模型與場(chǎng)景的雙向奔赴。

中國(guó)大模型圈，很少出現(xiàn)這樣的場(chǎng)面。

智譜、階躍、商湯、阿里，四家原本各有算盤的大模型玩家，第一次同時(shí)出現(xiàn)在同一家創(chuàng)業(yè)公司的投資人名單里。

而被它們共同押注的，不是一家新的大模型公司，而是一家做機(jī)器人的公司。

6 月 5 日，原力靈機(jī)宣布完成與 Atomix 的合并，并同步完成新一輪融資。一家具身智能公司，把大模型“半壁江山”拉上了同一張牌桌，這在國(guó)內(nèi)具身智能賽道，還是頭一回。加上華勤、上汽恒旭等產(chǎn)業(yè)資本的同步加持，合并后的原力靈機(jī)，正在成為這個(gè)賽道上最不容忽視的名字。

而這一切的操盤手，是曠視聯(lián)合創(chuàng)始人唐文斌。很多人不知道的是，過(guò)去三年里，唐文斌其實(shí)一直在同時(shí)經(jīng)營(yíng)兩家公司。

一邊是做具身大模型的原力靈機(jī)。

一邊是深耕物流倉(cāng)儲(chǔ)的 Atomix。

前者研究機(jī)器人如何思考，后者驗(yàn)證機(jī)器人如何創(chuàng)造價(jià)值。

三年之后，他決定讓兩支隊(duì)伍在同一個(gè)時(shí)刻會(huì)師。

會(huì)師：Picking 時(shí)刻的雙向奔赴

這場(chǎng)合并看上去突然。但在唐文斌的規(guī)劃里，它其實(shí)已經(jīng)準(zhǔn)備了三年。

唐文斌的名字，在 AI 圈并不陌生。他是曠視的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，經(jīng)歷過(guò)視覺(jué) AI 從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)化的完整周期。那個(gè)周期的經(jīng)驗(yàn)教會(huì)了他一個(gè)樸素但容易被忽視的道理：技術(shù)突破和場(chǎng)景落地，從來(lái)不是兩件事，而是一件事的兩面。但大多數(shù)時(shí)候，你只能先把它們拆開，分頭做到極致，然后在那個(gè)對(duì)的時(shí)刻合攏。

2023 年前后，具身智能開始升溫。當(dāng)時(shí)市場(chǎng)有兩種主流打法：一種是"純模型派"，賭一個(gè)通用具身大腦的誕生，用技術(shù)的高度去穿透一切；另一種是"純場(chǎng)景派"，先做出能賣的產(chǎn)品，在某個(gè)垂直場(chǎng)景里活下來(lái)再說(shuō)。

唐文斌沒(méi)選任何一邊。他同時(shí)布下了兩顆棋子。

第一顆，叫原力靈機(jī)。任務(wù)是攻克具身智能最核心的模型能力。這支隊(duì)伍從一開始就定調(diào)很高——不做只在實(shí)驗(yàn)室里擺弄的 Demo，而是面向真實(shí)物理世界，從底層數(shù)據(jù)、訓(xùn)練范式到模型架構(gòu)，全部圍繞"具身原生"來(lái)設(shè)計(jì)。他們悶頭搞了一年多，做出了 DM 系列模型，搭建了 Dexbotic 開源框架，還跟 Hugging Face 聯(lián)合發(fā)起了一個(gè)叫 RoboChallenge 的真機(jī)評(píng)測(cè)平臺(tái)。

第二顆，叫 Atomix。任務(wù)是扎進(jìn)最真實(shí)、最復(fù)雜的物理場(chǎng)景里，把機(jī)器人真正用起來(lái)。他們選了一個(gè)看起來(lái)一點(diǎn)都不"酷"的行業(yè)——物流倉(cāng)儲(chǔ)。每天在倉(cāng)庫(kù)里跟貨架、托盤、紙箱、塑料袋死磕，抓取、搬運(yùn)、分揀，重復(fù)上萬(wàn)次。

如果你只看表面，這兩家公司除了同一個(gè)創(chuàng)始人之外，幾乎沒(méi)有什么交集。

但唐文斌心里清楚，這兩條路最終會(huì)指向同一個(gè)終點(diǎn)。他只是在等一個(gè)信號(hào)。

很多人問(wèn)過(guò)唐文斌：“既然最終要走到一起，為什么不從一開始就放在一家公司？”

