12月3日，在北京举行的甲子光年2025甲子引力年终盛典上，原力无限（INFIFORCE）入选「2025中国具身智能领域最具商业潜力榜」。

能与优必选、银河通用、智源研究院等行业优秀的同行并列，我们深感荣幸。这份榜单对原力无限而言，不仅是一份认可，更是一个契机，让我们有机会静下心来，聊聊关于“商业潜力”背后的技术逻辑。

在外界看来，商业潜力往往等同于订单规模——但在原力无限，我们更愿意把它看作是对“技术演进节奏”的一种验证。

01具身智能的“杀手级产品”还有多远？

行业里大家都在问：具身智能领域的iPhone时刻（Killer Product）什么时候到来？

对此，原力无限资深研究科学家陈佳玉教授在甲子引力的《具身智能模型何时迎来ChatGPT时刻？》圆桌对话上，分享了一个更为冷静的“三阶演进”视角。在他看来，具身智能要想诞生真正面向C端的现象级产品，必须跨越三个台阶：

第一阶段（单场景单任务）： 机器人在固定环境下做单一的事，像现在的扫地机器人、咖啡机器人、除草机器人等。

第二阶段（单场景多任务）： 机器人在特定场景（如工厂、加油站）里，能灵活处理多种复杂的任务。

第三阶段（多场景多任务）： 机器人像人一样，能适应家庭、户外、商业等各种非结构化环境，处理长尾任务。

“只有扎实走过这三个阶段的积累与沉淀，行业里才会真正长出面向大众的杀手级产品。”

原力无限之所以能获得甲子光年的关注，或许正是因为我们没有急于求成地去“赌”第三阶段，而是围绕场景做有梯度的研发：从FORCE系列的深耕（站稳第二阶段），到AstroDroid AD-01在多场景下的泛化尝试（探索第三阶段）。

02拒绝盲从，保持技术的“批判性”

在当下的AI圈，有一种声音认为：既然大语言模型（LLM）成功了，具身智能就应该全盘照搬。

但原力无限团队始终保持着一种“批判性”的技术直觉。

“我们不会因为某条路径现在很火，就把它奉为唯一的圭臬。” 陈佳玉教授直言。在原力无限，我们的研发策略朴素而直接：深度尝试，快速验证。

我们一边验证主流技术路径在物理世界的有效性，一边也在不断寻找可能替代的、更优的方案。正是这种“双轨并行”的极客精神，让我们在Hyper-VLA（Vision-Language-Action）大模型的研发中，沉淀出了三项关键的“内功”。

03Hyper-VLA：一颗“会进化”的大脑

为了支撑从“专用”走向“通用”的长远目标，我们赋予了Hyper-VLA三项核心特质。

终身学习：打破“学新忘旧”的魔咒

机器人要从做一件事变成做多件事，最大的障碍是“灾难性遗忘”。

通过持续学习（Continual Learning）架构，我们努力让机器人具备“温故而知新”的能力。在实际测试中，当机器人学会给SUV充电后，它能迅速迁移经验去适应跑车，而不会忘记之前的技能。

这种能力的积累，是机器人从“工具”进化为“智能体”的必经之路。

Agent-centric：每台机器人都有“自己的经验”

为什么人类能适应各种环境？因为我们每个人都是基于自己（Agent-centric）的视角在构建世界模型。

原力无限试图让每台机器人都拥有自己的“经验世界观”。在商业广场工作的机器人，和在文旅酒店工作的机器人，虽然底层架构相同，但它们会根据各自环境的光线、地面情况，演化出不同的认知。这让我们在面对碎片化的商业场景时，能以更低的成本实现部署。

因果推理：理解规律，而非死记硬背

要迈向“多场景多任务”的终极阶段，机器人必须懂因果。我们训练Hyper-VLA去理解“重力导致下落”这样的物理规律，而不是简单地记住“杯子松手会掉”的数据相关性。

只有理解了本质，机器人才能在面对未知的物体和环境时，具备举一反三的泛化能力。

回到最初的话题：为什么是原力无限？

大概是因为，我们既仰望星空，看到了Killer Product的终极形态；又脚踏实地，愿意在这个漫长的演进过程中，做一个“深度尝试、快速验证”的探路者。

甲子光年的这份榜单，是对我们过去探索的肯定，也是对未来的鞭策。商业化没有捷径，技术演进更是如此。

2026，原力无限将继续沉下心来，打磨这颗“会进化的大脑”，与行业一起，等待并创造那个具身智能的“高光时刻”。