当下具身智能赛道硬件竞速喧嚣不止，多数玩家或是埋头打磨机器人本体硬件，或是聚焦单一模型研发，灵初智能自创立之初便守住初心，以自研操作大脑为核心，软硬一体布局多模态数据基建，跳出同质化内卷。本期对话灵初智能创始人王启斌，拆解其从创立第一天便锁定灵巧操作赛道的底层逻辑，点明数据规模才是决定行业拐点的核心密钥，厘清具身智能商业化落地的真实节奏。

深耕消费电子与机器人行业近二十年，手握乔治华盛顿大学博士学位的王启斌，2024 年创办灵初智能之时便定下清晰主线，锚定具身智能灵巧操作赛道，依托北大出身的算法团队积淀，走出一条真人多模态数据训练通用操作大脑的差异化路径。早在 2022 年团队便深耕灵巧手算法研发，紧盯全球前沿技术走向，没有盲目跟风追逐热门人形整机，而是认准机器人想要真正落地干活，精细化操作能力才是行业最难攻克的核心关卡，移动仅为入场券，灵巧操作才是具身智能皇冠上最耀眼的明珠。

在王启斌看来，人类历经数十万年演化沉淀下来的手部操作本能，是当下人工智能最难复刻的能力，语言、视觉大模型已实现快速突破，可融合视觉、触觉、关节联动的潜意识精细动作，至今缺少高效的学习复刻方式。为此灵初智能摒弃仿真建模、真机遥操作的主流采集模式，选用无本体数据手套采集真人全维度操作数据，抓取关节角度、指尖触觉、三维位姿等关键信息，规避仿真柔体建模失真、遥操作通用性弱、成本高昂的短板，还将采集硬件成本压缩至传统方案的十分之一。现阶段团队已积累十万小时级优质数据集，自研 Psi-R2 世界模型拿下国际权威榜单前列，定下年底冲刺百万小时有效数据的目标，依托北京石景山合作基地搭建分布式众包采集体系，以国资共建、自有场地搭配的模式铺开数据基建。

行业之中软硬件拆分研发已成常态，灵初智能坚持自研灵巧手与操作大脑并行推进，根源在于当前具身智能尚未迈入软硬件解耦阶段，模型、硬件、嵌入式控制必须深度耦合优化。团队没有急于布局技术复杂度更高的双足人形机器人，选择轮式底盘搭配灵巧手切入物流、商超 To B 场景，避开制造业场景单一、家庭场景泛化难度过高的短板，依靠真实业务场景持续回流现场数据，搭建数据采集、模型训练、场景落地的完整闭环，预判三年后再入局家庭消费级市场。

王启斌坚定认为，数据规模遵循缩放定律决定模型能力上限，十万小时数据只是起步门槛，千万小时量级有效数据落地后，行业将迎来关键性能力跃迁，迎来类 GPT 式的技术 2.0 阶段，整体产业发展周期会比自动驾驶更为漫长。行业当下不必急于纠结硬件成本高低，验证技术真实商用价值才是首要任务，只要机器人可以胜任传统自动化无法覆盖的非标装配、零散分拣工作，依托国内成熟供应链，硬件成本自然会稳步下探。看似人人都可入局数据采集赛道，灵初智能真正的核心壁垒在于掌握专属数据 “配方”，依托模型判定有效数据类型，依托系统化工程能力规模化产出高质量数据，在这场具身智能的数据长跑里，守住初心稳步积累，方能穿越产业周期迎来规模化商用时刻。

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