他的答案很簡(jiǎn)單：“因?yàn)樗鼈兏静皇峭环N組織。”

做模型和做場(chǎng)景，需要的人才畫像完全不同，組織文化完全不同，甚至節(jié)奏完全不同。做模型需要純粹的研發(fā)環(huán)境、頂尖的算法人才、不受干擾的技術(shù)路線。做場(chǎng)景需要全球化的商業(yè)拓展、深入一線的工程團(tuán)隊(duì)、甘愿在倉(cāng)庫(kù)里一蹲就是幾個(gè)月的耐心。

如果硬塞進(jìn)一家公司，結(jié)果大概率是——模型做不純粹，場(chǎng)景也鋪不開。

三年分兵，各自為戰(zhàn)。這不是分家，是戰(zhàn)略展開。

兩支隊(duì)伍，各自走了多遠(yuǎn)

先看原力靈機(jī)。

一年時(shí)間，原力靈機(jī)做了一件事：從底層數(shù)據(jù)、訓(xùn)練范式到模型架構(gòu)，全棧自研了一個(gè)"具身原生"的大模型系列——DM。

什么叫"具身原生"？

市面上大多數(shù)做具身智能的公司，本質(zhì)上是在通用大模型上做"嫁接"——把一個(gè)原本用來(lái)聊天、畫圖、寫代碼的大模型，接到機(jī)器人的控制系統(tǒng)上，再做微調(diào)。這種路線起步快，但天花板低。因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ偷恼J(rèn)知框架是為文本和圖像設(shè)計(jì)的，它并不天然理解"力"、"接觸"、"操作"這些物理世界的基本概念。

DM 系列的思路完全不同。它從第一天起，就面向物理世界的機(jī)器人作業(yè)而設(shè)計(jì)——數(shù)據(jù)怎么采集、訓(xùn)練范式怎么搭建、模型架構(gòu)怎么編排，每一個(gè)環(huán)節(jié)都圍繞"機(jī)器人在真實(shí)世界里完成任務(wù)"這個(gè)核心命題展開。

最新的 DM0 模型，在 RoboChallenge 具身智能真機(jī)評(píng)測(cè)中位列全球第一。

RoboChallenge 不是仿真，不是模擬——是把模型部署到真實(shí)機(jī)器人上，在真實(shí)物理環(huán)境中執(zhí)行真實(shí)任務(wù)，看成功率、看精度、看穩(wěn)定性。它由原力靈機(jī)與Hugging Face 聯(lián)合發(fā)起，是目前全球最大規(guī)模的具身智能真機(jī)評(píng)測(cè)平臺(tái)，已經(jīng)有智元、星海圖、星動(dòng)紀(jì)元等近 20 家家企業(yè)參與聯(lián)合運(yùn)營(yíng)，累計(jì)服務(wù)全球超 8 萬(wàn)次真機(jī)測(cè)試。阿里千問(wèn)、小米、千尋智能等也都參與其中。

在這個(gè)"真刀真槍"的舞臺(tái)上，DM0 拿下了第一。

再看 Atomix。

如果說(shuō)原力靈機(jī)是在"天上"建大腦，那 Atomix 就是在"地上"鋪路。

三年時(shí)間，Atomix 把物流倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景做到了中國(guó)具身智能賽道的絕對(duì)領(lǐng)先：500+ 個(gè)項(xiàng)目交付，業(yè)務(wù)覆蓋超 20 個(gè)國(guó)家，在全球設(shè)有 26 個(gè)售后服務(wù)中心，服務(wù)全球超 60 個(gè)品牌客戶。從美洲到歐洲，再到亞太和中東，Atomix 日均出貨 60萬(wàn)+件。

在單項(xiàng)目工程能力上，Atomix 同樣領(lǐng)先：

• 行業(yè)首個(gè)實(shí)現(xiàn)單系統(tǒng)部署 80+ 臺(tái)托盤四向車；

• 50+ 臺(tái)規(guī)模的超大型托盤四向車項(xiàng)目數(shù)量位居全球第一；

• 單項(xiàng)目最高調(diào)度規(guī)模達(dá)到 600+ 臺(tái)機(jī)器人。

• 自研托盤四向車銷量位居全球第二。

服務(wù)的客戶包括優(yōu)衣庫(kù)、蜜雪冰城、寧德時(shí)代等各行業(yè)頭部企業(yè)。

三年，兩條路。

一條向上，鍛造機(jī)器人的“大腦”；

一條向下，深入真實(shí)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場(chǎng)。

今天，這兩條曾經(jīng)平行的路線，終于開始匯合。

Picking 時(shí)刻：具身智能的"原子任務(wù)"

