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让都会成为生命体：酷哇宣布WAM 2.0天下模子，，，，，，，，剑指RoboCity终局

2026-02-26 09:27:28

允中发自凹非寺量子位 |正华包管署理有限公司公众号 QbitAI

Scaling Law在物理天下失灵了吗？？？？？

大模子重塑数字天下之后，，，，，，，，物理AI成为了下一个征途。。。。。。。。

但在自动驾驶之后，，，，，，，，通用机械人正面临着一道亘古未有的工程天堑——

真实物理天下开放、一连且强因果约束，，，，，，，，使命高度多样、交互工具不可穷举、失败本钱极高。。。。。。。。

行业正告竣新共识：

Scaling Law依然有用，，，，，，，，但仅靠堆砌真实数据已触及天花板

要实现规�；；；；；；；�，，，，，，，，通用机械人必需在行动前具备“明确、推演并评估物理天下”的能力。。。。。。。。

于是，，，，，，，，天下模子（World Model），，，，，，，，以及进一步的情形与行动统一建模架构——World-Action Model（WAM），，，，，，，，正在成为物理AI的要害基础设施。。。。。。。。

作为具身智能领域的代表性玩家，，，，，，，，由上海交大系手艺“双子星”——何弢博士与廖文龙博士联手掌舵的酷哇科技（Coowa），，，，，，，，近期宣布了其焦点手艺底座——COOWA WAM 2.0天下模子

这次升级标记着机械人最先从“行动复现”转向“妄想推理”，，，，，，，，完成了从模拟者向思索者的跃迁。。。。。。。。

模拟学习的止境：为什么“闭环数据”不敷用了？？？？？

已往十年，，，，，，，，深度学习的乐成主要建设在“大规模真实数据驱动的自监视学习”之上，，，，，，，，GPT系列正是这一范式的典范代表。。。。。。。。

然而，，，，，，，，若是将这一逻辑迁徙到机械人领域，，，，，，，，却可以发明一个尴尬的漫衍外（OOD）陷阱。。。。。。。。

语言系统的词汇与语规则则虽然重大，，，，，，，，但终究是有限的，，，，，，，，新样本大多落在既有的语义流形之内。。。。。。。。而物理天下截然差别——状态与交互的组合近乎无限，，，，，，，，且行动的效果无法仅由历史共现模式推断

在这样的系统中，，，，，，，，仅依赖真实数据的模拟学习保存一个致命的数学缺陷：累积误差（Cumulative Error）

在长序列的多步决议中，，，，，，，，细小的状态展望误差或行动执行误差，，，，，，，，会随着时间和情形反响被一直放大。。。。。。。。

这导致系统迅速偏离训练数据的漫衍，，，，，，，，进入模子从未见过的“未知区域”。。。。。。。。一旦进入该区域，，，，，，，，机械人行为失稳甚至灾难性失效便不可阻止。。。。。。。。

更由于物理天下的不可逆性，，，，，，，，我们无法像训练AlphaGo那样在真实天下中举行无限次的试错。。。。。。。。高质量交互数据收罗本钱高、长尾场景（Corner Case）复现难，，，，，，，，组成了物理AI的“数据长城”。。。。。。。。

因此，，，，，，，，通用机械人必需引入反事实推演（Counterfactual Reasoning）能力——即机械人在执行行动之前，，，，，，，，在脑海中预演“若是我这样做，，，，，，，，天下会酿成什么样”。。。。。。。。

这正是World-Action Model (WAM)保存的意义。。。。。。。。

范式重构：从“感知-执行”到“推演-决议”

古板的机械人系统遵照“感知（Perception）→ 战略（Policy）→ 控制（Control）”的线性链路。。。。。。。。

这种设计的局限在于，，，，，，，，系统无法内在建模行动的潜在效果，，，，，，，，实质上是一种高维的“条件反射”。。。。。。。。

酷哇科技的COOWA WAM 2.0带来的是一种系统级的范式升级，，，，，，，，它是一个可学习的神经模拟器，，，，，，，，通过统一建模以下三大元素，，，，，，，，实现了可推演的决议能力：

天下状态：可视察的情形与工具表征；；；；；；；行动候�。。。。。。。。夯等俗陨碛胨宓目赡苄形�；；；；；；；状态-行动-效果：统计关联与因果演化。。。。。。。。

在这一架构下，，，，，，，，机械人不再盲目行动，，，，，，，，而是基于对天下的明确举行“头脑实验”。。。。。。。。

硬核拆解：COOWA WAM 2.0的四大手艺支柱

为了实现上述能力，，，，，，，，COOWA WAM 2.0在工程上构建了四大焦点�？？？？？�，，，，，，，，巧妙地融合了“快思索（直觉）”与“慢思索（推理）”。。。。。。。。

1、基于语义的表征学习 (Semantic Representation Learning)

——机械人的视觉皮层

低层的像素信息难以直接用于决议，，，，，，，，机械人需要明确画面背后的语义。。。。。。。。

该�？？？？？槭褂猛枷�-文本对齐（Masking + 比照学习）手艺，，，，，，，，提取高层语义特征。。。。。。。。

它将纷沉重大的视觉输入，，，，，，，，映射为可明确、可盘算的情形表征（Latent Representation）

这不但解决了感知信息过载的问题，，，，，，，，更为后续的直觉系统和推理系统提供了统一、可迁徙的感知基础，，，，，，，，实现了跨使命与跨场景（如从环卫车到人形机械人）的泛化能力。。。。。。。。

