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      月內(nèi)連融兩輪,晨昏線科技發(fā)布 GCWM1 目標(biāo)因果世界模型:以"因果思考"重構(gòu)具身智能

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      北京、深圳和上海2026年4月28日/美通社/ -- 今日,具身智能大腦科技公司晨昏線科技(TermiTech)正式發(fā)布"目標(biāo)因果世界模型(Goal-conditioned Causal World Model) GCWM1"。


      在行業(yè)還在討論世界模型應(yīng)該是"生成式"還是"表征式"時,晨昏線科技選擇了一條更接近物理本質(zhì)的道路:讓機(jī)器人在采取行動之前,先在"腦海"中推演以目標(biāo)為關(guān)注點的物理世界的因果鏈條,給出下一個狀態(tài)分布,從而以具備"深度思考"能力的大腦,真正實現(xiàn)更強(qiáng)的泛化能力,更準(zhǔn)確的狀態(tài)預(yù)測與更高確定性的自主作業(yè)。

      世界模型對機(jī)器人行業(yè)意味著什么?本次發(fā)布會上,晨昏線科技 CTO余慶 用近期備受關(guān)注的"機(jī)器人馬拉松"來進(jìn)行了生動的說明。一年前,機(jī)器人蹣跚挪步,完賽率不足三成,絕大多數(shù)選手仍需領(lǐng)航員全程遙控。僅僅一年之后,百余參賽隊伍中近四成參賽隊實現(xiàn)了全自主導(dǎo)航。"機(jī)器人長腦子了"余慶評價道,"這場機(jī)器人馬拉松,是整個行業(yè)交出的一份雙重技術(shù)答卷——硬件能力一年間固然突飛猛進(jìn),大腦的發(fā)展也在讓機(jī)器人能夠擺脫遙控器,自主導(dǎo)航,自主作業(yè)。而世界模型,就是機(jī)器人大腦的核心部分。"賽道上的突破,也照亮了下一步的方向:奔跑的真實場景不只在于平坦的賽道,更在于千變?nèi)f化的生產(chǎn)車間、高精度的作業(yè)臺、開放的家庭環(huán)境。在這些復(fù)雜場景中,機(jī)器人需要理解物理世界紛繁復(fù)雜的多模態(tài)信息、模糊的人類指令、給出準(zhǔn)確的下一步狀態(tài)預(yù)測,并基于上下文完成長程規(guī)劃,并結(jié)合物理世界狀態(tài)反饋不斷迭代下一步策略。正如余慶所說:"我們今天看到的是機(jī)器人逐步擺脫遙控器跑得越來越快、越來越穩(wěn),這是一個了不起的起點。而我們希望在未來,它們不僅能在賽道上自主奔跑,更能在車間工廠里精準(zhǔn)作業(yè),在景區(qū)商超內(nèi)靈活互動,在社區(qū)家庭中高效服務(wù),讓機(jī)器人真正長腦子,實現(xiàn)自由的行動與智慧的運用。"這正是晨昏線科技通過 GCWM 架構(gòu)持續(xù)探索的方向:讓每一個動作都根植于對物理世界的深度理解,讓每一次決策都源于場景化目標(biāo)與客觀因果的精準(zhǔn)預(yù)判,為具身智能注入真正"有思想的大腦"。


      一、 從"聽個大概"到"拿到藍(lán)圖":思考的內(nèi)核

      發(fā)布會上的第一組對比,來自一個看似簡單的指令:"找到桌子上最遠(yuǎn)的紅色鬧鐘和從右往左第四個物體之間的空閑區(qū)域"。

      對于傳統(tǒng)模型來說,這幾乎是一場災(zāi)難。它們只能"聽個大概",但聽不懂"最遠(yuǎn)"這種相對關(guān)系,也無法將"紅色鬧鐘"直接轉(zhuǎn)化為物理空間里的確切點位。在生產(chǎn)車間里,就意味著依靠傳統(tǒng)的標(biāo)注和定位下,一旦產(chǎn)線切換新機(jī)臺、新艙體、新儀表型號,過去積累的點位參數(shù)全部失效,半天甚至數(shù)天的停產(chǎn)調(diào)參,是制造業(yè)最昂貴的隱形賬單。面對新工件,它不需要重新訓(xùn)練,而是用同一套思考邏輯,重新測繪一次,幾步推理,即刻上線。這正是柔性制造中最稀缺的能力:機(jī)器人不需要停機(jī)重新編程,大腦自動完成場景化目標(biāo)理解與規(guī)劃并快速換線。

