5月9日，大灣區(qū)首座實(shí)戰(zhàn)型人工智能研究院——香港科技大學(xué)馮諾依曼研究院在香港揭幕，由全球AI大牛、港科大講席教授賈佳亞擔(dān)任院長。

　　但這場揭幕儀式上更值得玩味的細(xì)節(jié)是：臺下坐著不少來自HKIC等創(chuàng)投界代表和多家全球制造巨頭的代表。他們的到場除了出于學(xué)術(shù)支持，還因?yàn)橘Z佳亞的另一重身份——AI獨(dú)角獸、工業(yè)智能體企業(yè)思謀科技創(chuàng)始人。

　　具身智能當(dāng)下有多火已不必過多贅述。人形機(jī)器人憑借“通用人工智能”的宏大敘事，激起投資人抓住下一個(gè)“iPhone時(shí)刻”的欲望。但賈佳亞和他的思謀科技卻是個(gè)獨(dú)特存在。這家曾創(chuàng)下大灣區(qū)最快躋身獨(dú)角獸紀(jì)錄的公司，在人人都在談人形機(jī)器人的時(shí)候，提出“去形存智”。相比酷炫的“人形”，思謀科技更愿埋頭在客戶的工廠里，追求一個(gè)看起來樸實(shí)無華的指標(biāo)——產(chǎn)業(yè)滲透率。

　　非典型的學(xué)術(shù)大牛創(chuàng)業(yè)

　　賈佳亞的雙重身份，本質(zhì)是一場關(guān)于產(chǎn)學(xué)研融合的實(shí)驗(yàn)范本。

　　港科大擁有亞洲第一的大數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專業(yè)，是無數(shù)AI學(xué)子夢寐以求的最高學(xué)府。20余年前，賈佳亞正是從這里博士畢業(yè)，開啟了學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)業(yè)三線交織的人生。從香港中文大學(xué)終身教授，到加入騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室，而后創(chuàng)立思謀科技，再到這次回到母校出任院長，賈佳亞的每一次轉(zhuǎn)身都打破常規(guī)。

　　賈佳亞的履歷堪稱頂配，早已成為AI領(lǐng)域的宗師級人物，并與“頂會(huì)收割機(jī)”等標(biāo)簽緊密相連。他發(fā)表了200多篇論文，引用量超90,000次，H指數(shù)超110，他的論文不僅包攬SIGGRAPH Asia“Test-of-Time Award”2023第一屆、2024第二屆獎(jiǎng)項(xiàng)，各種頂會(huì)獎(jiǎng)項(xiàng)更是拿到手軟。他的學(xué)生中超40位活躍于學(xué)術(shù)界與工業(yè)界，擔(dān)任高校教授、實(shí)驗(yàn)室主任及初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人等重要角色，成為人工智能領(lǐng)域的中堅(jiān)力量，如商湯科技董事長及CEO徐立，上海交通大學(xué)教授、穹徹智能聯(lián)合創(chuàng)始人盧策吾等。

　　2019年，賈佳亞創(chuàng)立思謀科技，將他的學(xué)術(shù)成果更迅速、更全面地轉(zhuǎn)化成“產(chǎn)線氧氣”。思謀科技在中國AI產(chǎn)業(yè)中是獨(dú)樹一幟般的存在，不僅是由于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的學(xué)術(shù)光環(huán)，還有一種務(wù)實(shí)得近乎偏執(zhí)的“反共識”勇氣。

　　當(dāng)整個(gè)行業(yè)沉醉于具身智能的擬人化宏大敘事，紛紛將資源傾注于人形機(jī)器人研發(fā)，并期望借此開啟通用人工智能新時(shí)代時(shí)，思謀科技卻借助工業(yè)智能體，率先在工業(yè)領(lǐng)域取得突破和落地。

