發布世界模型、適配20家硬件，這家公司要做具身智能大腦供應商

具身智能熱了三年，但行業里有一個現象始終沒有改變：客戶帶著場景需求去找硬件公司，談到最后發現，真正能把問題解決掉的，往往不是賣機器人本體的那家，而是做模型的那家。

硬件在快速迭代，資本在持續涌入，可“機器人能干什么”這個最根本的問題，依然懸而未決。大量團隊的精力集中在本體的外形、自由度、續航上，卻很少有人在問：這臺機器人，到底靠什么在真實場景里完成真實的作業？

晨昏線科技的選擇，是從一開始就把賭注壓在“大腦”上。

這家成立不到一年的公司，核心團隊過去十年一直在做AI和大模型，適配過約20家具身硬件，在工業檢測、航空測試、多機巡檢等10余個場景跑過真實項目。他們聚焦“能在多場景作業的大腦”——世界模型、Agent框架、多模型協同，三層疊加，構成一套完整的作業系統。

在第三屆中國具身智能與人形機器人產業大會上，晨昏線聯合創始人兼CTO余慶發布了公司階段性的世界模型技術成果——目標因果世界模型TermiBrain GCWM1。會后，機器人大講堂專訪了晨昏線科技CEO劉佳，試圖厘清這一技術成果背后，晨昏線科技的商業與業務邏輯：在真實場景中機器人大腦與本體的配合關系？這套作業系統如何真實場景里跑通？當越來越多的公司涌入這條賽道，晨昏線科技的位置在哪里？

01.

從大模型到具身：晨昏線科技做的不是轉型，而是能力的延伸！

晨昏線科技成立時間不長，但團隊并非具身智能領域的新人。劉佳介紹，公司核心團隊過去十年一直深耕AI和大模型方向，成員主要來自華為、中興、阿里、騰訊等國內外頭部科技企業，在AI工具鏈、行業大模型、智能體框架等方向有超過百個AI應用和十余個行業大模型的落地積累。

“我們不是因為機器人賽道火了才進來的。”劉佳說，“我們是在做AI的過程中，自然地往物理世界延伸。"

這個延伸的邏輯是：數字智能（Digital Intelligence）到物理智能（Physical Intelligence），底層能力是連續的。過去十年團隊從小模型到大模型、從單一模型到多模型協同的技術積累，恰恰是具身智能大腦層面最需要的東西。在他看來，具身智能的核心不是機器人的外形或機械結構，而是讓機器人在真實物理場景中完成有價值的作業，這件事歸根結底是模型和系統架構的問題。

劉佳介紹，晨昏線科技目前有60余人，分布在北京、上海、深圳，在具身智能領域擁有扎實的項目經驗，已于近20家主流具身硬件廠商完成了技術對接及方案適配，涵蓋靈巧手、機械臂、人形機器人、四足機器人、無人機，在10余個場景中有過落地嘗試。

02.

為什么做大腦，而不是做本體？

“本體是重要基礎，模型能力及作業能力才是核心競爭力。”這是劉佳在采訪中反復強調的一個判斷。

他解釋，當下具身智能行業有一個普遍現象：客戶帶著具體的場景需求來找硬件公司，談著談著發現，能真正把問題解決掉的，往往是能夠提供模型與解決方案的公司。客戶需要的不是一臺機器人，而是一套能在他的場景里穩定作業的系統，這個系統里，模型的選擇和配置是決定性因素。

以巡檢場景為例，是用四足機器人還是無人機，是做陸空協同還是單機作業，背后的決策依據是：這個場景需要什么樣的感知和判斷能力，需要CV模型、時序模型還是世界模型，模型如何有效組織，再由此反推選用什么智能硬件。這個從場景到模型再到硬件的順序，是晨昏線科技的底層業務邏輯。

“我們一直說我們做大腦，但更準確地說，我們是一個能在多場景作業的大腦。”劉佳表示，“作業才能帶來真正的商業價值，表演和展示不是根本目標。"

在技術架構上，晨昏線科技把這個“大腦”拆解為三層：第一層是世界模型，用于理解物理世界的規則和空間關系；第二層是Agent框架，負責協調大腦、硬件和場景中的各類小模型（CV、時序、優化等）；第三層是任務驅動的采集和訓練閉環，持續迭代模型精度。三層加在一起，構成一套完整的作業系統。這三層能力，恰好對應團隊過去在大模型、AI工具鏈和智能體框架方向的核心積累。

CTO余慶在本次大會上發布了晨昏線科技的世界模型階段性成果【目標因果世界模型TermiBrain GCWM1】，這是支撐公司整個技術體系的核心組件。劉佳表示，世界模型是“打開這扇門的鑰匙”，有了對物理世界的整體理解和物理性質的建模，才能讓模型真正泛化到不同作業和不同硬件上，而不是每換一個場景就重新訓練一套系統。

03.

