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「端侧原生」，一家中国AI公司给物理AI抛了个新解法
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- 荷鲁斯快报
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一家名为Om AI联汇的中国人工智能初创公司，在2026年6月27日至29日发布了VLX-Flow、VLX-Seek、VLX-Go系列模型，提出了一条有别于主流的物理AI技术路径——从“空间理解”而非“灵巧操作”切入，试图解决机器人、无人机等终端设备“看懂物理世界”的根本问题。
过去两年，物理AI被产业界视为下一个万亿级市场。英伟达CEO黄仁勋在今年CES上17次提及物理AI，宣布其“ChatGPT时刻已来”。据Future Markets预测，全球物理AI市场规模将从2026年的约3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元。2026年上半年，全球物理AI融资已超64亿美元，包括AMI Labs的10.3亿美元种子轮、World Labs的10亿美元融资。
然而，技术路线之争尚未尘埃落定。英伟达在GTC 2026展示了自研VLA模型Alpamayo，吉利发布了WAM世界行为模型，World Labs押注空间智能。主流观点认为物理AI的未来是VLA（视觉-语言-动作模型）与世界模型的深度融合，但Om AI联汇认为，无论VLA还是世界模型，均存在一个共同盲区——对连续、复杂物理空间的理解力不足。
Om AI联汇指出，当前机器人“翻车”的根源并非不够智能，而是“看不懂”环境。VLA模型将80%以上的算力用于语言处理，动作模块训练不足；世界模型则受限于高质量数据缺乏。为此，该公司选择从视觉能力入手，推出三款模型：VLX-Flow解决持续感知问题，让AI像人一样不断观察而非被动等待提问；VLX-Seek解决精准定位问题，通过区域指代实现毫米级空间锚点；VLX-Go解决行动决策问题，直接输出可执行航点轨迹。
这一范式变化的关键在于，将物理AI从“用户提问才回答”的被动系统，转变为“持续看、持续记、随时动”的主动系统。Om AI联汇创始人表示，机器狗、无人机、AI眼镜等终端并不需要灵巧的手，它们需要的是在开放环境中自主导航、定位和理解。
行业分析人士认为，Om AI联汇的路径虽然小众，但切中了物理AI规模化落地的核心痛点。如果VLX系列模型能在真实场景中验证其泛化能力，将可能改写当前以VLA和世界模型为主导的技术格局。不过，该方案仍面临数据积累和硬件适配的挑战。
据了解，Om AI联汇已与多家机器人、工业检测公司展开合作，计划在2026年下半年部署首批应用。物理AI的万亿市场争夺战，或许将从“谁更会做动作”转向“谁更懂空间”。
