“具身智能的競爭終局，本質(zhì)上是技術(shù)判斷力的競爭。”

作者|王蕊

編輯|西子

4月10日，章魚動力官宣獲得新加坡風(fēng)投機(jī)構(gòu)K3的戰(zhàn)略投資，順為、小米、高瓴、線性等老股東持續(xù)加注。

2026年，具身智能行業(yè)繼續(xù)火熱，資本哄搶理想汽車、地平線背景的創(chuàng)業(yè)者。

在章魚動力（SynapX）創(chuàng)始人都大龍看來，具身智能的競爭終局，本質(zhì)上是技術(shù)判斷力的競爭。

章魚動力成立于2026年1月，由前地平線6號員工、鑒智機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO都大龍領(lǐng)銜，成立僅兩個月，便完成近 5000 萬美元首輪融資，吸引地平線、高瓴創(chuàng)投、小米戰(zhàn)投等頂級機(jī)構(gòu)強(qiáng)勢入局。

其核心創(chuàng)始團(tuán)隊構(gòu)成了技術(shù)、資本與產(chǎn)業(yè)商業(yè)化的穩(wěn)固三角：前鑒智機(jī)器人技術(shù)副總裁梁柱錦，長期深耕端到端模型與世界模型；前地平線副總裁潘楊家一，負(fù)責(zé)資本與戰(zhàn)略布局；前地平線副總裁樊慶元，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)與商業(yè)化。

△從左到右：聯(lián)合創(chuàng)始人樊慶元、創(chuàng)始人都大龍、聯(lián)合創(chuàng)始人潘楊家一、聯(lián)合創(chuàng)始人梁柱錦

這支團(tuán)隊的核心特質(zhì)，是兼具底層技術(shù)研發(fā)、量產(chǎn)交付與公司全周期成長經(jīng)驗，不被短期行業(yè)風(fēng)向裹挾，始終從本質(zhì)思考問題。

他們沒有從具象產(chǎn)品或場景切入，而是直指物理 AI 的核心本質(zhì) ——接觸式操作任務(wù)。

在章魚動力的邏輯里，真正的智能不應(yīng)只停留在屏幕的交互，而是能感知壓力、理解物理規(guī)律、在現(xiàn)實世界完成精準(zhǔn)協(xié)作的能力。

品牌命名“章魚動力”亦暗含了這層含義。在與「智車星球」的交流中，都大龍表示：

“章魚是最聰明的軟體動物，它有三顆心臟、九個大腦、八條觸手，甚至被認(rèn)為是一種‘外星生物’——它的智能體系和哺乳動物完全不一樣。”

而章魚的核心能力并非移動，而是操作。“我們認(rèn)為操作是物理AI領(lǐng)域的明珠。人和動物最大的區(qū)別，是能用手去操作、去勞動。”

他們堅信，在行業(yè)混沌的當(dāng)下，誰更早破譯物理世界的底層規(guī)律，誰就握住了穿越不確定性的核心鑰匙。

人才與組織，抓牢底層確定性

章魚動力的核心競爭力，來自一支歷經(jīng)完整硬科技周期、具備統(tǒng)一認(rèn)知的實戰(zhàn)團(tuán)隊。

當(dāng)行業(yè)處于技術(shù)路線未定、場景紛繁的高度不確定中，頂級人才憑借技術(shù)直覺避開算力冗余、減少試錯路徑，所節(jié)省的隱性成本，也是穿越周期的核心確定性。

創(chuàng)始人都大龍，作為百度深度學(xué)習(xí)實驗室創(chuàng)始成員、地平線早期核心員工，深度參與 AI 芯片研發(fā)、自動駕駛量產(chǎn)、全球化布局與融資全流程，完整掌握硬科技公司從 0 到 1 的底層搭建邏輯。

離開地平線后，他聯(lián)合創(chuàng)辦鑒智機(jī)器人，并實現(xiàn)自動駕駛量產(chǎn)交付。2025年底，鑒智被四維圖新收購，成為A股智能駕駛領(lǐng)域規(guī)模最大的一筆并購之一，也為其投身具身智能創(chuàng)業(yè)，完成了啟動程序。

章魚動力的聯(lián)合創(chuàng)始人團(tuán)隊，構(gòu)成了技術(shù)、資本與產(chǎn)業(yè)商業(yè)化的“黃金三角”：

聯(lián)合創(chuàng)始人梁柱錦：物理AI先行者，長期聚焦端到端AI、世界模型、模仿與強(qiáng)化學(xué)習(xí)閉環(huán)，曾任鑒智機(jī)器人技術(shù)副總裁；

聯(lián)合創(chuàng)始人潘楊家一：曾任職于摩根士丹利、高盛近十年，主導(dǎo)超千億美元跨境并購及資本市場項目，2017年加入地平線，任集團(tuán)資本運營與戰(zhàn)略副總裁，操盤近30億美元融資；

聯(lián)合創(chuàng)始人樊慶元：曾在德州儀器（TI）工作近十年，2016年加入地平線，推動多項業(yè)務(wù)從0到1突破及規(guī)模化商業(yè)化。

長期協(xié)同的經(jīng)歷讓團(tuán)隊形成了高度一致的認(rèn)知，規(guī)避了初創(chuàng)公司常見的決策分歧與內(nèi)耗。

都大龍直言，“我們不是臨時拼湊的團(tuán)隊，都是曾經(jīng)并肩戰(zhàn)斗的戰(zhàn)友。”

