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没悬念的票房冠军，周星驰做对了什么
作者｜Li Yuan编辑｜郑玄今年年初，小龙虾 OpenClaw 爆火。它没有让模型自己突然变得更智慧，却让许多人第一次直观地意识到：原来大模型的能力，可以这样被接进日常生活。大模型真正开始干活，靠的往往不可是模型自己，而是一套把模型接进真实事情流的 harness。Harness 像一个后台控制室。模型在前台生成、计划和行动，系统在背后卖力权限、工具、影象、评估、人工接管和失败恢复。6 月 15 日，原力灵机宣布 Ferrata 多智能体混相助业系统。相比继续展示某一台机械人能完成什么行动，它更值得注意的地方在于：Ferrata 试图把这套 AI harness 的思路，推进到 Physical AI 的真实作业现场。Ferrata 是一套让机械人进入真实场景的 Physical Harness：它把业务系统、具身模型、多类型硬件、调理、宁静验证、远程接管和数据回流连接起来，让机械人能在货仓、物流分拣等场景里真正开始干活。它能做什么 ？简单说，是让还不敷完美的机械人，先在一套系统的�；は陆胂殖。杭虻ト挝窠桓捅厩布�，庞大任务交给具身模型和双臂机械人，长尾异常再流转给人工接管。每一次乐成、失败、重试和接管，又都会被纪录下来，酿成下一轮模型进化的数据。这次的宣布紧挨着 6 月 5 日，原力灵机宣布与物流机械人公司 Atomix 完成股权合并。显示出 Ferrata 不是一次伶仃的产品宣布，而是这次「模型 × 场景」合并后的第一张答卷：原力灵机试图把 AI harness 的思路，推进到 Physical AI 的真实作业现场。把业务系统、具身模型、多类型硬件、调理、宁静验证、远程接管和数据回流连接起来，让机械人能在货仓、物流分拣等场景里真正开始干活。Ferrata 显示出原力灵机的焦点野心：先用 harness 让不完美的机械人宁静进入真实场景，在真实业务中创立 ROI；ROI 跑通后，客户愿意扩工位、扩货仓，经济飞轮开始转动；安排规模扩大后，真实作业数据连续回流，数据飞轮也随之加速；最终，这些来自乐成、失败、重试和接管的数据，再反过来推动模型迭代。经济飞轮到数据飞轮到模型智能提升飞轮，原力灵机正在试图趟出一条智能飞升之路。01Physical AI 比 AI 更需要 Harness今年被许多人称为具身智能落地之年，但「落地」远比想象中庞大。具身智能现在的问题很微妙：上限已经能看到了。一个机械人完成一次庞大抓取、一次长程任务、一次跨场景操作，都会让人感受智慧的曙光已经泛起。但它的下限仍然不稳定。只要真正往现场走，就会看到大宗翻车场景：抓不起、放禁绝、卡住、误判、�；⑿枰斯さ鹘�。这直接导致了一个结果：许多具身智能项目只能先挑那些不太在意失败的场景。但越是不在意失败的地方，往往越不是需求最刚性的地方；真正有明确需求、愿意为自动化付费的货仓、工厂和产线，反而都要认真核算 ROI。相比于在虚拟世界运行的 AI，最大的失败可能只是无法完成用户的请求�；等艘坏┰诠ひ党【笆О�，好比抓不起一个软包，卡住一个异形件，马上就会拖慢一条履约链路，甚至让客户不敢扩第二个工位。而比起虚拟世界的 AI，机械人关于在真实世界运行的诉求又强的多。好模型需要真实机械人数据，真实机械人数据又需要大规模真实安排� ？烧媸党【安豢赡艿纫桓鐾昝滥Ｐ头浩�，也不可蒙受机械人在现场高频出错。这个死结，靠继续展示更多 Demo 很难解开。Ferrata 要切入的，正是这其中间层。Ferrata 的名字来自一种攀岩运动：在险要岩壁上装置钢扶手、脚踏和牢固缆索，让初学者能在�；は绿逖檎媸蹬逝�。放到 Physical AI 里，货仓、工厂和产线就是那面岩壁。Ferrata 提供扶手、缆索和�；さ�，让机械人能在�；は陆胝媸党【�。具体来说，Ferrata 把任务分成三层。Level 1 是标准自动化，用低本钱基础硬件处理简单、高频的主量任务，先把经济模型做实。Level 2 是具身执行，用 DM0 具身基础模型、Realtime-VLA 和双臂机械人处理软包、异形件、难吸取商品这些古板自动化难以笼罩的庞大长尾。Level 3 是人工接管。遇到极端异常，系统不让产线卡死，而是把任务流转到远程人工接管。同时，每一次失败、重试和接管都会被结构化纪录，进入后续模型更新和调理优化。这套分层没有「一个机械人什么都会」那么性感，但更接近真实业务的组织方法。它认可机械人会失败，所以提前设计失败之后的路径；认可长尾问题不可穷举，所以把人工接管放进闭环；认可真实场景不可停摆，所以让异常治理成为系统的一部分。02用经济飞轮发动数据飞轮据原力灵机称，Ferrata 系统最先落在物流仓储里的中小件拆零拣选。Ferrata 已经在某行业头部客户的真实货仓中完成实地测试，场景笼罩凌驾 10 万 SKU、日订单峰值数万单，测试重点包括 7×24 小时运行稳定性、多 SKU 混淆拣选准确率、业务波峰吞吐、异常自恢复。