昆仑行创始人郎咸朋：具身智能终局靠造血，融资撑不起物理 AGI
本文访谈具身智能创企昆仑行创始人，阐述其技术路线（物理因果模型、数据编译）与商业判断（先 toB 后 toC、需自我造血），预判行业将洗牌。
昆仑行成立90天融三轮、估值达数十亿元，郎咸朋称具身智能将如新能源车洗牌，最终跑出“蔚小理”。他认为模仿学习路线难走通，应押注数据编译与物理因果模型，从工厂等场景切入，五年左右进入家庭。
正文摘录
- title: 对话郎咸朋：具身也会有"蔚小理"，靠融资实现不了物理 AGI - sourcecompany: 量子位 - bodymarkdown: 今年 3 月创立了具身智能公司 昆仑行 ——90 天内连融三轮，规模达数十亿元，跑成一家独角兽。 眼下这场"百机大战"，在他看来会像新能源车一样大浪淘沙，最后跑出具身智能自己的 "蔚小理"。 他的搭档 任庚 曾任华为国家 CEO、阿里巴巴集团副总裁、阿里云中国区总裁，现在是昆仑行的创始人兼 CEO。 行不行看能力，这个最好验证，从过往做过的产品和成绩里就能看出来，而且两人的能力要互补，他管技术和研发，任庚管商业和管理。 久不久看这件事值不值得长期投入，他们认定具身不是三五年的短期生意，是一件能做十年的事。 郎咸朋说，创业选的是能把事做成的人，不是相处起来舒服的人，最好两样都占，但前者更关键。 "昆仑"是中华民族的图腾，一说出来大家就知道，这是一家有很强的民族使命感的中国公司；"行"代表使命必达，一定能行。 名字背后是一个更大的判断。在郎咸朋眼里，昆仑行是站在时代的趋势上做这件事，他希望在探索物理 AGI 的这段历史里，能留下公司每一个人的名字。 做具身也一样。他的判断是，不能沿用自动驾驶那套范式，因为无论端到端还是 VLA（视觉-语言-动作模型），底子都还是模仿学习。 过去自动驾驶和大模型的成功，占的是获取效率的便宜，互联网数据、人类开车的数据，几乎零成本就能拿到。 获取这条路不好走通，昆仑行押的是使用效率，做法就是他们提到的 数据编译 ，让机器人学会理解物理世界所需要的信息和知识。 这一点郎咸朋拿 Anthropic 这家公司打了个比方，大家觉得 Claude Code 好用，模型强是一方面，但支撑它真正好用的，是背后那套 Agent 机制。