目前公司團(tuán)隊規(guī)模已 30 人，年底將擴(kuò)充至 70-80 人，采用去中心化、扁平化的 AI 化組織模式，不設(shè)傳統(tǒng) COO、CTO 等固化頭銜，以靈活架構(gòu)適配 AI 快速迭代的特性。

這套組織體系的核心，是對人才杠桿的極致信仰：頂級人才不是成本，而是效率的終極載體。

都大龍認(rèn)為，當(dāng)一位頂尖人才能夠調(diào)動萬卡級算力，憑借技術(shù)直覺減少無效模型訓(xùn)練次數(shù)時，節(jié)省的算力與時間成本，遠(yuǎn)超過其薪資本身。

在 AI 領(lǐng)域，人才的能力差距并非線性，而是通過算力被指數(shù)級放大，這也是團(tuán)隊在不確定環(huán)境中，牢牢抓住的核心確定性。

以第一性原理破局物理 AI

對物理 AI 的本質(zhì)判斷，決定了章魚動力的技術(shù)航向。

“智能的本質(zhì)在于壓縮，世界的真相，要靠模型去摸索底層規(guī)律。”都大龍用第一性原理，概括了團(tuán)隊的出發(fā)點。

智能的核心，是從大量冗余信息中提煉出通用規(guī)律。機(jī)器人要真正進(jìn)入現(xiàn)實世界，不能只靠視覺模仿或末端改造，必須通過模型自主學(xué)習(xí)力、摩擦、重心等物理交互的底層規(guī)律，讀懂世界運行的本質(zhì)。

基于這一洞察，團(tuán)隊搭建了SYNTH 深思架構(gòu)，將“理解世界、生成動作、持續(xù)學(xué)習(xí)”鎖進(jìn)一個自我進(jìn)化的閉環(huán)：

深思·世界（SYNWorld）：不再單一依賴視覺理解環(huán)境，而是將視覺、力覺、觸覺統(tǒng)一建模。這讓系統(tǒng)不僅能“看到”物體，更懂得如何通過多模態(tài)感知與物體進(jìn)行交互。

深思·執(zhí)行（SYNAction）：從任務(wù)輸入直接生成連續(xù)操作流，而非拆解為離散的多個步驟。這種端到端的處理模式極大地減少了中間誤差，確保了操作的流暢性。

深思·數(shù)據(jù)（SYNData）：通過持續(xù)采集視、力、觸等多模態(tài)數(shù)據(jù)，模型得以不斷修正自身，形成團(tuán)隊所稱的“AI as a Sensor”體系。

理解世界 → 執(zhí)行動作 → 數(shù)據(jù)反饋 → 再修正模型，三層架構(gòu)形成閉環(huán)，成為團(tuán)隊攻克物理 AI 的底層支撐。

“走捷徑是我們過去學(xué)到的最大教訓(xùn)，捷徑會造成擁堵，而且沒有免費的解決方案。”

在他們看來，具身智能最容易陷入的問題，是在封閉場景中快速做出效果，但一旦換到真實環(huán)境，能力就難以遷移。

也因此，章魚動力始終拒絕用捷徑換取短期演示效果，不依托封閉場景的定制化改造做表面突破，而是沉潛至物理交互的底層邏輯，搭建可跨場景遷移、可持續(xù)迭代進(jìn)化的系統(tǒng)能力，在行業(yè)技術(shù)路線尚不明朗的不確定性中，牢牢守住對物理 AI 本質(zhì)的判斷。

堅持長期主義，在時間里持續(xù)進(jìn)化

在商業(yè)維度的預(yù)判上，章魚動力保持著超越行業(yè)的長期清醒。

潘楊家一認(rèn)為，具身智能的鏈條更長、周期更慢，對資金的消耗超過汽車行業(yè)。“這個牌桌，就是10億美金起融資。”

背后對應(yīng)的，是一個更具想象力的市場空間——如果汽車的出貨量以千萬計，機(jī)器人面對的是全球70億人的人口乘數(shù)，其出貨量級將產(chǎn)生跨代際的飛躍。

但團(tuán)隊并沒有把“規(guī)模”轉(zhuǎn)化為短期估值敘事，而是將其定義為一個10-20 年的長期工程。

潘楊家一表示，團(tuán)隊的核心目標(biāo)是“真正創(chuàng)造價值，讓機(jī)器人真的進(jìn)入生活”。

都大龍?zhí)寡裕俺闪⒌仄骄€的時候就叫地平線機(jī)器人，我們對機(jī)器人一直有初心，這是年少時代的初心。”從AI芯片、自動駕駛到具身智能，“我們就是想讓機(jī)器真正去理解世界，然后在真實環(huán)境里幫人做事。”

當(dāng)行業(yè)還在不斷做更復(fù)雜的樣機(jī)、證明“能做到什么”時，章魚動力選擇向下扎根，回歸物理世界的底層規(guī)律構(gòu)建核心認(rèn)知。他們通過 SYNTH 架構(gòu)從從交互中提煉通用法則，將頂級人才的技術(shù)判斷力深度嵌入研發(fā)閉環(huán)，在算法復(fù)利的長周期中，找到一條通往物理AGI的可行道路。

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