      第二組對比,考驗的是"記憶"。發(fā)布會現(xiàn)場展示了一個尋找泰迪熊的對比。當(dāng)業(yè)界部分閉源模型的表現(xiàn)如同傳說中只有七秒記憶的金魚——找到一半時忘記目標(biāo)只能重新辨認(rèn),反復(fù)推倒重來,造成大量 token 被消耗。而 TermiBrain GCWM1 提出來基于因果鏈的推理路標(biāo)(Landmark Plan)機(jī)制,一旦參照物的坐標(biāo)被標(biāo)記,隨即會被系統(tǒng)設(shè)定為一個隨時可查的標(biāo)記點,后續(xù)推理可以斷點續(xù)推。整條推理鏈路清晰可審計,算力的開銷大幅降低。

      我們想象一下在電廠的巡檢場景中,一臺機(jī)器人正在執(zhí)行變電設(shè)備的例行檢查。突然,系統(tǒng)推送了一條緊急事件需要立刻前往處置。在傳統(tǒng)模型管理下的巡檢機(jī)器人一旦離開當(dāng)前任務(wù)現(xiàn)場,之前檢查過的點位記錄和未完成的點位規(guī)劃,全部變成了一團(tuán)模糊的上下文。當(dāng)處理完緊急情況返回原任務(wù)時,它已經(jīng)找不到剛才的檢查進(jìn)度了。而 GCWM1 會將已經(jīng)完成驗證的路標(biāo)和尚未執(zhí)行的路標(biāo),全部被固化為結(jié)構(gòu)化的記憶節(jié)點,刻進(jìn)因果邏輯鏈條。這意味著一臺機(jī)器人可以同時承擔(dān)多項任務(wù)而不丟失任何一條任務(wù)鏈。在真實的城市管理中,能夠并發(fā)處理突發(fā)事件和例行巡檢任務(wù)。


      二、機(jī)器人能不能在行動之前,先預(yù)判行動的后果?

      GCWM1 實現(xiàn)了從世界理解→世界預(yù)測→世界干預(yù)的完整閉環(huán),核心理念只有一句:"世界模型不應(yīng)只是像素生成器,必須是物理因果引擎。"

      以倒水為例,傳統(tǒng)模型要窮舉倒水的所有可能性,得算盡每一滴水的軌跡、每一個角度的杯身傾斜,那是算力的無底洞。GCWM1 的做法完全不同。它的目標(biāo)因果引擎(GC-Engine)融合了物理因果先驗(PCP)和基于目標(biāo)評估機(jī)制(GBE)。物理因果先驗把重力、摩擦力、剛體約束這些物理法則直接編織進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時基于目標(biāo)評估則讓模型以任務(wù)目標(biāo)來進(jìn)行理解與預(yù)測,砍掉違背常識的繁瑣分支并忽略非相關(guān)細(xì)節(jié),從而大幅降低算力消耗。

      在此基礎(chǔ)上,GCWM1 進(jìn)一步提出了"多世界線搜索":從物理先驗的底層約束和任務(wù)目標(biāo)出發(fā),在潛空間中并行生成與核心目標(biāo)因果相關(guān)的關(guān)鍵世界線,每一條都清晰標(biāo)注著"如果這樣,就會那樣"。GC-Engine 基于目標(biāo)評估模塊對每條世界線進(jìn)行置信度評分,綜合給出下一個狀態(tài)的隱向量表征。在此基礎(chǔ)上才能給出最可能成功的下一步動作序列。

      這便是 GCWM1 與過往路線的分水嶺:從"單狀態(tài)決策"跨越到"多狀態(tài)分布預(yù)測",讓機(jī)器人具備了成功率更高的預(yù)判能力。

      余慶通過輕松拿起面前盛有水的紙杯舉了個生動的例子:拿紙杯過程大腦會模擬至少三種狀態(tài),正常拿起來,沒拿起來和過于用力拿起來水被擠出來。在進(jìn)行三種世界線模擬后,大部分人的最終的決策是用較小力度先做嘗試,然后逐步增加力量直到水杯拿起,最后保持這個力度避免過量。晨昏線科技世界模型的"多世界線搜索"就是讓機(jī)器人也具備這個能力,結(jié)合下一狀態(tài)的隱向量分布,給出最能夠確保任務(wù)完成的策略或者策略組合。

