2026年最火爆的概念会是什么？或许答案已经浮现出来了—Physical AI。
这个概念最早在2020年的一篇论文《Nature Machine Intelligence》中首次被提出，不同于生成式AI，Physical AI强调的是“能够执行通常与智能生物体相关任务的实体系统，可实现机体、控制、形态、动作执行和感知的协同进化”。
通俗一点，就是让智能体（多指机器人）能够感知环境、理解上下文、做出决策并执行任务。在大多数人看来，其终极价值在于将人类从重复物理劳动中解放出来，成为新的劳动力。
资本方向转变更为迅速。数据显示，美国风险投资机构在2025年前三个季度向Physical AI初创公司投入超160亿美元，比2024年的全部投资多出了近280%。然而，Physical AI也面临着大模型公司的普遍挑战，最紧迫的就是可用数据紧缺，“快速发展的世界模型，需要大规模的高质量多模态数据集进行训练，从而准确实现对现实世界的感知和交互。”
如何能获取大规模高质量的数据并Scaling到更优的模型？又如何让机器人真正成为生产力？在这两个看似未解的难题面前，一家成立十一年之久的中国创业公司“酷哇科技”（以下简称酷哇），已经用“全球50城落地、55亿订单金额和4500万公里数据”的大规模落地实践给出了回答。
01.“以终为始”的通用野心：寻找物理世界最高频的AI训练场
在酷哇CTO廖文龙看来，公司自成立之初就命名为“酷哇机器人”，就是想做能够融入人类生活、理解人类意图并据此决策的通用的AI机器人，构建通用的Physical intelligence。
“我们从不定义自己是做车的，或者是只做单一设备的。酷哇做的是一套具备通用感知与决策能力的城市大管家解决方案。”廖文龙对投中网表示。
这种“通用野心”早在十年前就已埋下伏笔。团队早期进行过多个方向的探索，旨在探索人机交互的边界。而在随后的技术演进中，酷哇的算法引擎在Robotaxi、物流、港口、园区安防等多个维度进行了压力测试。
廖文龙透露，酷哇之所以在2016年选定“城市服务”作为当下的主营场景，是基于第一性原理”的推演：要让AI真正拥有身体，必须让它去最复杂的环境中“打怪升级”。相比于封闭场景，开放的城市街道汇聚了最复杂的环境要素和最真实的人—机互动，是现实世界中人机博弈最密集、最具挑战性的场景集合；相比于遥遥无期的乘用车自动驾驶，城市服务拥有最直接的买单意愿。
“我们选择了一条‘沿途下蛋’的路径：用一个高频刚需的场景养活团队，同时用这个场景产生的海量长尾数据（Corner Case）去训练我们的通用大模型。”
这是一种典型的“降维打击”策略。当行业还在讨论单一场景的渗透率时，酷哇已经完成了技术底座的通用化构建。
如今，随着通用底座的成熟，酷哇的产品矩阵已自然生长至全域：
• 在城市交通的“主动脉”上，重塑微循环出行：酷哇自研的L4级自动驾驶小巴CooBus，正高效穿梭于地铁接驳线、CBD微循环及机场摆渡等高频场景，致力于解决城市交通“最后三公里”的痛点。它能够在早晚高峰的人车混流中实现平滑博弈，无缝接驳主干道与社区路网，将传统公交难以覆盖的盲区转化为高效、绿色的无人化运力网络，目前已累计安全运营超500万公里。
• 在建筑楼宇的“垂直空间”里，打破物理隔阂：针对高端写字楼与封闭园区的立体作业需求，酷哇推出了由轮足机器人R0与四足机器人D0组成的“泛人形”作业编队。它们突破了传统轮式机器人的地形桎梏，能够自主呼叫电梯实现跨楼层流转，轻松翻越台阶与路沿，在“室外-室内”的切换中高效完成物资配送、安防巡检与深度保洁，将服务颗粒度从街道精细化到楼层，有效解决了物业场景中人力成本高昂的结构性难题。
