对话‘昆仑行’创始人：具身智能的‘iPhone时刻’还有多远？
在AI技术狂飙突进，但资本逐渐理性的2026年，具身智能——这个将人工智能融入物理世界、让机器人真正“理解”并“行动”的领域，正成为下一个万亿级赛道的焦点。无数创业者涌入，但通往商业化的道路依然迷雾重重。近期，《AI 纪元》团队有幸与国内具身智能明星创企“昆仑行”的创始人兼CEO李明（化名）进行了一场深度对话，试图揭开这个领域最前沿的创业图景。
一、 热潮下的冷思考：资本市场的结构性分化
当前，全球AI投融资市场在经历2024-2025年的狂热后，已进入显著的结构性分化阶段。正如《2026年AI创业趋势报告》所指出的，资本寒冬的表象下，真正的机会正在向具备核心技术壁垒和清晰商业化路径的细分赛道集中。具身智能，作为连接数字智能与物理世界的“最后一公里”，无疑是其中最受瞩目的方向之一。
“2025年底到2026年初，我们看到了资本的显著变化，”李明分享道，“投资人不再仅仅为‘大模型’和‘故事’买单。他们开始追问：你的技术如何解决实际世界的物理交互问题？你的数据闭环从哪里来？你的硬件成本能否支撑规模化应用？” 这与《2026年AI创业趋势报告》中的观察高度一致：资本正在寻找那些能解决“硬核”工程问题、并具备可验证商业模式的团队。昆仑行正是在这样的环境下，完成了其最新一轮由一线美元基金领投的数亿美元融资。
二、 昆仑行的技术路线：“世界模型”与“虚实融合”的深度实践
面对“具身智能”的宏大命题，昆仑行没有选择全栈自研所有硬件，而是聚焦于构建其核心的“智能大脑”——一个具备强大物理世界理解与规划能力的“世界模型”。
“我们相信，具身智能的‘iPhone时刻’不会来自于一个万能的、通用的机器人硬件，而来自于一个能适配多种硬件、理解复杂物理规律并做出自主决策的‘操作系统级’智能体，”李明解释道，“这本质上是一个‘世界模型’的构建问题。”
这一思路与2026年中“世界模型”竞赛的白热化趋势不谋而合。继《“世界模型”竞赛白热化》一文指出的，从视频生成到物理世界模拟的范式转移正在发生。昆仑行的世界模型，并非单纯追求视觉逼真，而是深度融合了物理引擎、因果推理和跨模态交互能力。其核心技术路径包括：
- 高保真物理仿真环境：构建能够模拟真实世界材质、摩擦力、流体等复杂物理特性的仿真平台，这是训练具身智能的“虚拟操场”。
- 多模态感知-行动-反馈闭环：整合视觉、力觉、触觉等传感器数据，让模型不仅能“看”到，更能“感受”到操作力度和物体特性，实现精细化的交互。
- 基于大模型的任务规划与泛化：利用万亿参数级的基座模型（参考《万亿参数MoE模型的训练与推理实战》中的前沿进展），赋予机器人将复杂人类指令（如“帮我收拾客厅”）分解为一系列子任务，并在新环境中泛化执行的能力。
“我们的‘昆仑’系统，现在可以在仿真环境中完成超过95%的常见家务和仓储物流任务规划，并能以85%以上的成功率，将这些技能零样本迁移到我们的测试机器人平台上。” 李明透露了这一最新进展。这标志着其在解决“仿真-现实鸿沟”这一关键挑战上迈出了实质性一步，相关技术细节可在《具身智能‘虚实融合’新范式》中找到更深入的探讨。
三、 最大的挑战：数据、硬件与工程化的“不可能三角”
尽管技术路径清晰，但创业之路绝非坦途。李明坦诚，昆仑行目前面临的挑战集中在三个相互关联的维度：
1. 数据困境： “高质量、大规模、多样化的具身交互数据，是训练世界模型的燃料，但其获取成本极高。” 他比喻道，这就像在互联网时代之前要获取海量网页数据一样困难。昆仑行的策略是“三管齐下”：
- 大规模仿真生成：利用其先进的仿真平台“SynthVerse”生成海量合成数据。
