5月9日，大灣區首座實戰型人工智能研究院——香港科技大學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任院長。

　　但這場揭幕儀式上更值得玩味的細節是：臺下坐著不少來自HKIC等創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術支持，還因為賈佳亞的另一重身份——AI獨角獸、工業智能體企業思謀科技創始人。

　　具身智能當下有多火已不必過多贅述。人形機器人憑借“通用人工智能”的宏大敘事，激起投資人抓住下一個“iPhone時刻”的欲望。但賈佳亞和他的思謀科技卻是個獨特存在。這家曾創下大灣區最快躋身獨角獸紀錄的公司，在人人都在談人形機器人的時候，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，追求一個看起來樸實無華的指標——產業滲透率。

　　非典型的學術大牛創業

　　賈佳亞的雙重身份，本質是一場關于產學研融合的實驗范本。

　　港科大擁有亞洲第一的大數據科學與人工智能專業，是無數AI學子夢寐以求的最高學府。20余年前，賈佳亞正是從這里博士畢業，開啟了學術、產業、創業三線交織的人生。從香港中文大學終身教授，到加入騰訊優圖實驗室，而后創立思謀科技，再到這次回到母校出任院長，賈佳亞的每一次轉身都打破常規。

　　賈佳亞的履歷堪稱頂配，早已成為AI領域的宗師級人物，并與“頂會收割機”等標簽緊密相連。他發表了200多篇論文，引用量超90,000次，H指數超110，他的論文不僅包攬SIGGRAPH Asia“Test-of-Time Award”2023第一屆、2024第二屆獎項，各種頂會獎項更是拿到手軟。他的學生中超40位活躍于學術界與工業界，擔任高校教授、實驗室主任及初創企業創始人等重要角色，成為人工智能領域的中堅力量，如商湯科技董事長及CEO徐立，上海交通大學教授、穹徹智能聯合創始人盧策吾等。

　　2019年，賈佳亞創立思謀科技，將他的學術成果更迅速、更全面地轉化成“產線氧氣”。思謀科技在中國AI產業中是獨樹一幟般的存在，不僅是由于創始團隊的學術光環，還有一種務實得近乎偏執的“反共識”勇氣。

　　當整個行業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器人研發，并期望借此開啟通用人工智能新時代時，思謀科技卻借助工業智能體，率先在工業領域取得突破和落地。

　　這種底氣一定程度上來自思謀將頂刊論文“零時差轉化”為產線剛需的能力。記者查閱該團隊近三年在CVPR、NeurIPS等頂刊發表的數十篇論文發現，其核心成果直擊數據稀缺、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實驗室階段，而是切實落地到各大工業場景中。相關技術轉化成果更先后入圍工信部和市場監管總局“揭榜掛帥”項目、“工信部第一批先進適用技術”等名單。

　　而這種硬核轉化能力，最終具象化為思謀科技極具辨識度的工業智能體戰略：去形存智，不拘泥形態，將工業智能體的核心技術拆解為“腦(全自研工業多模態大模型)、眼(先進視覺傳感器)、手(AI機器設備和機械臂)”三大模塊，根據不同細分場景靈活打造解決方案，專注為生產制造全流程提質降本增效。

　　這看似保守的決策，實則暗含思謀基于對工業生產本質需求的深刻洞察，很快便成為思謀的核心競爭力。

　　機器人進廠為什么這么難？

　　在思謀科技死磕技術落地并實現商業閉環的這些年，AI產業風云變幻，大模型、機器人一浪高過一浪。尤其從2024年下半年開始，人形機器人迅速躥紅，相關創業公司的估值是一日千里。

　　然而，傳統產業的智能化轉型，遠比技術概念的火爆更為復雜——實現機器人在產線的穩定作業，需要跨越感知、決策、執行等多維度技術壁壘，人形機器人“進廠”打工目前依然困難。

　　現狀是，人形機器人即便是執行掃碼、搬運等簡單任務時也會卡殼，離不開人工干預;而且運動控制缺乏基本的穩定性，現在最先進的人形機器人，也沒有解決行走中突然摔倒的問題。還有一個常被忽視的痛點是能源：人形機器人普遍續航能力差。復雜的運動控制、有限的續航能力，以及對工業環境的適應性不足，使其暫時難以滿足產線的連續性與穩定性要求。

　　一位新能源汽車工廠負責人告訴記者，他們曾嘗試引入人形機器人負責電池模組搬運，結果因續航不足40分鐘、抓取誤差太大，最終不得不用回機械臂。技術的系統性瓶頸，暴露了人形機器人當前的落地困境。一位投資人感慨，“別再說人形機器人的‘iPhone時刻’了，現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化。今年初，金沙江創投合伙人朱嘯虎公開表示“批量退出人形機器人”，某種程度上折射出行業的集體反思——當技術突破與商業回報的時差超出預期周期，尋找確定性更強的落地錨點成為必然選擇。