為什么選擇現(xiàn)在合并？

唐文斌用了一個(gè)很有意思的類比：

每一個(gè)時(shí)代的技術(shù)革命，都會(huì)出現(xiàn)一個(gè)決定能力上限的“原子任務(wù)”。

大模型時(shí)代是 Coding。

具身智能時(shí)代，則是 Picking。

原因并不復(fù)雜。

Coding 之所以重要，不只是因?yàn)樗軐懘a，而是因?yàn)樗瑫r(shí)具備三種稀缺特征：

• 海量真實(shí)數(shù)據(jù)；

• 清晰反饋信號(hào)；

• 以及強(qiáng)大的能力遷移性。

誰(shuí)先攻克 Coding，誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)長(zhǎng)出推理、規(guī)劃、工具調(diào)用等更高級(jí)能力。

而 Picking 恰好具備同樣的特征：

• 海量真實(shí)數(shù)據(jù)： 全球的物流倉(cāng)庫(kù)每天產(chǎn)生上億次真實(shí)抓取動(dòng)作——每一次抓取的對(duì)象、姿態(tài)、力度、成功與否，都是天然的標(biāo)注數(shù)據(jù)；

• 清晰反饋信號(hào)： 東西被抓起來(lái)了嗎？放對(duì)位置了嗎？盒子有沒(méi)有損壞？系統(tǒng)當(dāng)場(chǎng)就能判斷。和 coding 一樣，這是機(jī)器人能在真實(shí)世界里跑強(qiáng)化學(xué)習(xí)的稀缺場(chǎng)景；

• 能向更復(fù)雜任務(wù)遷移： 一旦模型真正理解了“用任意末端,以任意姿態(tài),在任意環(huán)境下，穩(wěn)定地把任意物體從 A 移到 B”，裝配、分揀、家務(wù)、協(xié)作、醫(yī)療輔助——幾乎所有需要手部動(dòng)作的任務(wù),都會(huì)沿著同一根能力主干生長(zhǎng)出來(lái)。

Pic king 看似只是物流場(chǎng)景里的一個(gè)動(dòng)作，本質(zhì)上卻是具身智能能力樹的主干。

而 Atomix，恰好擁有中國(guó)具身智能賽道目前規(guī)模最大、最真實(shí)的 Picking 數(shù)據(jù)源。

這也是為什么選擇在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)合并。

不是為了抱團(tuán)取暖，也不是為了縮減成本，而是因?yàn)閷儆诰呱碇悄艿摹癈oding 時(shí)刻”，已經(jīng)出現(xiàn)了。

DM0：憑什么做到全球第一？

數(shù)據(jù)只是燃料。

真正決定上限的，是有沒(méi)有一個(gè)足夠好的引擎能把燃料轉(zhuǎn)化能力。

原力靈機(jī)的答案，是 DM0。

Dexmal DM0 多任務(wù)混剪：折紙盒、工裝上料、疊衣服、調(diào)酒

與大多數(shù)從互聯(lián)網(wǎng)大模型遷移而來(lái)的方案不同，DM0 從設(shè)計(jì)之初就是面向機(jī)器人打造的“具身原生”模型。

它最大的特點(diǎn)，是同時(shí)學(xué)習(xí)來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、智能駕駛和機(jī)器人操作的數(shù)據(jù)。

如果把機(jī)器人操作數(shù)據(jù)理解為“動(dòng)手經(jīng)驗(yàn)”，那么互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提供的是常識(shí)認(rèn)知，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)提供的是對(duì)動(dòng)態(tài)物理環(huán)境的理解。三種數(shù)據(jù)融合訓(xùn)練，讓 DM0 對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的理解遠(yuǎn)超單一數(shù)據(jù)來(lái)源的模型。

與此同時(shí)，DM0 還在 8 類不同機(jī)器人本體上進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，覆蓋靈巧操作、環(huán)境導(dǎo)航和全身控制等核心任務(wù)。

這意味著，它學(xué)習(xí)的不是某一臺(tái)機(jī)器人的控制方式，而是操作背后的共性規(guī)律。就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)，換一輛車依然能夠快速適應(yīng)。