- 人机协作采集：通过远程操作、动作捕捉等方式，从人类专家处获取少量高质量示范数据（Imitation Learning）。
- 真机自监督学习：让机器人在受控的真实环境中进行探索，通过自监督学习积累经验。如何将这三者高效融合，形成持续优化的数据闭环，是核心工程挑战。
2. 硬件协同： “我们不做机器人，但我们必须深刻理解机器人。” 李明强调，算法的进步高度依赖于硬件平台的反馈。当前，协作机械臂、移动底盘等硬件接口标准不一、性能参差，给算法的适配和泛化带来了巨大负担。昆仑行正在推动建立一套标准化的“智能接口”协议，类似于手机领域的USB-C，期望能降低硬件集成的门槛。
3. 实时性与安全性的平衡： 具身智能体需要在物理世界中实时做出安全决策。这要求底层的大模型推理效率必须极致优化，同时，决策过程必须可解释、可干预。“一个在家里乱跑的机器人，其安全等级要求远高于聊天机器人，”李明说道，“这涉及到从算法鲁棒性到硬件急停设计的全栈安全考量。”
四、 商业化路径：从垂直场景的“微光时刻”开始
对于“iPhone时刻”的到来，李明保持谨慎乐观。他认为，在通用家用机器人普及之前，行业会先经历一系列在特定垂直场景下的“微光时刻”——即机器人在某个细分领域，其综合效率或成本首次超越人类，从而实现商业闭环。
“我们内部的判断是，2026-2027年，具身智能将在物流分拣、精密装配、高危环境巡检等B端场景率先出现商业化的‘拐点’。” 李明分享了昆仑行的布局：
- 物流仓储：与大型物流企业合作，开发能处理柔性包裹、进行复杂码垛的仓储机器人。目前试点项目的效率已接近熟练工人的70%，目标是在明年达到100%并超越。
- 工业制造：聚焦于小批量、多品种的柔性生产线，机器人可以快速换型，应对不同的装配任务。
- 家庭服务（试点）：通过与头部家电企业合作，以“机器人服务模块”的形式，嵌入到扫地机器人、家用收纳系统中，从单一功能（如整理特定物品）开始切入。
这种从B端到C端，从单一功能到多功能的渐进路径，与《2026年AI智能体（Agent）商业化落地全景图》中描述的AI Agent商业化演进逻辑一脉相承。昆仑行追求的不是炫技，而是在真实业务流中创造可衡量的价值。
五、 对未来格局的判断：生态与开源至关重要
当被问及具身智能领域会否出现像智能手机时代“Android vs iOS”般的格局时，李明认为，生态的繁荣将比单一平台的垄断更为重要。
“硬件多样化是必然的。一个健康的生态，需要底层仿真平台、数据工具链、中间件和应用开发框架的共同繁荣。” 他透露，昆仑行计划在2026年第四季度，有限度地开源其部分仿真环境和数据标注工具，旨在吸引开发者社区，共同构建行业标准。这与开源大模型社区的蓬勃发展趋势相呼应，也预示着具身智能领域的竞争，将是技术、产品、生态和社区的综合较量。
同时，他也密切关注全球监管动态。随着《全球AI监管‘落地年’》的到来，具身智能涉及人身安全，将面临比纯软件AI更严格的审查。提前将AI伦理与安全框架融入产品设计，将是所有从业者的必修课。
结语
对话结束时，窗外华灯初上。李明站在一台正在进行自主充电和路径规划测试的机器人原型机旁，最后说道：“‘iPhone时刻’不是一个被宣布的时刻，而是一个被无数用户在无意识中‘用起来’的时刻。我们每天所做的，就是缩短这个距离。也许就在明年，也许需要三年，但方向无比清晰。”
对于所有关注人工智能未来走向的人而言，具身智能这条赛道上的探索，不仅仅关乎机器人的进化，更关乎我们如何重新定义智能本身，以及智能体与我们共处的物理世界。昆仑行的故事，正是这场宏大变革中的一个生动缩影。