踐行者說｜胡魯輝：將世界模型注入身體，定義具身智能新生產力

12月18-19日，第六屆中國機器人行業年會在杭州舉行。這場匯聚了超2000名行業專家企業家及從業者的年度盛會，已成為解碼機器人技術與商業未來的高端對話場。

機器人大講堂特現推出系列深度報道，梳理大會現場行業頂尖專家與知名企業的核心洞見，探尋中國機器人在具身智能時代的破局之路。

本期聚焦：【胡魯輝】世界模型激活具身智能

胡魯輝 智澄AI創始人&CEO

2025年，當具身智能的競賽從技術演示轉向量產能力的硬核比拼，行業參與者的戰略路線變得清晰：一端是聚焦垂直場景，以解決具體問題為生存之本；另一端是攻堅通用能力，以定義未來范式為長遠目標。

在第六屆中國機器人行業年會上，智澄AI創始人兼CEO胡魯輝為后一條路徑提供了一份完整的技術宣言。他指出，AI 2.0的真正價值在于將通用智能從數字世界遷移至物理世界，而當前機器人“價格貴、不夠實用”的痛點，根源在于泛化能力的普遍缺失。

本篇報道將完整呈現胡魯輝的核心思考與實踐，拆解智澄AI如何將世界模型這一前沿架構，轉化為驅動高性能機器人的大腦，并以此探索一條創造通用型物理智能的獨特道路。

▍AI 2.0的終極指向：從數字空間到物理世界

智澄AI是一家專注于通用人工智能與機器人技術的具身智能通用機器人前沿科技企業。公司匯聚了來自Meta、微軟、亞馬遜、華為等全球名企和清華、CMU等頂尖名校的精英團隊。

胡魯輝首先以簡明的脈絡回顧了人工智能的加速演進。“真正的人工智能其實也沒有多久”，從2012年的AlexNet到AlphaGo，再到基于Transformer的ChatGPT，迭代速度已從以年為單位縮短至以季度甚至月計。他認為，AI 1.0時代的核心是垂直應用，而當前我們正身處AI 2.0時代，其本質區別在于通用和泛化。“我們公司這一次做的事情，就是怎么把通用人工智能從數字空間移到物理世界中來。”

這一判斷直接源于對當前機器人行業核心矛盾的洞察：產品價格比較貴且不好用。胡魯輝剖析道，這兩個痛點實為同一問題的兩面，正因現有機器人缺乏跨場景、跨任務的泛化能力，導致實用性低、難以規模化量產。

“如果人工智能在物理世界里不能通用泛化，也就失去了AI 2.0的意義。”這并非否定垂直場景落地的價值，但若僅限于此，便與數字空間中展現的通用潛力產生了本質區隔。這一方向也與英偉達黃仁勛提出的“物理智能”及斯坦福李飛飛倡導的“空間智能”等產業前沿判斷相契合，并共同指向下一個必然階段，讓在數字世界中得到驗證的通用智能，在物理世界中扎根、生長。

▍物理智能的核心：以世界模型破解泛化難題

那么，實現物理智能的核心技術是什么？胡魯輝指出，行業正從去年火熱的VLA（視覺-語言-動作模型）向世界模型探索。他將二者進行了清晰界定：VLA本質擁有的是一種強大的記憶與關聯能力，而世界模型則代表了一種根本性的架構創新，其核心在于通過理解來推測未來的時空狀態。

基于世界模型構建的智能體，旨在一次性解決機器人規模化落地的三大泛化瓶頸。一是環境泛化，讓機器人能適應不同家庭、工廠等動態環境。而是本體泛化，實現同一模型可適配不同形態的機器人身體。三是任務泛化，可執行炒菜、搬運、檢測等多種任務。

“我們希望有一個模型的智能體，能夠解決多方面的泛化性問題，這樣整體的成本就能下來。”胡魯輝總結道。這正指向了智澄AI技術路線的內核：專注于物理智能與世界模型的研發。

▍具身實踐：定義“新生產力工具”的TR機器人系列

基于“物理智能”的技術構想，智澄AI將其轉化為名為TR的機器人系列。胡魯輝闡釋，“TR”即Transforming Robot，意為“改變機器人”，寄托了推動機器人時代到來的愿景。

公司以快速迭代將理念轉化為產品。TR1至TR3主要用于驗證模型，而TR4與TR5則是兩款定位清晰的量產機器人。TR4是一款強調應用與靈活性的輪式升降雙臂機器人，TR5則是一款定位高質量高性能的全尺寸人形機器人。在TR4發布僅三個月后，其升級版TR4 Pro即推出，以更高的穩定性與可靠性滿足工業需求。TR5同樣快速迭代，其Pro版本在保持性能的同時，將重量從78公斤優化至68公斤，實現了輕量化突破。

胡魯輝強調，智澄AI機器人的設計哲學源于第一性原理，目標是打造 “新生產力的工具” ，而非人類的仿制品。“我們發明了車，不能說車跑得跟我一樣快，應該是我們的10倍甚至更快。” 在這一理念下，TR5機器人實現了單腿800公斤（8000N力矩）的驚人承重能力，旨在完成人力不可及的高負載作業。公司通過融合諧波、行星、RV等不同減速器方案，針對性地優化速度、精度、負載等關鍵參數。

目前，TR系列機器人已通過京東自營渠道面向市場，應用場景覆蓋工業制造、物流、消費及特種領域（如生化檢測）。

▍范式定義：通用化與極致性能的融合之路

胡魯輝的分享定義了一條獨特的產業路徑：它不滿足于在單一垂直場景中尋求即時落地，而是致力于攻克物理智能的根本性泛化難題；它不追求機器人與人類的形似，而是追求在力量、速度與可靠性上創造“超人體”性能。

這條路徑融合了對AI 2.0終局的判斷（通用物理智能），對核心技術的前瞻（世界模型），以及對產品本質的重新定義（新生產力工具）。它揭示出，在具身智能的賽道上，除了垂直深耕與部件創新，還有一種推動范式變遷的可能，即通過打造兼具“強通用大腦”與“高性能身體”的一體化智能體，直接叩響下一個時代的大門。