在人工智能与机器人技术交汇的前沿，一位连续创业者正带领团队探索具身智能的无限可能。唐文斌，这位从计算机视觉领域成长起来的技术领军者，如今站在机器人产业变革的潮头，试图破解物理世界与数字智能的融合密码。
从人脸识别到物流自动化，再到如今聚焦机器人"大脑"研发，唐文斌的创业轨迹折射出中国AI产业发展的缩影。2011年，他与两位清华同学创立的旷视科技，用深度学习技术重新定义了身份认证方式；2018年，团队在优衣库仓库实施的自动化方案，暴露出算法与硬件落地的巨大鸿沟。这些经历让他深刻认识到：要让机器人真正改变世界，必须突破"四肢发达、头脑简单"的困境。
在金隅智造工场两层办公空间里，没有独立办公室的布局折射出团队平等开放的文化。会议室以《心灵奇旅》《黑客帝国》等科幻作品命名，墙上"铁锅炖"的项目代号，既延续着技术人自嘲的幽默感，也暗示着模型训练的复杂性。这个由80后、90后技术精英组成的团队，正用原生训练方法构建具身智能大模型，让机器人同时理解物理世界数据与互联网多模态信息。
"当前模型排名不是关键，迭代效率才是生命线。"唐文斌的斜率思维在团队中深入人心。他们摒弃在现成大模型上嫁接动作模块的常规路径，转而开发能联合训练理解、操作、预测能力的原生架构。这种技术路线选择，源于对问题本质的洞察：世界模型虽能模拟环境，但直接用于决策既不经济也不现实。团队创新性地将其作为训练"陪练"，通过虚拟反馈持续优化操作模型。
在仓储物流场景的实践中，技术落地的严苛要求显露无遗。团队制定的场景选择标准颇具务实智慧：优先错误容忍度高、节拍弹性大、任务多样化且需持续作业的领域。这种筛选逻辑背后，是对技术成熟度与商业价值的精准平衡——与其追求家庭场景的炫技演示，不如在工业现场积累真实数据，通过"数据飞轮"推动模型进化。
2026年初发布的DM0模型在评测平台斩获双料冠军，但团队更关注模型在实际任务中的表现。联合创始人范浩强透露，当前研发重点已转向模型自修正机制：让机器人在操作过程中自主发现错误、收集数据，形成持续优化的闭环。这种技术路径与自动驾驶形成鲜明对比——具身智能每时每刻都在与物理世界交互，其闭环复杂度远超任何开环系统。
在团队文化塑造上，唐文斌的领导风格展现出独特魅力。这位被同事称为"工作时长最长的人"，用身体力行诠释着技术信仰。联合创始人周而进评价他"真诚且务实"，汪天才则强调其开放态度："什么都可以讨论，不同视角的意见都能被吸收。"这种文化吸引力，让四位旷视老将再度聚首，在具身智能赛道开启新的征程。
公司官网"打造智能、有用、可信赖的机器人"的宣言，勾勒出清晰的技术伦理框架。唐文斌设定的十年目标颇具野心：构建相当于县级生产力的机器人网络，让100万台设备持续服务人类社会。这个数字背后，是对技术从"能用"到"好用"的深刻理解——相比设备销量，持续运行状态更能反映技术成熟度。
在办公室外的街道上，年轻工程师们骑着自行车穿梭而过。这个充满活力的场景，与室内持续迭代的代码形成奇妙呼应。当被问及技术奇点临近是否会带来风险时，唐文斌的回答展现出技术理想主义者的清醒："我们身处加速变革的时代，既要保持敬畏，更要积极作为。"这种态度，或许正是推动具身智能从实验室走向现实的关键力量。
