在人工智能与机器人技术交汇的浪潮中，唐文斌带领的原力灵机正以独特姿态切入具身智能赛道。这位曾创立旷视科技的连续创业者，如今将目光投向了让机器人真正理解并改造物理世界的深层命题。从人脸识别到物流自动化，再到如今为机器人打造“大脑”，他的创业轨迹勾勒出中国AI产业演进的关键脉络。
2025年，当机器人赛道涌入超500亿元融资时，唐文斌选择了一条看似“反潮流”的路径。他拒绝将家庭场景作为突破口，转而深耕仓储物流与工业制造领域。这种选择源于对技术成熟度的清醒认知：“当前机器人连切水果都难以保证成功率，家庭场景的容错率几乎为零。”在他看来，B端场景的重复性作业需求与容错空间，才是验证技术可行性的理想试验场。
原力灵机的技术路线呈现出鲜明的“原生主义”特征。区别于在互联网大模型上嫁接动作模块的常规做法，团队从训练初始就同步输入物理世界数据与多模态信息。这种设计哲学源于唐文斌在旷视时期的深刻教训：当团队为优衣库仓库开发自动化系统时，发现软件算法与硬件落地之间存在着难以逾越的鸿沟。如今，他们通过联合训练理解、操作、预测三大能力，试图让模型具备更完整的“世界认知”。
在金隅智造工场的开放式办公区里，技术团队正在调试新一代具身大模型DM0。这个能在RoboChallenge评测平台斩获双料冠军的系统，其核心创新在于将世界模型转化为训练“陪练”而非决策主体。正如联合创始人范浩强比喻：“我们不需要先建造整个宇宙来教机器人拧螺丝，而是让它在学习拧螺丝的过程中理解局部物理法则。”这种技术取舍使模型在保持轻量化的同时，仍能处理复杂场景的动态变化。
团队文化中流淌着极客式的浪漫主义。会议室以《黑客帝国》《心灵奇旅》等科幻作品命名，代码库里藏着名为“铁锅炖”的实验项目，这些细节折射出技术人对理想主义的坚守。但这种浪漫建立在严密的工程思维之上——唐文斌制定的场景选择标准，将错误容忍度、节拍弹性、任务泛化性等维度量化，构建起技术落地的评估框架。
在资本狂热与技术泡沫并存的环境下，原力灵机保持着独特的节奏感。唐文斌反复强调“迭代斜率”的重要性：“静态排名毫无意义，关键是以多快速度突破下一个技术拐点。”这种思维模式延续了旷视时期“推倒重来”的勇气——当年为优衣库项目，团队曾驻扎仓库三个月重构代码，最终实现远超行业平均水平的运营效率。
对于十年后的愿景，唐文斌用“县城级生产能力”具象化目标：在40万人口区域部署100万台持续运行的机器人。这个数字背后，是对技术普惠的深层思考——当三个机器人能替代一个人类劳动力时，社会将如何重新定义工作与价值？这个问题的答案，或许就藏在当前代码库中那些持续优化的神经网络参数里。
办公区的白板上，DM0.5版本的迭代计划正在更新。年轻工程师们讨论着如何让机器人理解“递水”这个动作背后的社会语义——不仅是计算杯子的物理参数，更要感知人类接取时的微妙动作。这种超越工具理性的追求，让技术发展呈现出温暖的人文底色。正如会议室里那句未被言明的期许：当机器人学会端稳一杯水时，它们或许正在理解如何温柔地对待这个世界。
