單“手”夾起一支滴管，伸入量杯A中吸取少許液體，再平穩(wěn)移向量杯B，精準滴入……眼前這臺名為智澄TR4的人形機器人，正在展示液移操作。

看似簡單的動作，背后卻隱藏著復雜的技術(shù)挑戰(zhàn)。比如在松開滴管膠頭的那一刻，力度太小，液體無法順利滴落；力度稍大，滴管又可能滑落杯中。

而完成這套動作，TR4靠的僅僅是一雙“眼睛”。它通過實時感知環(huán)境，并結(jié)合自適應(yīng)算法，自主調(diào)整抓取力度與動作軌跡。

剛剛結(jié)束的2025杭州未來生活嘉年華上，著名未來學家凱文·凱利打卡了智澄AI的展臺。

這是技術(shù)出身的胡魯輝的“得意之作”。從西雅圖到杭州，從Meta首席工程負責人、華為云計算大數(shù)據(jù)首席架構(gòu)師兼CTO，到京東零售首席科學家兼技術(shù)副總裁、永輝云計算聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO……胡魯輝的職業(yè)生涯始終穿行于技術(shù)與創(chuàng)新的前沿。

這一次，他創(chuàng)辦“智澄AI”，投身于通用人形機器人的探索，選擇了一條更艱難、也更接近智能本質(zhì)的道路：要讓機器人不僅“思考”像人，更“行動”像人。

讓機器人走出“洞穴”

古希臘哲學家柏拉圖在《理想國》中曾提出一個著名的洞穴之喻：一群從未離開過山洞的人，堅信火把投射在洞壁上的那些影子，就是真實世界里的全部。直到有一天，其中一人走出山洞，看到了太陽……

這恰如眼下的人工智能。它通過人類提供的二手信息來理解世界，卻從未直接感受過物理現(xiàn)實。

胡魯輝和團隊正在做的，就是讓人工智能直接感知、理解物理世界，并與之交互，從而逐步接近通用人工智能。從寒武紀三葉蟲的復眼，到人類大腦的視覺皮層，生物進化用了整整5.4億年才構(gòu)建起這種理解現(xiàn)實世界的能力。

他將這一方向稱為“物理智能”，并在2024年4月北京生成式AI大會上首次提出這一概念：物理智能可以實時感知物理世界的動態(tài)，構(gòu)建出可交互的“世界模型”，從而解決傳統(tǒng)機器人依賴預設(shè)規(guī)則、泛化能力弱與智能化水平不足等問題，最終實現(xiàn)跨任務(wù)、跨環(huán)境、跨本體的自主決策與高效執(zhí)行。

有意思的是，僅一個月后，“AI教母”李飛飛公開了新的創(chuàng)業(yè)方向——空間智能；6月，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛在演講中直言，“下一波浪潮將是物理AI”……就在大模型和生成式AI在數(shù)字世界高歌猛進之時，行業(yè)先驅(qū)者已經(jīng)預見到下一場變革的來臨。

構(gòu)建理解物理世界的“大腦”

“AI 1.0時代始于2012年，杰弗里·辛頓團隊提出的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，引發(fā)深度學習領(lǐng)域革命，AlphaGo的出現(xiàn)，更讓大眾見識到人工智能的潛力。這一階段的AI技術(shù)，多應(yīng)用于智慧零售等垂類領(lǐng)域。如今的AI 2.0，從2017年的Transformer架構(gòu)起步，爆發(fā)于2022年底的ChatGPT，核心目標是通用性和泛化能力?！?/p>

正是在3年前，胡魯輝萌生讓AI理解物理世界的想法：“最終目標是實現(xiàn)通用人工智能，而機器人是現(xiàn)實中的載體，完成AI從感知到行動的完整閉環(huán)。”

現(xiàn)實世界充滿未知與變動。端在手中的牛奶可能突然灑了，廚房地板因水漬變得濕滑……如果機器人只會機械執(zhí)行預設(shè)指令，將難以應(yīng)對多變的環(huán)境。

