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ɑ魅撕?酷哇科技官宣首席科学家,要让世界模型交付生产力 发表于 2026-08-03 10:39:18 近日世界模型驱动的城市具身智能全栈商酷哇科技宣布正式聘任人工智能领域学者杨学博士担任首席科学家 。同时酷哇近期将与上海交通大学启动筹建“具身智能与世界模型校级联合实验室”进一步深化产学研前沿布局
。 从顶尖人才引进到校企合作两项动作都指向同一个目标提升场景数据向模型能力的转化效率升级面向多形态机器人的统一模型大脑进而探索向更多产业应用拓展。 这源于穿越10年周期后的酷哇对当下具身智能规模化应用的一个判断算法、硬件和场景的协同决定落地能力而真实世界数据能否被持续获取并高效转化则直接影响模型的迭代速度 。 酷哇科技是国内少数进入商业运营阶段的具身智能企业之一当前业务已覆盖全球50多个城市和地区形成万台级机器人的真实部署
。这些商业项目成为了酷哇获取数据的重要入口为其沉淀约 50PB 物理世界数据。 但数据规模并不会自动转化为可复用 、可迁移的模型能力更不会自然形成面对新任务
、新环境时的泛化能力 。 在酷哇看来核心挑战是从海量数据中识别高价值样本、挖掘极端长尾场景并将原始数据转化为有效训练信号持续提升模型在新任务 、新环境中的稳定性和泛化表现。这也是酷哇从数据积累走向规模化应用必须跨越的一道门槛
。 不是造一个通用机器人而是迭代一颗通用大脑 酷哇长期深耕城市服务场景并在规模化运营中积累机器人系统能力和物理世界数据。在此基础上逐步形成了以世界模型驱动不同形态机器人的技术路径这也成为酷哇将自身定位为“具身大脑公司 ”的基石 。 这颗通用具身大脑被命名为“COOWAM”Co-Optimized World Action Model也是当前行业首个原生融合“快慢思考
”的双层智能体世界模型架构
。 上层多模态视觉语言模型 Urban VLM 负责长程任务理解与规划内嵌 PVM生产力价值评估 模块用于决策跟商业应用目标的价值精准对齐下层交互式世界-动作模型 CooWAIM 聚焦机器人行动后 04 秒的短时未来窗口负责低延迟的物理交互推演和实时动作调整。 杨学的加入首先将落在驱动 COOWAM 的系统化升级上 。 公开资料显示杨学为上海市启源学者及CCF优秀博士学位论文奖得主曾连续三年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单在TPAMI、IJCV
、CVPR、NeurIPS 、AAAI等人工智能领域期刊及会议发表论文70余篇谷歌学术引用超过1.3万次在单体多模态大模型
、复杂目标检测及弱监督学习等领域积累了领先国际的研究成果
。 按照酷哇披露的规划在“慢思考”层杨学将结合多模态与奖励设计方向的技术突破强化Urban VLM对长程任务的理解与规划能力并提升PVM对系统决策与商业应用目标的精准对齐能力。 在“快思考 ”层其在复杂目标检测和高精度感知方面的积累将为CooWAIM 的感知与空间表征提供技术支撑 。与此同时酷哇将继续推进模型由机械臂控制、第一人称视角认知向高自由度灵巧操作演进
。 从一次升级到加速进化世界模型需要“盘活
”数据 除了模型架构升级要让 COOWAM 落地于充满动态变化与高频物理交互的复杂城市场景在酷哇看来还需突破数据工程化的瓶颈——不只是有数据更要高效转化数据形成持续的模型迭代闭环。 在酷哇的定义里真实世界数据分为三个层级动态场景数据帮助模型理解不断变化的现实环境物理交互数据记录机器人动作与环境反馈之间的关系真机纠偏数据则用于识别和校准模型在极端长尾场景中的能力边界 。 这些数据共同构成了 COOWAM 持续迭代的基础
。而当前的主要痛点在于不同层级数据的筛选和标注成本以及高质量真机纠偏数据的挖掘难度。 酷哇认为杨学在弱监督学习和模型后训练方向的研究成果将推动酷哇自研的物理AI数据工厂进一步升级从两个维度提升数据转化效率一是更智能地从海量动态场景和物理交互数据中识别高价值训练样本二是充分利用真实运营产生的各类反馈信号包括人工接管 、动作修正等来加速模型后训练迭代 。 由此依托“一脑多态”架构酷哇的世界模型升级后能自然地适配至不同形态的机器人。随着机器人进入更多真实场景产生的真实数据经过筛选和后训练反哺模型迭代进化的模型再适配至更多本体和场景由此形成“场景部署—数据反馈—模型优化—多态适配-更多数据 ”的持续闭环
。 如果说杨学的加盟补强了酷哇在模型研发
、弱监督学习和数据工程化方面的能力那么与上海交通大学筹建联合实验室则为这套技术路线提供了长期的产学研协同平台。据酷哇介绍双方将围绕具身智能与世界模型开展持续研究并探索科研成果转化与人才培养推动相关技术从前沿研究走向工程化验证 。 物理世界的Scaling Law要在规模化应用中验证 大语言模型的 Scaling Law 通常建立在参数、算力和训练数据的持续扩张之上
。但机器人面对的是动态 、开放的物理环境。同一个动作放在不同本体
、任务和场景中可能产生完全不同的结果 。 因此参数越多、数据量更大并不必然意味着机器人在真实世界中具有更强的泛化能力
。 从酷哇的技术路径来看其试图在物理世界探索的 Scaling Law 建立在另一条核心原则之上相比数据规模更关键的是让海量真实世界数据与模型持续迭代的效率相乘规模化部署解决的是数据的“量
”而通过弱监督 、后训练等方法把海量数据转化为高质量训练信号解决的是数据的“质”关乎模型迭代的效率。 酷哇的50PB数据只是起点 。关键是这些数据能否通过自动化筛选
、人工纠偏反馈等机制高效转化为模型能力增量进而改善机器人在真实作业中的成功率、稳定性 、安全性和经济性
。 这正是酷哇引入杨学的核心价值提升数据工程化效率缩短从问题发现到模型能力的转化周期。 这套系统的难能可贵之处在于它不只是依赖某个新技术或新方法而是围绕万台级真实部署建立起一整套自动化数据挖掘、标注
、模型迭代和实时反馈的工程体系 。每座城市的地形、气候和场景差异这些真实世界的不确定性和酷哇在实际运营中积累的每一条修正策略才是真正难以复制的壁垒
。 最终物理世界的Scaling Law不能只在实验室中定义必须在真实规模化应用中验证。 酷哇要持续证明的是通过这套闭环体系COOWAM这颗“具身大脑 ”能否在从一个城市拓展到更多城市的更多场景时持续创造客户愿意付费的生产力价值 。 CSDN官方微信 扫描二维码,向CSDN吐槽 微信号：CSDNnews 程序员移动端【订阅下载】 微博关注 最新文章 ChinaJoy观察：UV打印设备走向桌面化
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