重点应用在电商、零售、医药、美妆货仓中。最有趣的是，原力灵机体现，它不可是「落地了一个场景」，而是具备了「商业化可复制条件」。已往许多机械人数据，是靠在实验室里花钱生造出来的。这些数据有价值，但很难完全笼罩真实场景里的长尾问题，并且只要想让数据连续增长，一定需要连续烧钱。Ferrata 想跑通的是另一种模式：在真实场景落地、创立经济价值的历程中生产数据�；等瞬皇俏瞬墒荻墒�，而是在完成订单、提升效率、降低本钱、创立 ROI 的同时，把乐成、失败、重试、人工接管和异�；指炊冀峁够吐枷吕�。如果这个模式建立，数据生产就不再只是研发本钱，而会酿成业务运行的副产品。这是一种用经济飞轮发动数据飞轮的思路� ？突绻芸吹角逦男侍嵘⒈厩陆岛屯蹲驶乇ㄖ芷�，就有理由扩工位、扩区域、扩货仓。而一旦客户愿意扩，数据就会变密。安排规模越大，真实作业数据越多；真实作业数据越多，模型和调理战略越容易进化；系统能力越强，又能笼罩更多长尾任务，进入更多场景。并且，Ferrata 不是从零开始找场景。6 月 5 日，原力灵机刚刚完成与 Atomix 的股权合并。Atomix 一直在仓储场景里做「存、搬、拣」完整链路的柔性仓储计划。它自研的托盘四向车销量位居全球第二，曾实现单系统安排 80+ 台托盘四向车，50+ 台规模的超大型托盘四向车项目数量位居全球第一，单项目最高调理规模抵达 600+ 台机械人。这意味着，Ferrata 背后接上的不是一个空泛的「物流场景」，而是一套已经被大宗客户验证过的仓储机械人交付体系。Atomix 已往解决的是货仓里货怎么存、怎么搬、怎么调理；Ferrata 要进一步切进去的，是更庞大、更长尾、也更需要具身能力的「拣」。原力灵机的思路很清楚：先让机械人创立商业价值，再让商业价值反过来供养数据 scaling。如果这条链路跑通，数据飞轮就不再只是从零搭一个收罗系统，而是从一个已有的物流机械人网络里自然生长出来：先在成熟仓储链路里找到具身智能最需要补位的环节，再用 harness 让机械人进入这些环节，最后把真实作业和人工接管沉淀为模型数据。并且这些数据的质量，要比实验室收罗到的数据质量更好。它们来自开放真实场景：软包、异形件、庞大 SKU、促销波峰、退货质检、临时异常，以及最珍贵的—— corner case 时人类遥操介入庞大任务的历程。对具身模型来说，这样正是最珍贵的数据。下个阶段具身公司的竞争的焦点也正在于此——谁能够连续爆发高质量真实数据迭代模型。03原力灵机的野心除了宣布 Ferrata 系统，近期原力灵机的采访中，另有一个点很值得注意：他们提出了一个明确的安排量级，今年要做到单场景安排 1000 台机械人。简单算一笔数据账。如果 1000 台机械人进入工厂或货仓，每天事情 8 小时，一年按 260 个事情日算，就是接近 208 万小时的真实作业数据；如果按 365 天连续运行盘算，则接近 292 万小时。无论用哪种口径，这都是百万小时级的真机数据规模。现在年行业里对具身智能数采的许多大胆预测，也不过是百万小时级别，并且往往还不是真机数据。这让原力灵机的野心显得很突出。原力灵机建立于 2025 年 3 月，是一家很年轻的公司，但它不是从零开始理解机械人落地。首创人唐文斌是旷视联合首创人、原 CTO，恒久主导物流机械人业务；周而进、范浩强、汪天才等焦点成员，则笼罩算法、系统和工程基建。他们已往经历过 AI 商业化不闭环、单点算法难卖、项目本钱高的问题，也做过视觉算法量产和物流场景交付。这会影响一家公司对具身智能的判断：真正的问题不是在 PPT 里 scale，而是能不可在真实世界里 scale。原力灵机的范浩强有一句话很直接：机械人只有一个指标，就是「它挣的钱比造它花的钱究竟是几比几」。现在行业都在谈 scaling，但真正的问题不是一句「多就是好」就能解释的。「你可以 scale data，可以 scale compute，scale model，scale inference，scale context，scale label。但在我看来，它实质上叫 scale money。」范浩强体现。这也是原力灵机为什么选择做 Ferrata 的实质原因。它不想只走「花钱堆数据」这条路，而是希望在真实场景里创立经济价值的同时生产数据�；等讼韧瓿啥┑ァ⑻嵘省⒔档捅厩⒋戳� ROI，再把乐成、失败、重试、接管和异�；指醇吐枷吕�，酿成模型继续进化的燃料。而与 Atomix 合并后，解决了场景问题之后，Ferrata 就是原力灵机的第一张答卷。它标注了原力灵机的野心。千台安排如果跑通，验证将是一整套 Physical AI 能否规�；苫睢⒐婺；⑹荨⒃儆檬菁绦Ｐ偷耐暾肪�。* 头图来源：原力灵机本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO极客一问你如何看待 Ferrata ？
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