      這不是在實驗室里跑分,而是對現(xiàn)實物理世界里常見事件的真正思考。

      三、執(zhí)行的閉環(huán):原子技能庫與指揮官級指令

      強(qiáng)大的大腦,必須配以精準(zhǔn)的執(zhí)行體系。晨昏線科技構(gòu)建了一套分層、可組合的原子化技能庫,目前已沉淀包括抓取、放置、推撥、分發(fā)、剝離、傾倒等在內(nèi)的 14 種基礎(chǔ)技能與 7 種高階技能。這些技能學(xué)習(xí)自真機(jī)采集的 17+ 場景、2000多 個軌跡、12000 多個 Skill 實例數(shù)據(jù),同步在持續(xù)擴(kuò)展豐富中。

      每一種技能都不是籠統(tǒng)的動作名稱,而是被嚴(yán)格編譯為參數(shù)、前置條件與成功判據(jù)的"確定性函數(shù)"。以"移動"技能為例,它明確定義了目標(biāo)參照物的二維平面像素坐標(biāo)與運動軌跡約束:機(jī)器人在出手前,不僅鎖定了"哪一個物體",更將目標(biāo)鎖定在物理空間里一個確切的坐標(biāo)上。同時,運動軌跡約束給它畫出一條"安全路線"——手掌必須繞過障礙,杯口全程保持朝上,接近目標(biāo)時必須減速至力控閾值。這讓機(jī)器人動作從"憑感覺的模仿"走向了"基于幾何契約的精準(zhǔn)調(diào)用"。

      余慶打了一個生動的比方:“這就像給機(jī)器人配備了一位熱心指導(dǎo)不厭其煩的指導(dǎo)者。指令不再是一句:'去把唐僧抓來!' 而是:'你聽仔細(xì),我只說一遍:先去東天門方向,繞開觀音禪院;路上不許吃凡人,不許驚散村民;遇到孫悟空先引開,別硬剛;把唐僧用捆仙索輕輕綁起來,不許勒壞袈裟,更不許切片,要完整無損、干干凈凈帶回來。現(xiàn)在,給我復(fù)述一遍。' 這種顆粒度的信息傳導(dǎo),正是工業(yè)級可靠性的基石。”

      上述技術(shù)已在多個高難度場景中得到驗證。在靈巧操作任務(wù)中,晨昏線"鋼琴大師"融合空間理解與觸覺反饋,實現(xiàn)了毫秒級的精準(zhǔn)控制和長短期記憶融合,表達(dá)能力大幅提升,于 2025 年深圳靈巧手大賽中從 53 支隊伍中脫穎而出榮獲大獎,并在 AWE2026 開幕式上大放異彩。在另一個場景"飛機(jī)駕駛艙無人化測試"中,通過 VTLA 多模態(tài)視覺觸覺融合與人類知識規(guī)程編碼,將適航法規(guī)轉(zhuǎn)化為可學(xué)習(xí)約束,在同樣規(guī)程下實現(xiàn)測試效率提升 25%、操作準(zhǔn)確率提升 20%。


      四、 商業(yè)壁壘:全棧落地與十年磨一劍的團(tuán)隊底蘊(yùn)

      可落地的智能,才有生命力。

      晨昏線科技已推出覆蓋從感知到執(zhí)行的完整產(chǎn)品矩陣:

      大腦中樞——TermiBrain 系列:
      負(fù)責(zé)強(qiáng)交互精細(xì)作業(yè)的具身大腦TermiBrain-R、負(fù)責(zé)多智能體群體控制的具身大腦TermiBrain-G;

      協(xié)同平臺——多機(jī)異構(gòu)統(tǒng)一調(diào)度與陸空協(xié)同的機(jī)器人管理系統(tǒng) TermiMaster:
      目前,TermiMaster 已集成并管理超過 20 種主流具身硬件,打通各類機(jī)器人、機(jī)器狗、無人機(jī)和工業(yè)機(jī)械臂之間的作業(yè)壁壘,在 3C 制造、工業(yè)檢測、展廳教育、城市巡檢等高價值場景中實現(xiàn)了集中決策與業(yè)務(wù)閉環(huán)。真正做到了"一腦管多機(jī)、一屏覽全局"。

