原力灵机

161: 原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程

2026年4月23日 · 2:09:50

本期节目对话原力灵机联合创始人兼CEO唐文斌，他回顾了自己从信息奥赛教练到创办中国最早AI公司旷视的历程，并阐明新公司原力灵机的核心选择：不做人形机器人，而是用模块化组合适应场景；且直接参与VLM预训练，在预训练阶段就加入机器人数据，以避免常见VLA方案中VLM能力下降的问题。他总结了旷视AI to B的三个教训——价值可量化、不占客户成本过高、避免项目陷阱，并以优衣库上海大仓项目为例，讲述团队曾在五轮竞标后承诺过高、效率只达目标40%，最终推倒代码延期半年才救回项目。关于具身落地，他提出当前真问题是模型泛化能力，今年目标是将RoboChallenge多任务generalist成功率从30%大幅提升，同时选择容错、节拍宽松、可长时间作业的场景，计划2026年在单场景实现1000台机器人持续运转以启动数据飞轮。他还解释了为何开源Dexbotic训练框架和RoboChallenge评测，认为行业基础设施决定迭代速度，并判断具身行业会先分散再集中，最终存活的个位数公司多数将是中国公司。面对可能的低谷，他建议备足弹药并专注在真正相信的事情上，称旷视过去因开太多方向而分散了精力。同时他强调具身公司要警惕成为做项目的小老头公司。

149: 具身模型哪家强？|与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望

2026年1月25日 · 1:21:52

本期节目邀请原力灵机联创范浩强与千寻智能联创高阳，核心是讨论具身模型“哪家强”，并介绍由原力灵机与 Hugging Face 联合发起的 RoboChallenge 真机测评平台——用 Table 30 的 30 个桌面任务和每任务约 1000 条示例数据，让团队微调后远程提交，以平均成功率排名。最新结果显示，π0 在 Table 30 上平均成功率仅 20% 多，π0.5 翻倍至约 42%，千寻的 Spirit v1.5 更以超过 π0.5 的成绩登顶；平台上线两个多月已收到超 1 万次测试提交，覆盖国内外多家机构。两人对比了 Physical Intelligence 发起的 RoboArena（分布式 zero-shot 测评）与 RoboChallenge 的集中式 few-shot 思路，指出具身模型难以像 CV 一样统一测试，因为物理环境、物体、光照都有差异；而 Table 30 中的碎纸、插花、扫二维码等任务各考察不同能力，比如扫码任务暴露了单帧 VLA 模型没有记忆、分不清是否已扫码的局限。展望 2026 年，他们认为学习原理已收敛，Scaling Data 是行业主题；高阳团队 bet 仿真之外的人类视频、可穿戴、遥操作三类数据，认为仿真多样性难提升，原力灵机则以真机采集为主。关于落地，他们反问“机器人时代的 Coding 是什么”，并预计破圈时刻可能在三四年后出现。范浩强期待中国出现具身的 DeepSeek 时刻，高阳希望基础模型能达到 GPT-3 水平；节目还揭示了行业心照不宣的 demo 工程（cherry pick、遥操作、AIGC 等）以及测评可能被 hack 的方式与反制手段。