更重要的是，原力靈機(jī)將思維鏈推理進(jìn)一步延伸到了物理空間。

從感知、決策到動(dòng)作執(zhí)行，DM0 能夠完成長(zhǎng)程連續(xù)任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)亞毫米級(jí)精度控制。

而這一切，僅用了 2.4B 參數(shù)。

在今天動(dòng)輒數(shù)百億、上千億參數(shù)的 AI 世界里，DM0 更像是一輛輕量化賽車——參數(shù)不大，卻能跑出更高的成功率。

在 RoboChallenge 真機(jī)評(píng)測(cè)平臺(tái)上，DM0 的綜合評(píng)分目前位列全球第一。

還有一個(gè)容易被忽略的動(dòng)作。

原力靈機(jī)并沒(méi)有把自己定義成一家單純做模型的公司。

除了 DM0，他們還打造了 Dexbotic——一個(gè)被許多開發(fā)者稱為“具身智能時(shí)代 PyTorch”的開源框架。

如果說(shuō) DM0 是發(fā)動(dòng)機(jī)，那么 Dexbotic 更像是在修路。

它負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、評(píng)測(cè)、硬件和真機(jī)部署，讓開發(fā)者能夠更低成本地構(gòu)建和驗(yàn)證自己的具身智能系統(tǒng)。

目前，Dexbotic 已經(jīng)服務(wù)清華大學(xué)、北京大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、帝國(guó)理工學(xué)院等頂尖高校，以及騰訊、北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心等企業(yè)，吸引超過(guò)千名開發(fā)者參與共建。

這意味著，原力靈機(jī)不僅在做模型，也在試圖定義具身智能時(shí)代的開發(fā)范式。

數(shù)據(jù)飛輪：合并的底層邏輯

現(xiàn)在，合并的邏輯就清晰了。

模型和場(chǎng)景，從來(lái)不是兩件獨(dú)立的事。模型需要真實(shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)持續(xù)喂養(yǎng)，才能在物理世界里真正變強(qiáng)；場(chǎng)景需要更聰明的大腦去驅(qū)動(dòng)，才能突破現(xiàn)有自動(dòng)化的天花板。

原力靈機(jī)有最聰明的大腦，Atomix 有最真實(shí)的身體和場(chǎng)景。合并之后，Atomix 在全球倉(cāng)庫(kù)里每分每秒產(chǎn)生的 picking 數(shù)據(jù)，將直接成為原力靈機(jī)模型訓(xùn)練的燃料。而原力靈機(jī)訓(xùn)練出來(lái)的更強(qiáng)模型，又能立即部署回這些機(jī)器人，讓它們變得更聰明，處理更復(fù)雜的任務(wù)。

"模型變強(qiáng)，機(jī)器人更聰明；機(jī)器人更聰明，數(shù)據(jù)越好；數(shù)據(jù)越好，模型繼續(xù)變強(qiáng)——這是一個(gè)閉環(huán)。"唐文斌說(shuō)，"這個(gè)閉環(huán)轉(zhuǎn)起來(lái)的那一刻，具身智能就開始進(jìn)入真正的指數(shù)增長(zhǎng)階段。"

他把這叫做"模型與場(chǎng)景的雙向奔赴"。

這也解釋了為什么智譜、階躍、阿里、商湯會(huì)同時(shí)出現(xiàn)在這一輪的投資名單里。

過(guò)去幾年，中國(guó) AI 行業(yè)最激烈的競(jìng)爭(zhēng)，大多發(fā)生在模型層。

有人做語(yǔ)言模型，有人做視覺(jué)模型；有人做云基礎(chǔ)設(shè)施，有人深耕產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景。

但當(dāng) AI 開始從數(shù)字世界走向物理世界時(shí)，很多原本分散的路線，正在指向同一個(gè)方向。

原力靈機(jī)與 Atomix 的合并，恰好提供了這樣一種可能性——它既擁有自研的通用具身大模型，也擁有規(guī)模化落地的真實(shí)場(chǎng)景和持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。

