“‘物理AI’”需求爆发,‘数据稀缺’是最大发展瓶颈
创始人
2026-02-06 13:41:15

来源:澎湃新闻

在城市通用智能机器人赛道上,硬件差异正在逐步缩小,真正决定竞争力的仍然在AI“大脑”能力上,“更准确地说是在开放场景下通用AI能力。” 近日,酷哇科技CTO(首席技术官)廖文龙在接受包括澎湃科技(www.thepaper.cn)在内的媒体采访时表示。廖文龙认为,大脑决定了系统能力的上限。构建AI大脑,需要依赖AI来优化AI模型与算法。

酷哇科技(COOWA)成立于2015年,是一家致力于实现物理世界的通用人工智能(Physical AI)的AI机器人服务提供商,2026年全系产品预估出货量将突破10000台,该数字超过公司过去数年交付量的总和,并已实现年度 EBITDA(息税折旧摊销前利润)回正。

2月5日,该公司正式发布Coowa WAM 2.0(World-Action Model)通用世界模型底座。Coowa WAM 2.0(World-Action Model)是一套针对高频且标准化的移动与作业任务构建的通用世界模型,基于Real-to-Sim-to-Real(从真实到模拟再到真实)闭环的通用世界模型。它不仅是“看”世界,更是在潜空间(Latent Space)中推演世界,实现Drive与Work的深度耦合。

廖文龙认为,物理AI模型将在未来3至5年迎来爆发性需求,未来五年,物理前端应该追求高度智能的无人化,而云端决策在未来一段时间仍保持人机协同。

尽管当前物理AI概念火热,但行业面临的核心问题仍然现实。

廖文龙指出,行业面临开放环境下长尾场景无穷尽,真实数据稀缺的瓶颈。“关键不是穷举所有极端情况,而是在不可穷举的前提下,让机器具备可靠安全的‘零样本决策’能力。”这意味着,物理AI接下来需走通一条具备持续商业造血能力的系统化道路,通过可规模化运转的商业闭环,在真实世界中持续获取海量数据,并以此驱动技术的持续迭代。

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“海量数据中大部分是无效的,需要通过自动化流水线完成数据挖掘、自动标注、增量训练和仿真验证。这套Infra的迭代周期越快,竞争力越强。”廖文龙认为,AI Infra决定了数据的质量与规模问题,进而影响模型能力的上限。下一代具身智能的核心突破仍在于AI Model的持续演进。

澎湃新闻记者 喻琰 实习生 陈婉儿

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