與成本,用合作代替競爭。

“N”,是無限的場景服務生態。工匠行智能不執著于“一個本體打天下”,而是針對康養、教育、運動、醫療等場景,匹配最合適的AI硬件形態。

中國具身智能的萬億藍海并非均勻分布,而是散落于數十個細分場景。技術的普及速度,從不取決于先進性,而取決于采納成本。相比昂貴的、至今還沒有商業化應用的人形機器人,用戶更需要低成本、能解決具體問題的專用具身智能設備。


工匠行智能深知,在AI與具身智能快速發展的時代背景下,一款性能優異、價格合理且能夠快速解決用戶痛點的具身智能產品,其意義早已超越企業層面,而是關乎國家技術主權與未來產業的話語權。

因此,工匠行智能愿意開放核心能力與接口,與更多行業伙伴共建具身智能產業生態。這并非簡單的商業策略,而是一種發出合作號召、凝聚產業合力的價值觀。工匠行智能向「甲子光年」表示,唯有攜手打贏這場智能時代的科技戰役,中國才能在全球具身智能產業博弈中贏得“token鑄幣權”。

目前,「甲子光年」正積極為工匠行智能引進A輪融資。未來,工匠行智能將攜手更多合作伙伴,探索面向各行各業的具身智能產品,并逐步開啟出海業務,以實干家的姿態,將中國原創的AI能力輸出全球。

不疊衣服、不跳舞、不造炫技的人形機器人,工匠行智能用 8年深耕證明:好的具身智能,不是舞臺上的表演者,而是生活里的實干家;不是替代人類的顛覆者,而是賦能行業的共建者。這, 或許 就是 工匠行智能 能在喧囂賽道中簽下上億 訂單的核心答案。

(封面圖及文中圖片來源:工匠行智能)



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