原力灵机唐文斌：具身智能的务实落地与DM0模型的数据飞轮
原力灵机CEO唐文斌聚焦物流场景，通过DM0模型与阶跃星辰数据融合，解决具身智能数据死锁，追求迭代效率而非短暂领先。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体类别 | 具体信息 |
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| 公司名称 | 原力灵机 |
| 核心人物 | 唐文斌（CEO） |
| 技术模型 | DM0模型（具身原生模型） |
| 关键技术路线 | VLA（视觉语言动作模型）、世界模型、多源数据混合训练 |
| 核心合作伙伴 | 阶跃星辰（数据融合训练） |
| 主要应用场景 | 物流（拣选、抓取、打包等手部操作） |
| 创业时间 | 2025年3月 |
| 首次模型发布时间 | 2026年2月10日（创业近一年时） |
| 行业评测 | 联合Hugging Face发起RoboChallenge真机Benchmark |
| 原发布时间 | 2026年03月30日 |
💡 业务落地拆解
原力灵机的创业逻辑始于对AI 1.0时代的反思。创始人唐文斌认为，摊子铺得太大是旷视时期的重要教训。因此，二次创业的原力灵机在具身智能领域采取了极度聚焦的策略：过去一年中，没有卷订单规模，也未急于推出“软硬全栈”故事，而是将主要精力投入模型开发及数据、框架、评测等AI基础设施工作。
> “一直跑在前面”的迭代能力，和“短暂的领先”相比，是更本质的竞争力。
唐文斌将当前阶段的核心挑战定义为 “数据死锁”：没有真实场景数据就训不出好模型，而没有好模型又无法进入场景。原力灵机的解法是寻找符合当前机器人能力（“学徒工”而非“正式工”）的容错场景。物流成为首选，并非因其绝对容错，而是可通过系统设计（如机器人先干，失败后人接管）和节拍容忍度来化解风险。
技术路线上，原力灵机的核心差异点在于其DM0模型。唐文斌强调 “最好的具身智能模型应该从Day 1就接触物理世界数据” 。为此，公司与阶跃星辰合作，进行了互联网、自动驾驶、机器人三类数据的多源混合训练。这种“具身原生”路径旨在避免模型后期“偏科”，提升其在物理世界中的能力上限。
> 与其说非共识，不如说这是别人做不了的事。三类数据在不同公司手里……我们能做，是因为和阶跃星辰恰好是有底层信任。
在模型架构上，原力灵机主张世界模型和VLA应该是一套统一的架构，而非相互替代。模型应在同一框架内同时预测动作及动作后的世界变化，学习完整的因果关系。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 竞争力本质在于迭代效率，而非短暂领先：在技术快速变化的领域，构建快速发现问题、修正问题的内部能力，比追求某个时间点的技术领先更为重要。企业AI化应注重构建持续学习和优化的数据与工程体系。
2. 破解“数据死锁”需务实选择场景：AI落地初期，应主动寻找并设计容错、对节拍有容忍度、能长时间作业且有一定泛化潜力的场景。通过系统设计弥补技术短板，让AI在可控风险下积累宝贵的“错误数据”（Outlier Data），驱动模型进化。
3. 战略聚焦与价值务实：原力灵机的案例表明，在资源有限的创业阶段，max(A+B+C)基本上等于max(A,B,C)。将最强的一项能力做到极致，远胜于将资源稀释到多个方向。企业引入AI时，也应集中火力，在最有优势的业务环节实现深度闭环，而非追求表面的“全栈”故事。
4. 合作构建数据壁垒：单一类型的数据难以训练出强大的具身模型。原力灵机与阶跃星辰的合作揭示了通过战略伙伴关系，整合多源、异构数据（如互联网、自动驾驶、机器人数据）的可能性。这要求企业间建立深度的技术信任与清晰的权责机制。
唐文斌为具身智能的“ChatGPT时刻”设定了务实标准：“一个场景1000台机器人，持续运行”。这标志着业务流程的完全闭环与商业模型的算清账目。当前，行业仍处于向此目标攀登的过程中，原力灵机的路径提供了一种以迭代效率和数据飞轮为核心的务实蓝图。
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