交大系突破具身智能赛道！万台订单在手，用世界模型重塑城市基建

Scaling Law在物理世界失效了吗？大模型改变数字世界后，物理AI成为下一个目标。然而，通用机器人面临前所未有的挑战：物理世界开放、连续且因果约束强，任务多样、交互复杂、失败成本高。行业共识是，仅靠堆砌真实数据已到极限，机器人需具备“理解、推演并评估物理世界”的能力。

为此，世界模型（World Model）及其升级版World-Action Model（WAM）成为关键。上海交大系技术“双子星”何弢与廖文龙博士创立的酷哇科技，近期发布了其核心技术底座——COOWA WAM 2.0，标志着机器人从“动作复现”迈向“规划推理”。

模仿学习的瓶颈

过去十年，深度学习依赖大规模真实数据驱动，但将其应用于机器人领域却遇到问题。物理世界的交互近乎无限，仅靠模仿学习会导致累积误差，微小偏差会随时间放大，使系统偏离训练分布，进入未知区域，导致行为失稳甚至失效。此外，高质量数据采集成本高、长尾场景难以复现，构成“数据长城”。因此，机器人需要引入反事实推演能力，在行动前预演后果。

范式重构：从“感知-执行”到“推演-决策”

传统机器人遵循“感知→策略→控制”的线性链路，无法建模动作后果。COOWA WAM 2.0通过统一建模世界状态、动作候选、状态-动作-结果，实现了可推演的决策能力，让机器人基于对世界的理解进行“思想实验”。

核心技术支柱

COOWA WAM 2.0包含四大模块： 1. 语义表征学习：提取环境语义特征，解决感知信息过载。 2. 视频生成预测：学习物理规律，生成未来动态场景，提供虚拟试验场。 3. 直觉行动系统：快速生成动作候选，保证实时响应。 4. VLM宏观约束：通过视觉语言模型筛选动作，确保符合因果逻辑。

商业化与未来图景

得益于WAM 2.0的泛化能力与低成本部署，酷哇科技预计2026年交付1万台机器人，并在全球50多个城市实现常态化运营。公司已实现年度EBITDA回正，证明其产品具备商业确定性。

酷哇正在构建“Robo City”未来城市图景，包括L4级无人小巴、城市管家机器人和泛具身服务机器人，形成覆盖全城的物理智能体网络，成为现代城市的新型基础设施。

酷哇科技不仅是这套新基建的定义者，更是破局者，带领物理AI走向高光时刻。