摘要：最近，一家来自上海人工智能研究院体系的初创企业“灵境智源”发布了它的首款“具身智能计算平台”——“德沃夏克”架构（Dvorak Architecture），以及基于该架构的 “致境”T 系列端侧算力平台。这两个平台试图从底层计算架构的角度解决具身智能“还不够聪
「机器认知与行动的一体化。」
文｜徐牧心
在2025年的人工智能产业里，新的竞争焦点正在从模型层转向具身智能，让AI不仅能“想”，还能“做”。但现实是，“知行”之间仍有鸿沟。
最近，一家来自上海人工智能研究院体系的初创企业“灵境智源”发布了它的首款“具身智能计算平台”——“德沃夏克”架构（Dvorak Architecture），以及基于该架构的 “致境”T 系列端侧算力平台。这两个平台试图从底层计算架构的角度解决具身智能“还不够聪明”的行业难题。
在其创始人孙博看来，这是一次“让智能真正走向物理世界”的尝试。
Part01
给机器人“大脑”和“小脑”
“人类有大脑和小脑，大脑负责思考，小脑负责执行。我们希望机器拥有的结构是既能思考，也会行动。”孙博说。
“德沃夏克”架构采用“大小脑”协同设计：大脑负责思考与决策，小脑负责控制与执行，两者之间由一套“神经通路”系统实时协同。基于此架构的“致境T系列”计算平台，则可以覆盖从中端到高端的全算力区间。采用国产芯片并兼容国产操作系统，实现了全栈自主可控。目前，灵境端侧计算平台已在灵巧手、协作机械臂、四足机器人、轮式与双足人形机器人等领域落地。
这种“大小脑融合”能让机器人从“云端学习”落位到端侧做出即时推理判定执行，这可以说是补充了机器人的“智力”。事实上，目前通用机器人普遍存在着肌肉有余，智力不足的情况，比如在全球首个人形机器人半程马拉松中，20支参赛队伍仅6支完赛；在世界人形机器人运动会上，百米障碍赛完赛率低于 30% ，起跑即“扑倒”的场景屡见不鲜。
而如何才能让机器人先迈出百米赛跑的第一步呢？以“取快递”为例，当AI接收到指令，从“知道要取快递”到“怎么取快递”，依赖的正是“大模型驱动决策”：大模型会先拆解指令 ——“走出房间→找到走廊货架→识别属于‘我’的快递→抓取快递→返回房间”，过程中应对突发情况：例如走廊有行人经过，会自主规划绕行动线；若货架上快递堆放密集，会判断先移开外层快递再取目标件；若遇到快递单信息模糊，会通过扫描条码进一步确认——这些动态决策不是靠预设程序，而是大模型实时推理的结果。
Part02
“物理AI”
与灵境智源产品所呈现的“工程化”气质相似，孙博的创业之路也始终贯穿着“软硬件系统思维”。
2014年，孙博第一次创业，联合创办了珠海精实测控——一家专注国产测控系统的公司。精实测控从零起步，十年间成长为十亿级企业，产品出口全球。那是一个强调“工业自动化”的时代，孙博的研发重点是让机器“精确测量与稳定控制”。
刚好在十年后，孙博选择第二次创业，在上海人工智能研究院创立“智脑创新中心”孵化灵境智源科技，业务核心聚焦具身智能的核心计算平台。这其实与十年前的智能装备非常相似——都处在“智能化系统级瓶颈”的前夜。
对比来看，孙博的两次创业刚好契合了中国两次“AI+产业”的创业浪潮——
深度学习在2012年后成熟，也出现了GPU 与移动/摄像头终端普及、视频监控与安防/制造业等强需求，这催生了商汤、旷视等明星公司的出现，代表的是“把AI嵌入到硬件与感知终端”，强调计算机视觉、语音识别、嵌入式测控等。
而近年第二波“AI+产业”浪潮则伴随着ChatGPT的出现，把通用、大规模的“智能”以模型形式构建成平台，再去覆盖行业与消费，更强调通用性、生成能力与平台化商业模式。
孙博告诉「暗涌Waves」：相比第一代AI产业浪潮的算法固化、无自学习能力、依赖预设规则，“当下基于大模型和更强算力，能在端侧实现自学习、自泛化，具备环境适应力”。
进而，他提到“物理AI”的概念。“AI必须理解物理世界，理解力和行动力要融合。”
“物理AI”不只是计算，还要能触摸、抓取、移动、协作，而是AI走向现实世界的关键一步。而实现“物理AI”的基础，就是计算架构的变革。
当下，“物理AI”正成为具身界新的buzz word。比如日立集团、小鹏都在物理AI领域大手笔投入，英伟达此前发布的新模型Cosmos-Reason1-7B，目的也是用于物理AI应用与机器人的推理型视觉语言模型（VLM）。大公司们摩拳擦掌，实则都在为同一个目标冲锋：拿下物理AI的未来。
目前，灵境智源团队成员来自AI芯片、控制系统与嵌入式架构等多个领域，平均年龄 32 岁。公司已与国内多家机器人厂商达成合作，重点布局灵巧手、各类型具身机器人与工业、医疗等泛具身智能场景市场。
孙博坦言，从智能测控走向具身智能，对他而言是一种自然的延续——过去解决机器的物理控制，如今要解决机器的认知与行动一体化问题。也就是从教机器“怎么动”，到解决机器“怎么想”和“如何做”。
从工业自动化到通用智能，从测控系统到“知行合一”的计算底座，灵境智源的探索也许只是起点。但在这个AI重新定义硬件与系统边界的时代，它让人看到了一个可能的答案——下一代智能，既要能思考，也要能行动。
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来源：新浪财经