      核心軀干——TermiBot :
      TermiBot 聚焦靈巧操作。具身大腦進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)的長程規(guī)劃與持續(xù)迭代,配合高自由度靈巧手能夠完成人類的復(fù)雜精細(xì)化動作序列。這正是彈奏鋼琴等超精細(xì) 任務(wù)得以落地的物理基礎(chǔ)。
      同時TermiBot 原生支持VLA(Vision-Language-Action,視覺-語言-動作)與便攜 UMI(Universal Manipulation Interface,通用操作接口)數(shù)據(jù)微調(diào)。讓機(jī)器人能夠通過簡單采數(shù)裝置的人類示教快速習(xí)得新技能,并將采集到的視覺、力覺、位姿數(shù)據(jù),無需經(jīng)過繁雜的格式轉(zhuǎn)換,即可直接回流進(jìn)入模型訓(xùn)練管線。

      循環(huán)的血液——TermiDataClaw。
      TermiDataClaw作為由任務(wù)驅(qū)動的具身數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)。徹底改變了傳統(tǒng)"按設(shè)備、按傳感器"組織數(shù)據(jù)的舊范式,轉(zhuǎn)而"以任務(wù)為最小組織單元",讓采集、質(zhì)控與模型訓(xùn)練都圍繞具體的作業(yè)任務(wù)閉環(huán)展開。其核心能力可以用六個關(guān)鍵詞概括:所見即所得——采集數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化 Pipeline 加工后,可直接進(jìn)入訓(xùn)練與優(yōu)化流程;多模態(tài)對齊——融合視覺、語音、力覺、位姿、軌跡等多源數(shù)據(jù),統(tǒng)一為任務(wù)級表達(dá);智能加工——支持切片、標(biāo)注、質(zhì)檢、錯題回流與高價值樣本篩選;Agent 化全鏈閉環(huán)——從數(shù)據(jù)采集到模型評測再到策略更新,全部自動化運行;以及最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)飛輪——基于模型效果與真實作業(yè)反饋,自動發(fā)現(xiàn)能力短板,反向驅(qū)動補(bǔ)充數(shù)據(jù)、優(yōu)化策略,讓模型和機(jī)器人能力在每一次真實交互中持續(xù)進(jìn)化。

      正是這套"大腦-平臺-身體-數(shù)據(jù)血液"四位一體的產(chǎn)品架構(gòu),讓晨昏線科技的具身智能具備了真正可落地、可復(fù)制、可進(jìn)化的生命力。

      這份從容落地的背后,是一支10 年+ AI 與大模型產(chǎn)品化經(jīng)驗的團(tuán)隊。核心成員來自華為等頭部企業(yè),曾主導(dǎo)通信運維大模型、醫(yī)療大模型、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫大模型等多個垂域大模型,以及 100+ 項 AI 應(yīng)用規(guī)劃落地,具備從千卡集群千億參數(shù)模型訓(xùn)練到行業(yè)場景交付的完整認(rèn)知。公司正式運營僅數(shù)月,意向訂單已突破 3000 萬元,營收超過 300 萬元,商業(yè)飛輪正加速轉(zhuǎn)動。

      TermiBrain GCWM1的發(fā)布,標(biāo)志著晨昏線科技從'讓機(jī)器人看見'走向'讓機(jī)器人想透',從生硬模仿走向自主決策。晨昏交織處,智能覺醒。

      關(guān)于晨昏線科技(TermiTech)

      晨昏線科技(2025 年 8 月正式運營)致力于構(gòu)建"具身機(jī)器人大腦"。公司聚合了來自清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、武漢大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、南加州大學(xué)、代爾夫特理工大學(xué)等海內(nèi)外知名高校的 AI 學(xué)者與機(jī)器人專家,通過行業(yè)首創(chuàng)的時空理解引擎與目標(biāo)因果引擎相結(jié)合,形成通用物理世界模型與場景化物理作業(yè)智能體,賦予機(jī)器人在復(fù)雜現(xiàn)實世界中自由行動與深度思考的能力,推動具身智能從實驗室走向規(guī)模化商用。

      晨昏線科技近一個月內(nèi)已完成兩輪累計近億元融資。本次融資按投資推進(jìn)時序,投資方包括基石創(chuàng)投、半山創(chuàng)投、北京首都科技發(fā)展集團(tuán)、涌鏵投資、浦東創(chuàng)投、盈遠(yuǎn)投資等多家國內(nèi)知名早期專業(yè)投資機(jī)構(gòu)。其中,涌鏵投資與半山創(chuàng)投連續(xù)兩輪追加投資,充分體現(xiàn)了資本方對晨昏線科技團(tuán)隊技術(shù)實力與長期發(fā)展?jié)摿Φ膱远ㄐ判摹?/p>

      消息來源:晨昏線科技(TermiTech)

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