胡魯輝認為，機器人理解物理世界需經(jīng)歷三個步驟：像人一樣實時感知并理解周圍環(huán)境；基于所得信息進行推理與預測；自主執(zhí)行相應(yīng)操作。

“環(huán)境泛化、本體泛化、任務(wù)泛化，攻克這三大泛化挑戰(zhàn)，是實現(xiàn)智能閉環(huán)的關(guān)鍵?！?/p>

為此，智澄AI為機器人打造了理解物理世界的“大腦”，一個深度融合物理規(guī)律認知與跨模態(tài)感知能力的統(tǒng)一智能框架。自研的物理智能模型，通過三層架構(gòu)實現(xiàn)突破——

感知層整合激光雷達、觸覺傳感器、IMU等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建實時動態(tài)的物理場域模型，讓機器人像人一樣感知力、形變與運動。

認知層將數(shù)萬條物理定律（如牛頓力學、材料特性等），編碼為可計算知識圖譜，賦予機器理解物理法則的常識。

執(zhí)行層則依托“世界模型”，預測并生成適應(yīng)各類場景的動作策略?！氨热缥覀兊淖ト∠到y(tǒng)，無需預先輸入物體參數(shù)，僅憑視覺和觸覺反饋動態(tài)調(diào)整力度，穩(wěn)定操作玻璃杯、塑料袋等多種物品?！?/p>

當智能中樞具備強大的自適應(yīng)能力，末端執(zhí)行器不再需要為每個場景專門定制。這種底層革新，使得機器人硬件標準化成為可能。

曾經(jīng)的“微軟系40大AI科學家”

智澄AI的公司坐落于菜鳥智谷產(chǎn)業(yè)園，胡魯輝的辦公室視野開闊，憑窗遠眺，對面就是菜鳥全球總部。望向那片建筑，他偶爾會想起美國亞馬遜工作的近6年時光，那段同樣與智慧物流緊密相連的歲月。

胡魯輝的職業(yè)生涯貫穿了人工智能與云計算發(fā)展的關(guān)鍵20年。然而，這位科技領(lǐng)軍人物早年并非傳統(tǒng)意義上的“優(yōu)等生”——學生時代多門功課在及格線邊緣徘徊。轉(zhuǎn)折點發(fā)生在高三，經(jīng)過一整年的奮起直追，最終以全校第一的高考成績達到清華大學錄取線。此后清華考研，他的英語成績未達線，卻因數(shù)學與總成績均位列第一，被破格錄取。

赴美繼續(xù)深造后，胡魯輝扎根科技重鎮(zhèn)西雅圖。自千禧年起，他先后在微軟與亞馬遜總部工作10余年，積累了深厚的技術(shù)與管理經(jīng)驗，之后加入華為美國研究院，出任首席架構(gòu)師兼首席技術(shù)官。在此期間，他累計擁有30余項美國專利及申請，并發(fā)表了多篇國際頂級會議論文。

這些年，坊間流傳著一份“微軟系40大AI科學家”名單，胡魯輝便位列其中。和他一起出現(xiàn)在名單上的，還有中國工程院院士潘云鶴、北京智源人工智能研究院創(chuàng)始理事長張宏江、小米科技聯(lián)合創(chuàng)始人黃江吉、字節(jié)AI實驗室負責人李航……

2010年，胡魯輝負責接手一個線下零售項目。彼時，亞馬遜正計劃以無人店等形式拓展線下版圖。傳統(tǒng)零售高度依賴人工，流程繁瑣、成本高昂，商業(yè)決策也缺乏數(shù)據(jù)支撐。

他隨即轉(zhuǎn)向AI技術(shù)的突破，并最終獲得一項美國專利“用于線下零售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動和自適應(yīng)機器學習平臺與技術(shù)”。該技術(shù)實現(xiàn)了在線下零售中的多算法協(xié)同學習與動態(tài)優(yōu)化，顯著提升運營智能化水平。