　　這種底氣一定程度上來自思謀將頂刊論文“零時(shí)差轉(zhuǎn)化”為產(chǎn)線剛需的能力。記者查閱該團(tuán)隊(duì)近三年在CVPR、NeurIPS等頂刊發(fā)表的數(shù)十篇論文發(fā)現(xiàn)，其核心成果直擊數(shù)據(jù)稀缺、場景碎片、高部署成本等AI落地“死穴”，而且并非停留在理論層面或?qū)嶒?yàn)室階段，而是切實(shí)落地到各大工業(yè)場景中。相關(guān)技術(shù)轉(zhuǎn)化成果更先后入圍工信部和市場監(jiān)管總局“揭榜掛帥”項(xiàng)目、“工信部第一批先進(jìn)適用技術(shù)”等名單。

　　而這種硬核轉(zhuǎn)化能力，最終具象化為思謀科技極具辨識度的工業(yè)智能體戰(zhàn)略：去形存智，不拘泥形態(tài)，將工業(yè)智能體的核心技術(shù)拆解為“腦(全自研工業(yè)多模態(tài)大模型)、眼(先進(jìn)視覺傳感器)、手(AI機(jī)器設(shè)備和機(jī)械臂)”三大模塊，根據(jù)不同細(xì)分場景靈活打造解決方案，專注為生產(chǎn)制造全流程提質(zhì)降本增效。

　　這看似保守的決策，實(shí)則暗含思謀基于對工業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)需求的深刻洞察，很快便成為思謀的核心競爭力。

　　機(jī)器人進(jìn)廠為什么這么難？

　　在思謀科技死磕技術(shù)落地并實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)的這些年，AI產(chǎn)業(yè)風(fēng)云變幻，大模型、機(jī)器人一浪高過一浪。尤其從2024年下半年開始，人形機(jī)器人迅速躥紅，相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司的估值是一日千里。

　　然而，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，遠(yuǎn)比技術(shù)概念的火爆更為復(fù)雜——實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在產(chǎn)線的穩(wěn)定作業(yè)，需要跨越感知、決策、執(zhí)行等多維度技術(shù)壁壘，人形機(jī)器人“進(jìn)廠”打工目前依然困難。

　　現(xiàn)狀是，人形機(jī)器人即便是執(zhí)行掃碼、搬運(yùn)等簡單任務(wù)時(shí)也會(huì)卡殼，離不開人工干預(yù);而且運(yùn)動(dòng)控制缺乏基本的穩(wěn)定性，現(xiàn)在最先進(jìn)的人形機(jī)器人，也沒有解決行走中突然摔倒的問題。還有一個(gè)常被忽視的痛點(diǎn)是能源：人形機(jī)器人普遍續(xù)航能力差。復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)控制、有限的續(xù)航能力，以及對工業(yè)環(huán)境的適應(yīng)性不足，使其暫時(shí)難以滿足產(chǎn)線的連續(xù)性與穩(wěn)定性要求。

　　一位新能源汽車工廠負(fù)責(zé)人告訴記者，他們曾嘗試引入人形機(jī)器人負(fù)責(zé)電池模組搬運(yùn)，結(jié)果因續(xù)航不足40分鐘、抓取誤差太大，最終不得不用回機(jī)械臂。技術(shù)的系統(tǒng)性瓶頸，暴露了人形機(jī)器人當(dāng)前的落地困境。一位投資人感慨，“別再說人形機(jī)器人的‘iPhone時(shí)刻’了，現(xiàn)在連大哥大都沒造出來。”

　　一方面是一輪輪上漲的估值，另一方面是尚未明朗的商業(yè)化。今年初，金沙江創(chuàng)投合伙人朱嘯虎公開表示“批量退出人形機(jī)器人”，某種程度上折射出行業(yè)的集體反思——當(dāng)技術(shù)突破與商業(yè)回報(bào)的時(shí)差超出預(yù)期周期，尋找確定性更強(qiáng)的落地錨點(diǎn)成為必然選擇。