更有意思的是這份投資名單本身。

做語(yǔ)言模型的來(lái)了。

做視覺(jué)模型的來(lái)了。

做云和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的也來(lái)了。

甚至曾經(jīng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，也坐到了同一張桌上。

有人把這稱為“商湯與曠視的大和解”。

但比起和解，更準(zhǔn)確的說(shuō)法或許是共識(shí)。

當(dāng)一個(gè)新的時(shí)代開始顯現(xiàn)輪廓時(shí)，最聰明的那批人往往會(huì)做出相似的判斷。

舊時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)仍然重要。

但當(dāng)新的時(shí)代開始浮現(xiàn)，人們更關(guān)心的，往往是誰(shuí)先找到下一站。

合并之后，這條路會(huì)怎么走？

唐文斌給出了一個(gè)清晰的路線圖。

今年 7 月初，下一代 DM 模型、通用本體、應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施等也將陸續(xù)發(fā)布。

從模型到本體到基礎(chǔ)設(shè)施，合并后的原力靈機(jī)正在構(gòu)建一個(gè)完整的具身智能產(chǎn)品棧。

三年分兵，一朝會(huì)師

距離原力靈機(jī)第一次提出 “具身原生” 的概念，時(shí)間并不長(zhǎng)。此前，他們?cè)硎?2026 年不是具身智能的爆發(fā)年，但會(huì)是 “具身原生” 的覺(jué)醒之年。現(xiàn)在看來(lái)，這個(gè)預(yù)言正在變成現(xiàn)實(shí)。

曾經(jīng)，機(jī)器人要么是只會(huì)執(zhí)行死命令的自動(dòng)化機(jī)器，要么是只會(huì)聊天的 “音箱加輪子”。它們沒(méi)有自己的感知，沒(méi)有自己的直覺(jué)，更沒(méi)有對(duì)物理世界的理解。但從 2026 年開始，一切都不一樣了。

機(jī)器人開始理解自己所處的世界，學(xué)會(huì)用自己的身體去感知重力、摩擦和碰撞。它們開始在無(wú)數(shù)次跌倒和失敗中，收束那條通往成功的世界線。

而唐文斌和他的兩支隊(duì)伍，用三年的分兵與會(huì)師，為這個(gè)時(shí)代寫下了最好的注腳。他們證明了，具身智能不是科幻電影里的幻想，而是正在發(fā)生的工業(yè)革命。它不需要千億參數(shù)的炫技，不需要人形機(jī)器人的噱頭，它需要的是仰望星空的理想主義，加上腳踏實(shí)地的實(shí)用主義。

三年分兵，一朝會(huì)師。當(dāng)最聰明的大腦和最能干活的雙手終于握在一起，物理世界的重構(gòu)，才剛剛開始。

從中國(guó)出發(fā)，走向全球

這場(chǎng)重構(gòu)，并不只發(fā)生在實(shí)驗(yàn)室里。

收購(gòu) Atomix 后，原力靈機(jī)正在加速搭建自己的全球化版圖。目前，公司已經(jīng)形成“北京+全球五地”的組織架構(gòu)：

• 北京承擔(dān)模型研發(fā)與核心技術(shù)創(chuàng)新；

• 香港作為全球總部；

• 新加坡負(fù)責(zé)全球商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，輻射東南亞市場(chǎng)；

• 日本與韓國(guó)子公司深度服務(wù) Fast Retailing 等核心客戶；

• 美國(guó)辦公室也將于近期正式啟用。

對(duì)于一家成立僅三年的公司而言，這樣的全球布局并不常見。但在具身智能時(shí)代，模型、數(shù)據(jù)、機(jī)器人與產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景天然是全球協(xié)同的命題。原力靈機(jī)希望把中國(guó)在機(jī)器人智能領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，帶到更廣闊的世界舞臺(tái)。

與此同時(shí)，伴隨業(yè)務(wù)全面升級(jí)，公司正式啟動(dòng)“百人全球招募計(jì)劃”，面向全球開放具身智能核心算法、機(jī)器人學(xué)習(xí)、大模型訓(xùn)練、機(jī)器人系統(tǒng)工程與產(chǎn)業(yè)落地等方向崗位，工作地點(diǎn)覆蓋北京、新加坡和硅谷。

如果說(shuō)過(guò)去三年，他們一直在思考如何讓機(jī)器人真正理解世界；

那么接下來(lái)的三年，他們希望找到更多同行者，一起參與這場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。

因?yàn)樵絹?lái)越多人開始相信：

下一次改變世界的智能，不會(huì)只存在于屏幕里。

它會(huì)走進(jìn)工廠、倉(cāng)庫(kù)、家庭和城市。

最終成為這個(gè)物理世界的一部分。

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