這是胡魯輝在AI領(lǐng)域的第一個專利，也是他第一次深度接觸人工智能。

2018年，胡魯輝回國，在京滬兩地開啟第一次創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦永輝云計算，主導制定智能云與大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略；以永輝為試驗場，聯(lián)合騰訊與京東，推動傳統(tǒng)零售向“新零售”轉(zhuǎn)型。

創(chuàng)業(yè)公司和永輝超市合并后，他再度赴美，加入Meta擔任首席工程負責人。此時，科技浪潮已開始涌向大模型。“我的職業(yè)生涯，差不多就是隨著每一波技術(shù)浪潮，不斷學習、不斷適應(yīng)?！?/strong>

但他始終認為，中國才是AI創(chuàng)業(yè)的熱土。

這一次，他選擇了杭州，這里政策支持完善、創(chuàng)業(yè)氛圍濃厚，離老家慈溪也更近。

幾通電話、數(shù)次會面，胡魯輝很快集結(jié)了來自微軟、Meta、華為等的前同事，組成核心研發(fā)團隊。2024年8月，智澄AI正式開業(yè)，公司名寓意“逐步走向真正的智能”。

聊起杭州與西雅圖，胡魯輝覺得兩座城市氣質(zhì)相仿，一邊孕育了微軟、亞馬遜、波音這樣的行業(yè)巨頭，另一邊則有阿里巴巴以及“六小龍”等眾多科技創(chuàng)新企業(yè)。兩者都是很多創(chuàng)業(yè)者夢想開始的地方。

要將通用人工智能帶入現(xiàn)實

胡魯輝辦公室座椅的背后，掛著一堆參會證件。這兩年，他頻繁穿梭于國內(nèi)外各大科技展覽與論壇峰會，受邀登臺闡釋“物理智能”理念與發(fā)展路徑。

公司將旗下機器人命名為TR（Transforming Robot，改變機器人），一年時間已經(jīng)迭代到了TR4和TR5。

TR4是一款物理智能復合型輪式人形機器人，TR5則定位為高性能通用人形機器人，身高1米8、體重75公斤，單腿承重800公斤，雙臂協(xié)同操作精度可達毫米級。

TR5

目前，TR4正加快步入現(xiàn)實場景，9月登陸京東開售，迎來了首批實際訂單；而TR5發(fā)布僅數(shù)月，也已收獲千萬級訂單。

胡魯輝為現(xiàn)階段的TR系列規(guī)劃了三類應(yīng)用場景：物流倉儲、工業(yè)制造，以及危險或不適宜人類的工作環(huán)境，如生化領(lǐng)域。家庭服務(wù)等更貼近生活的場景，也正在推進安全性驗證與研究。

TR4

不過，走向通用人工智能的道路，依然障礙重重。

從數(shù)據(jù)層面看，人類掌握一項技能往往只需“看幾眼”。比如學做一道番茄炒蛋，觀察一遍就能大致模仿，而AI卻需要消耗數(shù)百小時的訓練數(shù)據(jù)。物理智能依賴實時、高質(zhì)量的真實世界數(shù)據(jù)，然而目前可用于訓練這類模型的數(shù)據(jù)非常有限，遠不能與生成式AI所依賴的整個互聯(lián)網(wǎng)語料相比。

對于復雜任務(wù)來說，算力是個更大的瓶頸。物理智能把模型部署在機器人本體之上，在嚴格功耗限制下實現(xiàn)復雜決策，必須具備處理海量數(shù)據(jù)的高計算能力。

那么，通用人工智能到底離我們還有多遠？

沿物理智能的路徑展望，胡魯輝給出的預判是：3-5年。他期待著那天的到來，也希望智澄AI能成為“將通用人工智能帶入現(xiàn)實”的推動者之一。

如果不考慮任何技術(shù)和商業(yè)等的限制，他希望“機器人的能力比人至少強十倍”。再大膽設(shè)想，如果有一天，機器人能夠自主發(fā)明創(chuàng)造，“到那時，機器人也許將成為人類最后的發(fā)明?！?/strong>

而現(xiàn)在他們正在做的是第一步：讓機器人走出洞穴，抬頭迎向物理世界里的第一縷陽光。

文 | 童蔚

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