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唐文斌语速极快，思维敏捷，虽已 39 岁仍保有强烈的“少年感”。作为原力灵机创始人，他将“本质”作为团队决策的核心准则：在资源有限的情况下，优先解决高杠杆率的关键问题，而非纠缠于细枝末节。
成立仅一年的原力灵机已完成三轮融资，投资方涵盖阿里、智谱、阶跃星辰和商汤科技等头部厂商，累计融资额超 20 亿元。在具身智能赛道融资热潮中，唐文斌保持冷静，认为估值仅是市场情绪的投射，技术与商业化的实质进展才是根本。
7 月 9 日，原力灵机发布通用具身基础模型 DM0.5、通用机器人本体 Apex 及开发者平台 DexDev，并并购物流机器人公司 Atomix。唐文斌试图在“快”与“稳”之间寻找平衡，推动具身智能从概念走向规模化应用。
做减法：聚焦物理世界生产力
曾任旷视联合创始人的唐文斌，在十四年创业历程中深刻反思了“机会主义”的弊端。过往业务线过宽导致专注度不足，因此原力灵机从创立之初便确立“减法”战略：不做玩具型或表演型机器人，专注于打造“物理世界的生产力”。
唐文斌引用“将军赶路，不斩小兔”来形容其战略定力。他认为，AI 在数字世界的生产力地位已毋庸置疑，当前的核心挑战是如何将这种能力有效迁移至物理世界。
唐文斌 摄影：邓攀
受导师智谱 AI 创始人唐杰“猎龙游戏”理论的启发，唐文斌认为当前具身智能行业中，真正致力于攻克 AGI（通用人工智能）核心难题的企业不足十家，多数仍在追求短期商业化的“追兔”阶段。他强调，数据采集、训练原生性、系统转化及评测体系等底层逻辑的构建，才是区分“猎龙”与“追兔”的关键。
模型、数据与飞轮效应
2026 年 2 月，原力灵机发布全球首个具身原生大模型 DM0；同年 7 月升级为 DM0.5。该模型基于 15 万小时多源数据训练，集成 System 1（快速动作控制）与 System 2（慢速任务规划），通过开源框架 DexBotic 支持开发者部署，实现了从“执行指令”到“自主决策”的跨越。
来源：受访者
唐文斌坚持“原生训练”方法论，反对简单地在多模态模型后挂载动作模块。他指出，具身智能的瓶颈在于高质量真实数据的匮乏，而非单纯的参数规模。仿真数据在物理接触、形变等维度存在失真，因此原力灵机侧重采集真实场景数据。
通过并购年营收近 10 亿元的物流机器人公司 Atomix，原力灵机获得了丰富的真实场景数据燃料。Atomix 服务过优衣库、可口可乐等全球客户，其积累的多样化对象数据将反哺模型训练，形成“模型优化 - 场景落地 - 数据积累”的飞轮效应。
全栈能力与商业化边界
针对行业关于“软硬一体”还是“只做大脑”的争论，唐文斌提出“具备全栈能力，但不必全栈自研”的策略。算法迭代需与硬件协同设计，例如传感器布局需适应具体操作场景，但非核心部件如电机、关节可依托成熟产业链合作完成。
在商业化路径上，唐文斌提出“飞拉达”模式：在有保护机制的环境下让机器人先行作业，允许失败但确保兜底，以此打破“模型弱无法落地，无落地则无数据”的死结。他预测，年底前将有相当数量的机器人实现持续运行。
来源：受访者
展望未来，唐文斌认为通用大脑将趋于集中，而机器人本体将向平台化、模块化发展。尽管当前具身智能水平尚未达到"GPT 时刻”，但在特定场景如物流中，通过容错机制已具备商业闭环的可能。
解题者的长期主义
作为 IOI 金牌得主及前国家队总教练，唐文斌身上保留了浓厚的竞赛选手特质：享受解题过程，追求极致，难以容忍落后。但他也在不断调整视角，从单纯的技术信仰转向对客户价值的深度关注。
面对新一代创业者的涌现，唐文斌自嘲为“天才中年”，强调保持开放心态、打破信息茧房的重要性。他与昔日同窗印奇、楼天城等人虽赛道不同，但均秉持技术改变世界的初心。
唐文斌深受导师唐杰观点影响：创始人必须身处一线，对技术有直接判断，而非依赖二手汇报。对他而言，具身智能的探索本身就是一场持续的解题过程，这种在不确定性中寻找答案的状态，正是他和团队所追求的人生价值。