在人工智能领域，一场关于“身体”的革命正悄然兴起。不同于传统生成式AI的虚拟交互，Physical AI（具身智能）正以实体形态渗透至物理世界，其核心目标是通过智能体与环境的动态博弈，实现感知、决策与执行的闭环。这一概念虽早在2020年便被提出，但直到近年才因技术突破与商业落地加速而备受关注。数据显示，2025年前三季度，美国风投机构向Physical AI初创公司投入超160亿美元，较2024年全年增长280%，资本的狂热涌入印证了这一赛道的潜力。
尽管前景广阔，Physical AI的发展仍面临关键瓶颈——高质量多模态数据的稀缺。现实世界的复杂性远超实验室环境，智能体需在动态场景中处理海量长尾问题（Corner Case），这对数据规模与模型泛化能力提出极高要求。在此背景下，一家中国创业公司“酷哇科技”凭借“全球50城落地、55亿订单金额、4500万公里数据”的实践，成为行业焦点。其通过“通用大脑”技术底座与场景化商业策略，为Physical AI的规模化应用提供了可复制的路径。
酷哇科技的野心始于十年前。公司CTO廖文龙透露，团队早期便拒绝被定义为“造车企业”或“单一设备商”，而是致力于构建通用感知与决策能力的城市服务解决方案。2016年，酷哇选择城市服务作为主攻场景，这一决策基于第一性原理推演：开放街道汇聚了最复杂的环境要素与人机互动，是训练通用AI的理想场域；同时，市政管理的刚性需求与付费意愿，为技术落地提供了商业基础。廖文龙将其策略形容为“沿途下蛋”——通过高频场景养活团队，再用海量数据反哺通用模型训练。
这种“降维打击”思维在产品矩阵中体现得淋漓尽致。在城市交通领域，酷哇自研的L4级自动驾驶小巴CooBus已累计安全运营超500万公里，覆盖地铁接驳、CBD微循环等场景，通过人车混流中的平滑博弈解决“最后三公里”痛点；在建筑楼宇场景，轮足机器人R0与四足机器人D0组成“泛人形”编队，突破地形限制，实现跨楼层物资配送与安防巡检；而在公共治理领域，以“麒麟”“独角兽”系列为代表的智能作业集群，深入背街小巷等非结构化场景，实时采集城市动态数据，构建“感知-决策-执行”一体化运营底座。与单纯追求移动的自动驾驶不同，酷哇的智能体在移动中同步完成作业，填补了城市服务中“能干脏活累活”的劳动力缺口。
技术层面，酷哇的突破源于对“可靠性”的极致追求。2019年，公司做出关键决策：全栈自研整机并推行MaaS（Mobility-as-a-Service）模式，直接为服务结果兜底。这一转变迫使技术团队攻克“Drive+Work”双重挑战——智能体不仅需规划路径，更要理解复杂交互逻辑。为此，酷哇开发了业内独有的Coowa WAM 2.0（World-Action Model），实现从“被动执行”到“主动推演”的范式革命。搭载该模型的机器人通过“现实-虚拟-现实”数据闭环，在云端沙盒中预演亿万次动态场景，生成最优策略后再迁移至物理实体，确保决策的可推演性与可评估性。
WAM 2.0的核心价值在于极低的边际部署成本。通用“大脑”使酷哇在早期场景中积累的博弈策略可零样本迁移至新领域，例如无人小巴与物业服务机器人的技术复用。这种“一次研发，无限复用”的底座能力，让酷哇在MaaS模式下率先实现EBITDA回正，证明Physical AI具备健康的单体经济模型。截至2025年末，公司已在全球50多个城市铺设万台级机器人，每日产生的物理交互真值数据持续强化模型，形成“商业规模反哺技术进化”的正向循环。
酷哇的终极目标并非销售机器人，而是构建“Robo City”——一个由物理智能体网络（Physical Agent Network）支撑的机器人生态城。在这一构想中，数万台形态各异的机器人通过共享“世界认知”打破物理隔阂，形成覆盖全城的算力与劳动力网络。酷哇的角色将转变为城市新基建的“定义者与运营商”，如同水电煤公司管理基础设施一般，让Physical AI成为无感但不可或缺的城市运行要素。
目前，酷哇已在多个领域实现里程碑式突破：智慧出行领域，自动驾驶车队载客次数达50万次；智慧物业领域，泛人形机器人矩阵渗透至新零售与配送场景；智慧城市管家领域，常态化运营面积超1亿平方米，2025年规模化订单市占率超80%。从新加坡到阿布扎比，酷哇的全球化落地验证了“通用底座+场景模块”模式的普适性。当万台级智能体在WAM的推演中重塑现实，Physical AI正迎来属于自己的“GPT时刻”，而酷哇已凭借技术与商业的双轮驱动，在这场变革中占据先机。