　　實(shí)際上，與朱嘯虎持類似觀點(diǎn)的投資人不在少數(shù)。前述投資人調(diào)侃，人形機(jī)器人最大的落地場景是朋友圈，說到落地，我們應(yīng)該關(guān)注的是效率提升、成本降低和產(chǎn)品/服務(wù)質(zhì)量保障，跟外形是否酷炫沒有關(guān)系。“具身智能落地的關(guān)鍵，在于打造更貼合場景需求的智能載體——無論是非人形的智能體，還是逐步迭代的人形機(jī)器人，最終都需通過解決生產(chǎn)實(shí)際痛點(diǎn)，從輔助人工，到在半導(dǎo)體、芯片等高精密的未來生產(chǎn)場景，以卓越的智能決策和出色的機(jī)械穩(wěn)定性超越人工，實(shí)現(xiàn)從概念創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)賦能的跨越。”

　　在這條探索之路上，思謀科技的“去形存智”戰(zhàn)略選擇，為具身智能的落地和商業(yè)化提供了模板。目前，思謀自主研發(fā)的工業(yè)能智體，已扎扎實(shí)實(shí)地鋪進(jìn)上百家全球大客戶的工廠或流水線并已持續(xù)穩(wěn)定工作了上萬小時(shí)。

　　遙遙領(lǐng)先的商業(yè)化

　　商業(yè)化落地被視為技術(shù)成功的關(guān)鍵標(biāo)志。無論是300家客戶還是上萬個(gè)小時(shí)，放在具身智能賽道，都是個(gè)驚人數(shù)字，但思謀做到了。

　　在思謀科技創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)看來，最前沿的技術(shù)必須與最務(wù)實(shí)的商業(yè)結(jié)合才能創(chuàng)造最大價(jià)值。這是與當(dāng)前潮流截然不同的敘事，沒有炫技，也不卷參數(shù)排名，如何讓全球制造業(yè)巨頭心甘情愿買單?

　　思謀的商業(yè)化路徑，始于對制造業(yè)痛點(diǎn)的深度洞察。2020年，思謀實(shí)現(xiàn)明星產(chǎn)品高通用智能工業(yè)平臺SMore ViMo的商業(yè)交付。而這一平臺的研發(fā)，源起于與美國一家全球領(lǐng)先的電動(dòng)汽車制造企業(yè)的合作。這家企業(yè)電池裝配產(chǎn)線長期被兩大難題困擾：線束安裝防錯(cuò)檢測依賴人工，精度不足;電池模組涂膠缺陷類型多，人工檢測覆蓋難。思謀科技針對狹窄工位空間與復(fù)雜缺陷場景，定制開發(fā)多角度視覺系統(tǒng)與多模型算法，充分利用軟硬資源實(shí)現(xiàn)線束狀態(tài)精準(zhǔn)識別及模組缺陷全檢，大幅降低人工依賴，提升關(guān)鍵工序檢測能力，為產(chǎn)線自動(dòng)化與質(zhì)量穩(wěn)定性提供解決方案。

　　痛點(diǎn)狙擊、成本暴擊、效率碾壓，這種客戶獲取路徑指向AI的最短落地法則。短短五年，思謀實(shí)現(xiàn)了從0到300，不僅讓思謀科技收獲龐大的客戶群體，還積累了獨(dú)有的“場景”資產(chǎn)，成為其研發(fā)工業(yè)多模態(tài)大模型與智能體技術(shù)的有力支撐。

　　2023年11月，思謀科技發(fā)布全球首個(gè)工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT，涵蓋超200個(gè)不同的工業(yè)場景，超300萬張工業(yè)圖像，超500億Tokens的海量數(shù)據(jù)。基于IndustryGPT，思謀科技的工業(yè)智能體擁有了“超級大腦”，形成了跨模態(tài)認(rèn)知、跨場景遷移、自主決策優(yōu)化的能力，使智能體能夠適應(yīng)不同行業(yè)的復(fù)雜需求，讓AI在制造業(yè)中深度滲透。