• 在公共治理的“毛细血管”中，实现全域精细化管家：作为酷哇Physical AI落地最成熟的试验场。以“麒麟”、“独角兽”系列为代表的智能作业集群，突破了传统市政管理的盲区，深入人行道、辅道及背街小巷等非结构化高频博弈场景。它们超越了单一的工具属性，化身为移动的“城市巡检员”与“数据采集站”。在维持城市物理环境有序运行的同时，实时映射物理世界的动态变化（如设施损毁、违规占道、人流热力图），为管理者提供了一套“感知-决策-执行”一体化的自动化城市运营底座，真正实现了从“人力被动维护”到“AI主动治理”的质变。
不同于自动驾驶场景更多时候在解决移动的问题（把人/物从A送到B），酷哇同时解决的是移动中的作业问题（在移动中进行实时作业），本质区别在于自动驾驶只是“Drive”，具身智能才是“Work”。
对此，黄仁勋也在最近的CES演讲中提到，Physical AI的关键是它不只输出方向盘和刹车油门，还会告诉你它将采取什么动作、为什么这样做、轨迹是什么。这一点正好与城市面临的真实痛点不谋而合，城市并不是缺能驾驶的车，而是缺能干脏活累活的人，相应地，酷哇的本质不是卖车，而是提供AI劳动力，填补城市服务巨大的人力缺口。
马斯克近期访谈里也表示，AI竞争正在从“谁更会写代码”迁移到“谁能持续供给算力”，再进一步迁移到“谁能把算力稳定地变成现实生产力”。
也就是说，AI正从屏幕里的军师转变为现实世界的工人。
02.解构Coowa WAM：当AI拥有了“通用大脑”，从被动执行到主动推演
表面上看，Physical AI的实现只是简单地让AI长出身体，可实际面临的挑战却远超软件行业。
真实物理世界充满噪声与不可逆的风险。很多SaaS产品可以“先上线再优化”，但在物理世界，顺序必须是“先可靠再规模”。否则，频繁的事故、停线与赔付，会瞬间击穿硬件的ROI（投资回报率）。
这种对“可靠性”的极致焦虑，倒逼酷哇完成了一次关键的技术突破。
酷哇CTO廖文龙回忆，最大的挑战出现在2019年。当时，酷哇做出了一个看似激进的战略抉择：全栈自研整机，并推行MaaS（Mobility-as-a-Service）模式。
这意味着酷哇不再只是卖算法或卖设备，而是要直接为最终的服务结果兜底。这种身份的转变，让技术团队撞上了一道墙：如果说“Drive”解决的只是位移（把人/物从A送到B），那么MaaS场景下的“Work”解决的则是复杂的交互。在城市服务的博弈中，仅靠传统的自动驾驶算法（看到障碍物就停）显然不够——机器人需要理解“为什么前面有人，我该等待、绕行还是在他身边插肩而过”。
为了支撑这种“Drive + Work”的双重能力，同时守住MaaS模式的成本红线，酷哇构建了业内独有的Coowa WAM 2.0 (World-Action Model)
这不仅仅是一次模型升级，更是一种从“被动执行”到“主动推演”的范式革命。在酷哇的技术逻辑里，搭载了WAM 2.0的通用机器人，不再是执行高维条件反射的机器，而是一个拥有通用大脑的熟练工。它并非一个精确的物理仿真器，而是通过统一建模状态、动作及结果，实现可推演、可评估的决策能力。
简单来说，酷哇的机器人不只是在“看”世界，而是在脑海中预演世界，形成了一套Real-to-Sim-to-Real的数据闭环：
• 感知（Real to Sim）：万台机器人化身移动传感器，将物理世界的非结构化信息（视觉、光照、人流），实时映射为数字孪生世界的“真值”；
• 推演（In Sim）：在云端沙盒中，模型会生成未来的动态想象——“如果我加速，前面的行人会不会突然折返？”“如果机械臂伸出，会不会碰到旁边的车辆？”这种基于动力学的因果推演，让机器人在零成本的虚拟空间里完成了亿万次试错；
• 执行（Sim to Real）：将经过验证的最优策略迁移回物理实体，实现从“云端智慧”到“物理生产力”的精准转化。
对于投资人而言，看懂WAM也就看懂了酷哇的商业护城河。
WAM的核心价值不在于炫技，而在于它带来的极低边际部署成本。因为拥有了通用的世界观，酷哇在早期高频场景中积累的博弈策略，可以零样本（Zero-shot）迁移到无人小巴或物业服务机器人上。
