WAIC專訪｜靈初智能王啟斌：用人類數據訓練模型，走出中國具身智能路線

通信世界網消息（CWW）今年WAIC機器人展區堪稱“卷王聚集地”。放眼整條展館通道，人形機器人輪番走秀、跳躍互動，各家展臺比拼機身自由度、外觀造型，觀展人群熙熙攘攘，演示機械運轉的聲響此起彼伏，滿眼都是花哨的展示Demo。

唯獨靈初智能的展位，透著一股與眾不同的工業沉靜感。沒有花哨的動作表演，一臺搭載自研靈巧臂的設備，正復刻真實光模塊產線流程。亞毫米精度抓取400G/800G光模塊、精準力控插入檢測設備、柔性封裝、成品打包，整套工序循環往復，穩定流暢，全程無需人工介入。

一旁的體驗區更吸引產業人駐足：參觀者戴上輕量化外骨骼觸覺手套，隨手完成抓取、拼接簡單動作，大屏上的世界模型實時復刻人類全部操作軌跡，視覺、關節、觸覺多模態數據同步上傳，短短數十秒，人類動作就能轉化為機器人可學習的訓練素材。

展位側邊，靈初智能CEO王啟斌全程站在設備旁，一波接一波接待制造企業客戶、投資機構與媒體記者，耐心解答每一個落地、成本、數據相關的問題。比起參數噱頭，他的所有分享，始終圍繞一個核心邏輯：好用，遠比好看重要。

工信智媒（通信世界）記者在WAIC現場深度專訪靈初智能CEO王啟斌，拆解當下具身智能賽道泡沫與真實需求的分界線，解碼中國企業如何依靠人類數據路線，掌握全球產業話語權。

不卷人形整機，“輪式+雙手”錨定通用靈巧操作作為摩根士丹利重點標注的中國具身“大腦板塊”代表企業，靈初智能自2024年成立便走出差異化路線：不重倉重資產整機制造，聚焦「小全棧+人類數據驅動靈巧操作」，自研Psi-R2、Psi-W0雙模型登頂全球榜單，年初累計完成20億元融資，新一輪融資預計7月底交割，三季度末將對外披露商業化財務數據。

眾所周知，當下行業分化成兩條主流賽道：一類企業砸重金押注人形機器人整機，瘋狂內卷硬件參數；另一類專攻算法模型，卻缺少真機場景驗證。靈初智能選擇了一條更務實的中間路線——做具身智能“大腦公司”，堅持「輪式底盤+雙臂靈巧手」通用操作方案，這一戰略取舍，源于王啟斌對產業底層矛盾的清晰判斷。

“現在行業硬件迭代速度，已經遠遠跑在了機器人‘大腦’前面。”王啟斌直言，限制機器人商業化價值釋放的核心，不是電機、外殼、靈巧手硬件，而是操作模型、高質量多模態數據、系統集成能力。

整機制造屬于高投入、慢迭代賽道，成熟供應鏈廠商已經具備完善量產能力，靈初在整機制造上沒有獨特優勢，因此主動放棄重資產自研核心零部件，僅聚焦整機集成、算法深度耦合，把絕大多數研發資源傾斜給數據管線與底層模型。

外界常常討論機器人“顏值”與實用性的取舍，王啟斌認為，現階段產業核心任務是攻克類人操作、模型泛化、系統安全三大難題，外觀、交互審美屬于行業成熟后的進階需求，不必提前投入過多資源。

值得一提的是，支撐這條差異化路線跑通的，是靈初智能獨有的「7890」人才梯隊。王啟斌是70后，具有產品、硬件和商業化經驗；柴曉杰是80后，承擔?程化和算法落地能?；楊耀東是90后，是國內較早做強化學習和通?靈巧操作的科學家；袁培是00后，代表AI原?代研究?量。王啟斌認為，這類公司要完成從技術到產品、再到市場的?鏈條，需要深度科學家、?程化能?、產品經理能?和年輕AI?才共同配合。

“具身智能是一條超長產業鏈，從基礎科研、工程開發、產品定義到市場交付，單一年齡、單一背景團隊很難形成完整閉環。”王啟斌介紹，公司充分下放前沿研發話語權，00后年輕研究者在數據、模型方向擁有充足資源與決策空間，依靠代際互補補齊產業短板。

人類數據雙模型架構，打造無法復制的數據飛輪本次WAIC，靈初最大技術亮點是Psi-R2策略模型、Psi-W0世界模型組成的雙系統混合架構，這套自研體系讓Psi-R2登頂MolmoSpaces全球榜單，也是靈初區別于仿真、遙操作路線企業的核心護城河。

據了解，行業主流數據分為真機遙操作、純仿真、網絡視頻、人類實操數據。經過大量場景驗證，靈初最終確定人類全模態數據為訓練核心基底。目前企業積累10萬小時數據配方中，90%以上為外骨骼手套采集的人類操作數據，真機采集數據占比極低。

王啟斌解釋靈初堅持?類數據路線的底?在于，?類在??、倉庫、家庭等真實環境中的靈巧操作，天然包含任務分解邏輯、?眼協調反饋和意外情況下的?適應調整，這些是遙操和純仿真都很難完整復現的。

在成本層面，自研輕量化外骨骼手套將高精度數據采集成本壓縮至傳統真機方案的十分之一；反觀遙操作設備，單套成本40-50萬元，不同機器人硬件構型之間難以遷移泛化，完全不適合大規模數據采集。