2、基于视频天生的未来展望 (Video-based World Dynamics Prediction)

——物理天下的推演沙盒

这是天下模子的焦点。。。。。。。。

该�？？？？？橥ü郧樾巫刺蛄薪�，，，，，，，，学习物理纪律、工具交互和场景演化模式，，，，，，，，有点类似于Sora的视频天生能力，，，，，，，，但它更专注于动力学的一致性

通过自监视展望训练，，，，，，，，它能天生未来可能的动态场景，，，，，，，，为机械人提供一个零本钱的虚拟试验场

在这里，，，，，，，，机械人可以前瞻性地评估行动效果，，，，，，，，从而规避现实中的危害，，，，，，，，极大降低了累积误差的影响。。。。。。。。

3、直觉行动系统 (Intuition-driven Action Generator)

——系统1：快速响应的第一感

在开放情形中，，，，，，，，机械人不可对每一个行动都举行耗时漫长的逻辑搜索。。。。。。。。

直觉行动系统饰演了“系统1”的角色。。。。。。。。

它基于情形的高维表征和模拟学习习得的履历纪律，，，，，，，，不依赖逐步搜索，，，，，，，，而是直接使用直觉模子展望潜在行动效果，，，，，，，，快速并行天生多组行动候选

这使得机械人即便在面临突发状态时，，，，，，，，也能基于履历天生合理的应对计划，，，，，，，，包管了响应的实时性。。。。。。。。

4、VLM宏观约束 (Vision-Language Model Constraints)

——系统2：因果逻辑的守门员

直觉系统虽然快，，，，，，，，但容易爆发幻觉或违反恒久目的。。。。。。。。

此时，，，，，，，，需要VLM（视觉语言大模子）介入，，，，，，，，饰演“系统2”的角色。。。。。。。。

在COOWA WAM 2.0中，，，，，，，，VLM不直接天生底层的一连控制信号（由于不敷精准），，，，，，，，而是肩负宏观妄想与因果约束

宏观因果约束：将使命目的转化为高层约束，，，，，，，，避免低层行动爆发危险。。。。。。。。行动筛选与优化：在直觉系统天生的候选行动库中，，，，，，，，VLM凭证知识和物理逻辑举行“剪枝”和“优选”。。。。。。。。

这种“直觉天生+VLM约束”的互补架构，，，，，，，，既包管了机械人行动的快速反应，，，，，，，，又确保了决议切合人类意图与物理知识。。。。。。。。

从WAM到Robo City，，，，，，，，构建物理天下的“新基建”

COOWA WAM 2.0的泛起，，，，，，，，标记着通用机械人正在从“简单手艺模子”走向“通用认知底座”。。。。。。。。

但在酷哇科技他们看来，，，，，，，，手艺架构的完成度只是第一步，，，，，，，，商业系统的鲁棒性才是磨练物理AI是否成熟的最终标准。。。。。。。。

得益于COOWA WAM 2.0带来的极高泛化能力与低边际安排本钱，，，，，，，，酷哇突破了具身智能领域恒久保存的定制化陷阱和难以规�；；；；；；；е�，，，，，，，，预计2026年全系机械人交付量将突破10,000台，，，，，，，，并在全球50多个都会及地区实现常态化运营。。。。。。。。

更具里程碑意义的是，，，，，，，，酷哇近期宣布其已率先实现年度EBITDA（息税折旧摊销前利润）回正，，，，，，，，证实晰其通用机械人已从依赖资源输血的科研原型，，，，，，，，蜕变为具备自我造血能力和商业确定性的工业级产品。。。。。。。。

在这一商业基石之上，，，，，，，，酷哇正在构建一个被称为“Robo City”的未来都会图景。。。。。。。。

在酷哇的构想中，，，，，，，，未来都会中的数万台异构机械人将由一个个伶仃的个体，，，，，，，，跃升为通过WAM共享统一个“天下认知”的智能集群，，，，，，，，详细包括以下组成部分：

L4级无人小巴（Coobus）：在都会微循环中高效接驳，，，，，，，，买通出行的“最后一公里”；；；；；；；都会管家机械人：穿梭于CBD与公园，，，，，，，，化身为流动的智能交互终端，，，，，，，，基于人流热力争自动寻找需求，，，，，，，，实现“货找人”的动态商业闭环；；；；；；；泛具身效劳机械人：在无人商超与园区内部，，，，，，，，自主完成货架盘货、补货，，，，，，，，以及跨楼层的物资笔直流转。。。。。。。。

它们配合组成了一套笼罩全城的物理智能体网络（Physical Agent Network），，，，，，，，像水电网一样，，，，，，，，成为维持现代都会高效运转的新型基础设施

万台通用机械人重构现实，，，，，，，，WAM在沙盒中推演未来，，，，，，，，物理AI才真正迎来了属于它的高光时刻。。。。。。。。

酷哇科技，，，，，，，，不但是这套新基建的界说者，，，，，，，，更是跑在最前面的破局人。。。。。。。。

真是酷哇～

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