这意味着，酷哇每进入一个新场景，不再需要重造轮子，而是直接复用“大脑”。正是这种“一次研发，无限复用”的技术底座，让酷哇在MaaS模式下，依然跑通了Unit Economics，率先实现了EBITDA回正。
03.打破“不可能三角”：技术与商业的双轮驱动
在硬科技赛道，长久以来存在一个“不可能三角”：高性能、强泛化与低成本难以兼得。大多数具身智能公司困在“高昂的定制化成本”中，导致商业模型难以跑通。
酷哇是极少数打破这一魔咒的企业，其秘诀在于其构建了“技术+商业”的双轮驱动飞轮。
Wheel 1：商业规模反哺技术进化（Data Engine）
没有商业落地，就没有规模真值数据；没有数据，世界模型就是空中楼阁。酷哇的战略（城市大管家+无限场景），让其在全球50多个城市及地区铺设了万台级机器人。
这些全时全域全场景运行的设备，每天产生海量的Physical Interaction Data（物理交互真值）。这些昂贵的数据源源不断地喂养着WAM模型，更强的WAM又反复增强数据及直觉及思考能力，让酷哇解决Corner Case的能力远超实验室里的竞争对手。
Wheel 2：技术底座驱动商业造血（Profit Engine）
得益于WAM带来的通用性，酷哇实现了新场景开发的边际成本递减。这直接体现在了财务报表上：截至2025年末，酷哇已率先实现年度EBITDA（息税折旧摊销前利润）回正。
这一关键指标的转正，在当下的资本环境中含金量极高。它证明了Physical AI不再是依靠VC输血的“科研项目”，而是具备自我造血能力、Unit Economics（单体经济模型）健康的工业级产品。
“技术让适配成本更低，低成本带来更大规模的商业落地，规模带来更多数据及更强的AIInfra，反向又让技术更强。”——这就是酷哇正在高速运转的增长飞轮。
04.终局：构建Robo City，给物理世界装上操作系统
在酷哇的构想中，终局是一个万物互联的RoboCity（机器人生态城）
在这个城市里，数万台形态各异的机器人将不再是自动化孤岛，而是通过WAM共享同一个“世界认知”的智能集群，它们打破了形态的物理隔阂，共同构成了一套覆盖全城的物理智能体网络（Physical Agent Network）
此时的酷哇，已经不仅是机器人的制造商，更是这套城市新基建的“定义者与运营商”。就像水务公司管理水网、电力公司管理电网一样，酷哇正在管理着城市的“算力与劳动力网络”，让Physical AI像水电煤一样，成为城市无感但不可或缺的基础设施。
截止目前，酷哇已在城市运营范畴下，实现了诸多行业里程碑：
• 智慧出行领域：酷哇L4级自动驾驶车队已在多个一二线城市落地，累计安全运营里程超过500万公里，载客次数达50万次，有效验证了复杂城市路况下的长尾博弈能力。
• 智慧物业领域：针对高端楼宇与封闭园区，由轮足机器人R0、四足机器人D0及泛人形机器人组成的全栈产品矩阵，正逐步渗透至新零售、物业管理、配送等微循环场景，构建了立体的服务网络。
• 智慧城市管家领域：作为基本盘业务，酷哇在全国主要城市均已实现规模化落地。常态化运营覆盖面积超过1亿平方米，累计订单量超过70亿元。更值得注意的是，在2025年公开招标的规模化订单中，酷哇的市占率高达80%以上。
05.当Physical AI迎来“GPT时刻”
站在2026年展望未来，酷哇的野心绝不止于做一家赚钱的机器人公司。
酷哇科技CTO廖文龙表示：“酷哇是一个不断进化的物种。我们的AI基建就像一套通用的操作系统，只要城市有需求，酷哇的Physical AI就能生长过去。”
从新加坡到阿布扎比，酷哇的全球化落地已经证明了这套“通用底座+场景模块”模式的普适性。
当通用机器人开始在WAM的推演沙盒中“预见”未来，并以万台级的规模重塑现实，Physical AI才真正迎来了属于它的GPT时刻。而酷哇，凭借着技术与商业的双轮驱动，已经拿到了通往这一终局的头等舱船票。
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