　　實際上，與朱嘯虎持類似觀點的投資人不在少數。前述投資人調侃，人形機器人最大的落地場景是朋友圈，說到落地，我們應該關注的是效率提升、成本降低和產品/服務質量保障，跟外形是否酷炫沒有關系。“具身智能落地的關鍵，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器人，最終都需通過解決生產實際痛點，從輔助人工，到在半導體、芯片等高精密的未來生產場景，以卓越的智能決策和出色的機械穩定性超越人工，實現從概念創新到產業賦能的跨越。”

　　在這條探索之路上，思謀科技的“去形存智”戰略選擇，為具身智能的落地和商業化提供了模板。目前，思謀自主研發的工業能智體，已扎扎實實地鋪進上百家全球大客戶的工廠或流水線并已持續穩定工作了上萬小時。

　　遙遙領先的商業化

　　商業化落地被視為技術成功的關鍵標志。無論是300家客戶還是上萬個小時，放在具身智能賽道，都是個驚人數字，但思謀做到了。

　　在思謀科技創始團隊看來，最前沿的技術必須與最務實的商業結合才能創造最大價值。這是與當前潮流截然不同的敘事，沒有炫技，也不卷參數排名，如何讓全球制造業巨頭心甘情愿買單?

　　思謀的商業化路徑，始于對制造業痛點的深度洞察。2020年，思謀實現明星產品高通用智能工業平臺SMore ViMo的商業交付。而這一平臺的研發，源起于與美國一家全球領先的電動汽車制造企業的合作。這家企業電池裝配產線長期被兩大難題困擾：線束安裝防錯檢測依賴人工，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雜缺陷場景，定制開發多角度視覺系統與多模型算法，充分利用軟硬資源實現線束狀態精準識別及模組缺陷全檢，大幅降低人工依賴，提升關鍵工序檢測能力，為產線自動化與質量穩定性提供解決方案。

　　痛點狙擊、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，思謀實現了從0到300，不僅讓思謀科技收獲龐大的客戶群體，還積累了獨有的“場景”資產，成為其研發工業多模態大模型與智能體技術的有力支撐。

　　2023年11月，思謀科技發布全球首個工業多模態大模型IndustryGPT，涵蓋超200個不同的工業場景，超300萬張工業圖像，超500億Tokens的海量數據。基于IndustryGPT，思謀科技的工業智能體擁有了“超級大腦”，形成了跨模態認知、跨場景遷移、自主決策優化的能力，使智能體能夠適應不同行業的復雜需求，讓AI在制造業中深度滲透。

　　以思謀科技打造的AI智能化解決方案為例，同一套工業智能體架構既能用于消費電子產品的高精密制造，也能快速調整為面向新能源電池而行業的智造設備，相關智能體技術甚至能擴展至食品醫藥等無菌應用場景。這種“一專多能”的產品特性，使其客戶拓展效率遠超傳統智能制造企業，短短數年內便覆蓋車類制造、新能源、3C、精密工業、食品醫藥等多個行業，為近百億件工業品的品質安全保駕護航，其中單是五軸AI智能設備就超20億件。

　　而細分場景的積累與反哺，更讓思謀科技的商業化形成正向循環。每服務一家客戶，系統就會在真實生產場景中沉淀大量實戰經驗，這些來自一線的應用反饋又成為優化工業大模型、迭代智能體算法的“養分”，隨著技術的不斷進化，思謀科技的產品與服務愈發貼合客戶需求，形成“技術提升-客戶增長-場景驗證積累-技術持續提升”的閉環。

　　思謀科技更是打破了AI企業“高估值、低盈利”的怪圈。蘋果、特斯拉、立訊、中車、富士康、京東方......這個不斷擴大的KA朋友圈，不僅驗證了思謀產品的市場價值與技術實力，更為思謀帶來了穩定的現金流。思謀科技把自己打造成為為數不多的、具備自我造血能力的AI獨角獸。

　　當然，在任何時候這樣的企業都是投資人追捧的。據了解，思謀科技目前已完成了超十億人民幣的新一輪融資，且估值還在繼續上揚。

　　一位投資人坦言，在市場情緒上升期，很多創業團隊都能拿到大量融資。但他更關注的是，在充滿不確定性的AI賽道，哪些團隊能夠有足夠的韌性和定力，通過時間的累積做出真正商業化的產品，并能務實地落地，這才是打動他的關鍵。

　　而隨著賈佳亞履新馮諾依曼研究院院長，這場產學研協同的鮮活實驗將迎來更多正向力量。研究院錨定的具身智能、多模態大模型研發與應用等前沿領域，與思謀扎根的產業場景需求高度契合。未來，借力研究院深厚學術資源與人才優勢，思謀有望攻克更多智能體技術難關;而企業從實戰場景中積累的海量真實應用反饋、沉淀的成熟方案，又將反哺研究院基礎研究，進一步加速技術的轉化和生態的完善。這場從學術啟航、在產業落地的探索，也讓人們對“學術創新—技術落地—產業升級”的實現路徑，有了更多想象空間。

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