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【央视新闻客户端】

专题：2026世界机器人大会论坛

　　8月
，在2026世界机器人大会（WRC）期间，知跃空间智能正式首发新一代类脑仿真平台“知跃灵物（DeepSoma） ”
。

　　按照官方介绍 ，这是一款面向脑科学与类脑智能研究的全脑仿真基础平台
，提供大脑（Brain）
、环境（Environment）、身体（Body）一体化建模 、训练
、求解与仿真能力；平台发布视频以知跃自主构建的“数字果蝇
”为展示对象，呈现了从真实全脑连接重建 ，到自主感知、决策 、运动
、环境交互
，再到跨本体迁移的全过程。公司将其定位为面向国家“十五五”前沿科技攻关方向的全脑仿真基础平台 。

　　这家以“从真实大脑出发，寻找下一代智能的源代码 ”为理念的公司 ，主张AI从“数据驱动
”走向“结构驱动”。在资本端，知跃空间智能同样动作密集：2026年2月至7月连续完成5轮融资
，团队称9月还将收官一轮
。

　　在公司创始人钱琳瑞看来，当前以大数据、大算力驱动的AI大模型已经逼近瓶颈：互联网数据被“喂完 ” ，单模态数据难以支撑AI真正走进物理世界；而人脑以约20瓦的低功耗
，就能完成复杂的感知 、决策与执行。因此，知跃选择了一条“反着来”的路径：从1：1复刻生物大脑出发 ，寻找非大数据、非大算力驱动的下一代模型底座 。

　　在WRC大会上
，我们也与钱琳瑞博士见了一面，详细聊了关于知跃所走的这条“智脑
”路线
。以下为对话内容 ，有部分删改和调整：

　　新浪科技：知跃对外主打的是“智脑”这个概念。能不能先介绍一下
，这次新品主要亮点在哪里？以及为什么突然想要做这样一个产品？

　　钱琳瑞：现在AI的模型底座，基本上都被大模型范式主导 ，而这条路目前已经看到了它的瓶颈——互联网数据已经全部用完了 。从模型本身来说
，它是纯数据驱动的，所以它的智能上限是可以看到的
。

　　另外一个问题是数据模态。互联网时代所使用的一维
、二维图像数据 ，以及语义文本数据，基本上都是单模态的 。但AI要从大屏幕真正走到真实的物理空间里
，它需要的是多模态的数据
。多模态数据该怎么整合、该怎么用AI模型去搭建？其实AI现在也很难解决。所以现在很多团队在用类似“潜空间 ” 、“WAM
”，希望寻找一个特征空间 ，把各种不同模态的特征在新的空间中对齐
，其实“大脑”本身就具备多模态的处理能力，所以我们也想借鉴大脑来找到解决的方法 。

　　第三个问题是低功耗
、低算力、自主学习能力在Physical AI 时代也变得更加重要 ，这些也是从大脑中可以直接学习的“智能 ”
。我们人类举一反三 、举一反百的能力
，完成复杂任务只需要“一个馒头
”的能量，是非常值得借鉴的。

　　所以我们在考量：是不是可以通过复刻一个生物大脑 ，去探索下一个时代非大数据驱动
、非大算力驱动的、一种新的模型框架和模型底座 。这是我们真正想做的事情。

　　新浪科技：现在做具身机器人的厂商很多
，大的小的都有
。咱们这套产品是不是有共通性，可以放在任何一台机器人上？

　　钱琳瑞：都可以。我们做的是模型底座 ，在Physical AI整个时代里面
，具身其实只是一个板块 。

　　具身这一块，我们其实跑得非常快
。2025年做这件事的时候 ，赶上了具身的大浪潮，但当时很多机构认为我们走的技术路线非共识
，认为“AI大模型加上具身的数据，一定可以训出一个好的模型”。但整个2025年到现在 ，借助资本和大量具身数据的力量
，具身机器人仍然产业化落地缓慢，大部分都卡在了Sim2Real的gap ，以及交付周期 、交付成本的问题上 。

　　回过头看
，我们很坚定地认为，传统AI那条套路是搞不定的
。所以我们在做的事 ，就是直接把生物模型放到机器人上：各种不同形态的
，无论是单臂
、双臂、轮式 、人形，让它在具体场景里真的干活 ，你能看出来这个东西是有价值的。

　　新浪科技：我们也看到
，知跃在很多领域已经落地了，这些场景与我们的技术方向之间是什么关系 。

　　钱琳瑞：我们在选场景的时候 ，实际是两个大的考虑
。

　　第一是标杆作用。在行业选择上，我们没有选那么碎
，在B端，包括我们最近在推进的泛C端 ，各有一个场景突破下去就行 。

　　第二是技术路线的考虑
。现在的机器人交付方式有很多
，因为大家融了很多钱，它还不是一个纯商业化的逻辑：有人为了占住市场 ，不惜赔钱在做。我们不愿意卷在这个路线里面
，所以在做的时候会考虑：这个东西不是你砸钱就能做的，只要没有新的技术突破 ，这事肯定做不了的可能我们自己会认为更值得去投入 。

　　我们第一个在水下做的深海机器人
，水下几十米深，连环境光都没有。所以这个难度 ，比地面
、比高空各种形态的机器人高很多
。

　　在大C端和大B端这种场景里
，我们主要锚定的，是以我们的技术占绝对优势的：包括成本、包括性能的优势。我们希望它未来具备纯商业逻辑下的可复制性 。

　　新浪科技：未来还会推动什么样的场景？

　　钱琳瑞：在整个Physical AI的场景里 ，除了具身场景外，我们还想要推动的
，是生物的场景—包括虚拟细胞，脑机 ，但重点还是为这些行业提供模型
。还有更远期的目标
，数字永生。

　　新浪科技：如果从短期目标和长期目标来看，分别想达到一个什么样的程度？

　　钱琳瑞：从1-3年维度 ，我们短期是希望完成接近人脑70%—80%的一个脊椎动物的大脑 。

　　然后在5年左右
，我们希望能复刻一个完整成年人的大脑，然后把它搬到机器人上 、搬到计算机里 ，在数字大脑中研究意识是生物大脑、身体和环境共同作用的产物
，还是也可能产生于某种复杂的计算结构？研究一个机器是否能够谈论自己的情绪
、自我和体验，我们能否为意识建立可以检验、可以证伪 ，而不仅仅依赖直觉的科学判据？

　　我们所有关于高阶的智能和低阶的智能
，是否全部都在脑的连接结构里面？如果大脑被复刻，是否可以延缓大脑衰老 、形成新的本我等
。所以真正的数字永生 ，是我们未来几年要做的规划。

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅
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