菜鸟前CTO李强创业做Physical AI平台，昆腾动力获云启、商汤超亿元种子轮融资

事件概述

Physical AI平台公司昆腾动力（Quantum Dynamics）近日完成超亿元种子轮融资，由云启资本、商汤科技联合投资，多维资本参与项目孵化与团队组建。资金将用于Physical AI核心技术研发、人才梯队建设及全球化市场拓展。公司成立于2026年上半年，聚焦AI与真实物理世界的深度融合，自研可跨多场景复用的通用智能系统技术，定位为面向全行业的Physical AI底层平台。

核心信息

• 创始人兼CEO李强在阿里巴巴集团任职17年，曾担任菜鸟集团CTO、阿里巴巴国际数字商业板块CTO，并兼任菜鸟无人车总经理，统筹自动驾驶技术研发与商业化推进，管理全球数千人研发团队。其团队曾与海外200个国家的邮政系统开展深度业务对接。
• 核心团队覆盖前沿研究、模型研发、硬件工程到全球化商业落地的关键环节。李强表示，不需要等一个完美的通用模型出现再去找场景，而是先找到能把现有技术转化为客户价值的切入点，率先跑通商业化。
• 行业背景方面，业界认为Physical AI已成为大语言模型之后的下一个主战场，竞争焦点正从模型参数规模转向真实数据厚度。IDC报告显示，2025年中国具身智能机器人用户支出规模预计超过14亿美元，到2030年将达770亿美元，年均复合增长率94%。

技术路线与数据策略

昆腾动力选择物流仓储作为训练场。一个中型仓库中，拣货机器人每天完成数万次抓取、放置、扫描、贴标动作，覆盖刚性箱体到柔性包裹、标准尺寸到异形SKU等操作类型，每次成功或失败都能形成无需人工标注的信号。

公司搭建了数据闭环体系：端侧机器人运行轻量级算法，实时识别高价值数据片段，包括需要人工干预的场景、模型预测置信度低的“近似失败”状态，以及反复尝试未成功的困难案例；这些数据被自动打标并回传训练管道。涉及人工干预的数据，算法平台只截取最具学习价值的片段，剔除冗余信息。由此形成两个特点：每新增一个部署仓库就新增一个数据来源；真实数据越厚，模型泛化能力和成功率越高，后续接入新客户、新场景的成本和周期越低。

系统平台由六个技术模块协同构成，覆盖数据归集、模型更新、集群协同进化的完整体系，核心包括：

• 具身原生的World-Action Model（世界动作模型）：联合建模视觉、动作、本体状态与触觉信号，学习“一次操作会如何改变物理世界”，并满足机器人实时控制需求。
• Human-in-the-Loop（人为介入AI回路）机制：判断机器人的人工介入时机，并将每次干预转化为训练数据，提升单人可管理的机器人数量。
• 轻量级World Model Corrector（世界模型校正）：实时监控动作执行偏差，在操作失效前触发纠偏、重规划和重试。
• 面对新客户和新仓库，无需重新训练全模型权重，而是通过Test-Time Training（测试时训练）、少样本示范和历史经验复用，快速适应不同货物、货架、光照和流程变化。
• 所有机器人组成持续学习集群，每台设备的成功、失败、干预和恢复经验，通过离线强化学习、偏好优化、仿真训练与真机验证，持续更新至整个机群。

阶段规划

• 2026年：重点瞄准B2C、中小B电商仓库，聚焦补货上架、货品拣选、包裹打包三大人力密集工序，优先在美妆、医药类SKU规整的仓储环境实现人机协同混产模式的规模化试点。
• 2027年：向复杂快递网点延伸，并按“物流仓储→工业产线、零售货架、医药分拣→商用服务→居家民生服务”的路径拓展场景边界。

创始人与投资方观点

李强认为，赛道竞争核心在于数据采集效率与单位数据成本。大规模落地仓储机器人，是为了打通真机强化学习后训练和整机群持续进化的闭环，形成与Claude、特斯拉FSD相似的终端规模优势。他表示，进入居家、康养场景仍需解决小样本学习能力不足、全域安全体系待完善、自适应力触觉控制提升等关键问题。

商汤资本认为，物流是当前具身智能赛道里最扎实的落地赛道之一，AI机器人的降本增效价值可直接量化，李强的物流、电商产业认知和团队资源协同能帮助项目快速切入核心仓储场景。云启资本表示，物流具备任务高频、反馈清晰、商业价值明确等特点，是验证机器人能力、积累真实数据并提升模型泛化能力的重要入口。