可以看到，真實?類數據?遙操數據更?然、成本更低，也?純仿真更接近真實物理世界。同時，中國走人類數據路線擁有獨一無二的產業紅利。應?場景豐富、數據獲取成本更低、產業鏈迭代速度快，若能快速積累?質量、多模態、?規模的?類操作數據，中國具?模型有機會在某個階段追趕甚?持平國際領先?平。

很多人誤以為雙模型架構是簡單技術拼接，王啟斌糾正：這是適配海量多模態人類數據的融合路線，兩套模型各司其職，形成完整迭代閉環。Psi-R2負責學習“怎么做”，Psi-W0作為世界模型負責推演“會怎樣”，兩者通過真實數據、失敗樣本和強化學習形成閉環。

行業統一判斷，當數據積累突破100萬小時，模型長程任務處理、語言交互、跨場景泛化能力會迎來質的飛躍。王啟斌透露靈初智能的目標是快速沖刺百萬小時人類數據量級。

“真正的產業話語權不是搶占概念，而是用真實技術成果，定義什么是合格的具身訓練數據。”在王啟斌看來，靜態數據集無法形成長期壁壘，完整采集硬件、自動化數據管線、真機落地閉環，才是企業長期核心護城河。

明年迎來賽道大分化，中國具身智能的機遇與挑戰2026年具身智能賽道資本熱度空前，大量企業扎堆靈巧手、人形機器人賽道，但多數企業營收僅依靠展廳樣機、科研項目，真實產業需求與行業泡沫邊界模糊。結合多年產業經驗，王啟斌給出清晰的周期判斷與競爭預判。

具身智能屬于十年量級超長周期產業，資本周期節奏更快，二者存在明顯錯配。王啟斌預判，2027年行業將迎來顯著分化，缺乏核心技術壁壘的企業會逐步出清。

與此同時，產業成熟度分層也將清晰。整機硬件是當前產業鏈最成熟環節，但靈巧手百萬次耐久、發熱、使用壽命等硬件短板仍未解決；數據與模型環節處于快速迭代期，是未來3-5年行業競爭核心。行業競爭邏輯早已迭代：從早期比拼硬件參數，轉向數據規模、模型泛化、場景落地、數據回流的綜合疊加競爭，屬于乘法效應，單一環節優勢無法支撐企業長期領先。

王啟斌認為，中美具身智能賽道不存在靜態差距，雙方各有長短板。美國的底層模型迭代積累存在先發優勢，但是硬件供應鏈高度依賴中國；中國擁有全球最完整機器人零部件、量產制造體系，海量工業、服務業場景帶來低成本數據紅利，是追趕國際頭部企業的核心抓手。

立足當下，王啟斌提出全產業鏈當下最需要突破的三大環節，也是靈初持續深耕的方向。

一是數據配方與標準收斂：頭部模型企業共同驗證通用高質量數據采集規范，統一訓練數據配比范式；二是整機耦合性能突破：模型算法與靈巧手、底盤硬件深度適配，提升整機長期穩定作業能力；三是場景級落地評測標準：摒棄紙面化參數指標，建立貼合工廠、物流真實作業需求的整機評測體系，用良率、節拍、故障率量化機器人真實產業價值。

先深耕ToB攢數據飛輪，家庭機器人仍是長期遠景面對市場大肆炒作家用服務機器人的熱潮，王啟斌認為當前具身智能仍處在產業極早期，第一輪行業淘汰賽還未正式開啟。ToB工業、物流場景是現階段唯一具備商業化可行性的賽道；家庭環境高度非結構化、復雜程度極高，過早切入只會消耗研發資源，無法形成正向數據閉環。

靈初當前兩條商業化主線并行：一是對外售賣外骨骼數采設備、標準化人類數據集；二是輸出行業整機解決方案。目前光模塊高端制造、倉儲物流兩大賽道，已落地頭部客戶PoC項目。

本次WAIC展出的光模塊方案，已完成多工位集成驗證，替代人工完成亞毫米級精密操作，規避高價值元器件磨損報廢；后續將逐步向3C制造、汽車零部件、光通信上下游復制落地；物流場景聚焦小件分揀、商超補貨標準化作業，持續積累倉儲場景數據反哺模型迭代。

資本層面，靈初年初累計完成20億元融資，投資方覆蓋市場化機構與產業資本，7月底即將完成新一輪融資交割。“投資人的評判標準已經徹底改變。”王啟斌表示，過去資本只看重展廳Demo、論文成果；現在機構重點考察企業持續生產高質量數據的能力、場景落地與模型訓練的協同價值。

當下全球具身智能賽道正處在從硬件內卷轉向數據軍備競賽的關鍵拐點，海外企業依托先發模型積累構筑壁壘，國內廠商手握供應鏈、場景、數據三重天然優勢，走出差異化人類數據路線，成為破局關鍵。

“具?智能已經進?數據和模型迭代的軍備競賽，?業會向頭部集中并形成?太效應，但現在仍處在?常早期，第?輪淘汰賽尚未真正開始。”王啟斌表示，未來3-5年靈初智能會繼續圍繞數據周期發?，優先建??質量、可持續的數據?輪，并在物流、?業等經過篩選的細分場景中做交付驗證，讓中國具身智能依托真實場景數據，走出一條區別于海外仿真、遙操作的自主產業道路。