在近日举行的聚合智能产业发展大会(2026)上，章鱼动力联合创始人樊庆元在主题演讲以及会后媒体群访中，围绕AI生产力变革、“脑‑手‑数据”技术体系、行业闭环与分工、对标自动驾驶的技术差异、数据采集方案等话题，结合企业对物理AGI的探索，分享了对具身智能赛道的产业判断与实践思考。
AI生产力迈入2.0：物理世界同样存在“API接口”
樊庆元将AI生产力变革划分为1.0与2.0两个阶段。他认为，AI生产力1.0时代以人脸识别、语音识别、围棋AI等为代表，单任务模型对应单任务场景，每一项能力都需要高额投入来完成业务闭环。
随着大语言模型与AI Coding能力成熟，AI正式进入生产力2.0时代：跨任务、多任务调用成为现实，真正打破了数字世界生产力规模化调用的瓶颈。在樊庆元看来，物理世界同样存在对应的“API接口”——这正是以具身大模型驱动灵巧执行末端所组成的生产力基础设施，以此实现物理AI的简单高效调用。
“富足的世界，由智慧的大脑和灵巧的双手共同构建。”樊庆元表示，在技术尚未完全收敛的当下，企业要抓住“变化当中的不变量”：通用世界模型、仿生灵巧执行末端、下一代数采体系，建立碳基数据到硅基数据的闭环转换，从而在生产力过程中快速实现迭代。
章鱼动力今年1月正式成立，仅用短短数月时间便集中发布三款核心产品：SYNWorld具身原生世界基础模型、OctoH‑Hand高自由度仿生灵巧手、OctoSense下一代具身数采产品，完整搭建起“脑‑手‑数据”三位一体的技术架构。
闭环是早期阶段捷径，产业终将走向专业分工
当下的具身智能赛道，不少企业选择全栈自研垂直闭环模式，行业也产生争论：闭环是长期终局，还是技术萌芽期的阶段性选择？对此樊庆元给出明确判断：技术层面做闭环，产业层面做分工；垂直整合是行业早期的高效路径，但绝非最终形态。
在技术路线、接口标准还未定型的发展早期，打通模型、硬件、数据全链路闭环，能够加速试错，快速验证产品在真实任务中的反馈迭代。但当行业走向成熟，接口、标准逐步清晰之后，必然会复刻诸多行业“合久必分”的规律，走向专业化分工。对于成熟环节，章鱼动力会充分依托消费电子、汽车供应链以及具身垂直供应链伙伴协同开发，不会包揽产业链全部环节。
他同时提到，行业现阶段的一大共同课题，是如何减少低效重复研发，推动产业链高效协同。章鱼动力现阶段聚焦基础能力建设，把世界模型、灵巧手、数采体系这三件底座能力打磨好，输出给场景合作方，降低下游客户从零开发的成本，以此实现低成本快速落地。
追求极致通用，具身发展空间巨大
曾缔造国产车载AI芯片解决方案前装量产行业纪录的樊庆元，被问及自动驾驶与物理AGI的技术差异时表示，过去，人脸识别、语音识别、自动驾驶等领域更多围绕特定任务或任务域持续优化，属于AI 1.0阶段。而章鱼动力所探索的物理AGI，目标是极致通用：希望在上百万个不同任务中，都能够做到80%‑90%完成度，和自动驾驶“单点任务无限追求准确率”的技术思路完全不同。
谈及数据策略，樊庆元认为，具身智能不会完全走向纯仿真训练。参考自动驾驶行业，未来很长一段时间，真实采集数据与仿真数据会并行发展。仿真擅长复现现实难以捕捉的极端场景，而真实世界采集的数据，用于校准仿真、缩小仿真与现实鸿沟，二者缺一不可。
对于外界讨论的具身智能赛道“泡沫”问题，樊庆元认为AI走向物理世界带来生产力变革，其影响级别不亚于工业革命、能源革命、互联网革命，产业长期价值不会被短期热度起伏所动摇。
回顾大语言模型发展早期，市场也曾质疑对话大模型的实用价值，直到AI Coding解锁数字世界生产力。类比来看，当下具身智能还处在能力验证阶段，短期的行业周期、热度波动属于客观规律，不会改变赛道巨大的长期发展空间。
樊庆元最后表示，章鱼动力的愿景是打造心智与躯体健全的硅基劳动力，期待联合产业链各方共建聚合智能产业生态，共同推动物理AI走向规模化落地。(中国经济网记者 郭涛)
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