　　以思謀科技打造的AI智能化解決方案為例，同一套工業(yè)智能體架構(gòu)既能用于消費(fèi)電子產(chǎn)品的高精密制造，也能快速調(diào)整為面向新能源電池而行業(yè)的智造設(shè)備，相關(guān)智能體技術(shù)甚至能擴(kuò)展至食品醫(yī)藥等無菌應(yīng)用場景。這種“一專多能”的產(chǎn)品特性，使其客戶拓展效率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)智能制造企業(yè)，短短數(shù)年內(nèi)便覆蓋車類制造、新能源、3C、精密工業(yè)、食品醫(yī)藥等多個(gè)行業(yè)，為近百億件工業(yè)品的品質(zhì)安全保駕護(hù)航，其中單是五軸AI智能設(shè)備就超20億件。

　　而細(xì)分場景的積累與反哺，更讓思謀科技的商業(yè)化形成正向循環(huán)。每服務(wù)一家客戶，系統(tǒng)就會(huì)在真實(shí)生產(chǎn)場景中沉淀大量實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，這些來自一線的應(yīng)用反饋又成為優(yōu)化工業(yè)大模型、迭代智能體算法的“養(yǎng)分”，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)化，思謀科技的產(chǎn)品與服務(wù)愈發(fā)貼合客戶需求，形成“技術(shù)提升-客戶增長-場景驗(yàn)證積累-技術(shù)持續(xù)提升”的閉環(huán)。

　　思謀科技更是打破了AI企業(yè)“高估值、低盈利”的怪圈。蘋果、特斯拉、立訊、中車、富士康、京東方......這個(gè)不斷擴(kuò)大的KA朋友圈，不僅驗(yàn)證了思謀產(chǎn)品的市場價(jià)值與技術(shù)實(shí)力，更為思謀帶來了穩(wěn)定的現(xiàn)金流。思謀科技把自己打造成為為數(shù)不多的、具備自我造血能力的AI獨(dú)角獸。

　　當(dāng)然，在任何時(shí)候這樣的企業(yè)都是投資人追捧的。據(jù)了解，思謀科技目前已完成了超十億人民幣的新一輪融資，且估值還在繼續(xù)上揚(yáng)。

　　一位投資人坦言，在市場情緒上升期，很多創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)都能拿到大量融資。但他更關(guān)注的是，在充滿不確定性的AI賽道，哪些團(tuán)隊(duì)能夠有足夠的韌性和定力，通過時(shí)間的累積做出真正商業(yè)化的產(chǎn)品，并能務(wù)實(shí)地落地，這才是打動(dòng)他的關(guān)鍵。

　　而隨著賈佳亞履新馮諾依曼研究院院長，這場產(chǎn)學(xué)研協(xié)同的鮮活實(shí)驗(yàn)將迎來更多正向力量。研究院錨定的具身智能、多模態(tài)大模型研發(fā)與應(yīng)用等前沿領(lǐng)域，與思謀扎根的產(chǎn)業(yè)場景需求高度契合。未來，借力研究院深厚學(xué)術(shù)資源與人才優(yōu)勢，思謀有望攻克更多智能體技術(shù)難關(guān);而企業(yè)從實(shí)戰(zhàn)場景中積累的海量真實(shí)應(yīng)用反饋、沉淀的成熟方案，又將反哺研究院基礎(chǔ)研究，進(jìn)一步加速技術(shù)的轉(zhuǎn)化和生態(tài)的完善。這場從學(xué)術(shù)啟航、在產(chǎn)業(yè)落地的探索，也讓人們對“學(xué)術(shù)創(chuàng)新—技術(shù)落地—產(chǎn)業(yè)升級”的實(shí)現(xiàn)路徑，有了更多想象空間。

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