从餐饮后厨到物理世界基础模型：量化派的物理AI，走的是卖能力的路

正文摘录

从餐饮后厨到物理世界基础模型：量化派的物理 AI，走的是卖能力的路 有人卖机器人本体，有人卖整套解决方案，量化派卖的是物理世界基础模型。这个选择的商业逻辑很直接：硬件会迭代，场景会变化，真正能跨场景复用、持续产生收益的，是让机器人理解物理世界的底层 AI 能力。 眼下，一场把机器人从展厅逼进真实场景的产业变革正在发生，也让一个商业判断浮出水面：谁掌握了让机器人快速适应新场景的能力，谁就拿到了规模化的入场券。 先看眼下这场变革有多具体。6月，工业和信息化部办公厅与国务院国资委办公厅联合发出《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》，10个省市加全部央企进场，场景横跨工业、服务、特种三大领域，涵盖生产制造、检测分析、仓储物流，餐饮零售、医疗康养，安全生产、应急救援等真实场景，每个省市要报不少于20个重点场景，每家央企不少于10个，11月底前交付验证报告。政策给的八字要求是”最小干预、利旧复用”，不许改造环境来迁就机器人，机器人必须证明自己能在现有条件下干活。这个要求把行业从展厅彻底逼进了真实场景。 量化派近期在餐饮后厨场景中完成了四轮具身智能技术验证，从三明治柔性制作、购物袋自主分拣、牛排跨抽屉找盐调味到奶茶跨设备协同，全部落地于真实动态工况而非实验室环境。在全行业还把 Demo 视频当成果发布的阶段，这个节奏排在前列。它的商业定位：跨场景、跨本体的开放生活场景世界模型提供商。不绑定硬件，不锁定场景，做的是让不同厂商的机器人都能调用的通用 AI 能力层。 量化派自己的技术文件里有一个简洁的区分：推动机器人从「动作自动化」迈向「任务级自主作业」。前者是按固定程序执行动作，后者是理解任务目标后自主完成感知、决策、执行的完整流程。两个词之间隔着的，是整个产业能跑多远的核心问题。

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