彈鋼琴、檢測、巡檢：三個真實場景，如何跑通作業閉環？

目前晨昏線科技最出圈的產品，是一臺能按照觀眾點歌彈奏鋼琴的機器人。這臺機器人在去2025年深圳靈巧手大賽中獲得大獎，并在今年AWE的開幕式上精彩亮相。劉佳并不把它定性為一個表演項目，而是將其歸入“靈巧操作”這條業務線。

他的解釋是：彈鋼琴本質上是一種高精度、連續作業的長程控制任務，它需要機器人具備實時的感知、預測和運動控制能力。這個場景，和3C產品檢測、精密零件操作等其他場景是同一套作業底座。

第二個已有進展的案例，是與國家級某研究所合作的3C產品檢測項目。該所承擔國內3C產品的檢測認證工作，過去依賴專用機械完成各類開合、插拔等操作實驗，希望用一臺通用型人形機器人替代，以應對不斷變化的檢測標準和產品類型。這個項目對模型能力的要求很高：需要大模型識別檢測品，理解操作說明完成長時序的SOP分配，同時對檢測過程實時監測和動作校驗。劉佳認為，這類需求的本質是泛化能力的考驗，而不僅是單一任務的精度優化。

第三條業務線是劉佳稱之為“陸空協同巡檢”的方向，通過四足機器人、無人機和集群調度系統的組合，為園區、工廠、能源設施等提供全自動巡檢方案。典型的場景配置是：無人機負責大范圍熱點區域排查，四足機器人負責抵近核查，多種機器人實現統一管理統一調度。這套方案對硬件本身沒有強依賴，晨昏線科技提供的是具身硬件集群管理系統和軟硬一體的大腦盒子，實現機器狗與無人機擺脫遙控器，實現自主導航與自主作業。

另一個案例來自航空領域：與國內頭部飛機制造商合作，用于駕駛艙系統的自動化測試。原有流程依賴退役飛行員等高度專業化人員完成復雜規程測試，周期長、成本高。晨昏線科技的方案是將讓機器人理解測試規程，形成工作序列，并在邊建設邊測試的復雜駕駛艙生產過程中動態調整操作序列，實現自動化測試執行，整體效果經驗證達到預期。

從營收數據來看，劉佳透露，目前公司已完成營收約300萬元，另有約5000多萬元的在手訂單和意向訂單正在推進中。今年的營收目標是2000萬至3000萬元。

04.

硬件是選項，不是門檻！

“除了模型能力強以外，我們的具身硬件選擇能力比較強，”他說，“這不是說我們什么硬件都能用，而是我們知道一個場景需要什么硬件，也知道市面上有哪些選項，有能力快速選擇針對該場景的硬件實現快速匹配。"

這種靈活性來自此前20家具身硬件的適配經驗。不同硬件在功耗、精度、載荷、運動模式上各有差異，只有真正做過適配才能判斷哪個更適合哪類場景。對于如展廳講解這類更需要與人類交流的場景，哪些雙足人形更合適；對于工廠內需要穩定精細操作的場景，哪些輪式人形配合哪些人形臂的性能穩定性優勢更明顯；對于大范圍巡檢，哪些無人機加哪些點足或輪足機器狗的組合性價比更高。

這套“場景－模型－硬件”的業務邏輯，是晨昏線科技商業成功的核心方法論，也是其實現差異化競爭的關鍵因素之一。

05.

晨昏線科技希望做具身智能的“大腦供應商”！

對于行業競爭，劉佳認為，2026年整個具身智能賽道的競爭會進一步加劇。行業里既有宇樹這樣積累多年的巨頭，也有智元這樣覆蓋全棧的企業，還有大量新入場的團隊。“越來越多有志之士進來，對行業是莫大的好事，”他說，“社會資源不投向這個賽道，就投向那個賽道，具身智能的火熱，對參與者意味著競爭同樣也意味著機會。而晨昏線科技，將會成為大多數具身智能參與的朋友。"

但他也直接指出，具身大腦的公司要想站穩，技術當然要過硬，業務思路也要非常清晰：第一，要有明確的業務邏輯與商業規劃，從技術到業務再到商業要能夠有效閉環，不能全靠資本驅動或單純的技術偏好；第二，要能夠真實的場景落地，不是在做PPT邏輯，而是在實際項目中踩坑、試錯、迭代出來的能力，能夠實現標桿客戶的0-1，也能做到行業覆蓋的1-N。

他的判斷是，目前行業里硬件層面的技術在逐步收斂，但“具身大腦”層面，晨昏線科技發布了目標因果世界模型，但是整個行業實際還處于演進階段。除了世界模型的持續探索，而在于誰能把世界模型、Agent框架、多模型與多智能體協同和場景落地真正串聯起來，形成一套能穩定作業的系統。

晨昏線科技的核心競爭力，他認為在于三個方面：一是目標因果世界模型TermiBrain GCWM1，二是能協調大腦、硬件和場景中的各類小模型智能體框架，三是在大量項目中積累的場景分析與落地的能力。這三點都是團隊在數字智能時代反復打磨產生的成果，遷移到物理智能領域仍然適用。

在技術規劃上，晨昏線科技今年下半年將繼續迭代世界模型技術，在現有世界理解模型的基礎上，補充更強的預測能力和干預能力，提升長時序規劃的準確率與執行效率。在產品規劃上，晨昏線科技將覆蓋更多的場景與具身硬件，解決更多的行業問題，成為更多企業的“具身大腦供應商”。

06.

結語與未來：

采訪結束時，劉佳說了一句話，某種程度上概括了晨昏線科技現在的狀態：

“晨昏線科技是一個公司而不是一個科研機構，我們發布世界模型，在技術上勇攀珠峰，同時我們關注場景，用合適的技術實現有效的商業閉環，沿途下蛋。"

這或許正是一家大廠AI背景的創業公司進入具身智能賽道最務實的姿態，不追風口，做自己最擅長的那件事，鉆研技術的同時找到場景，打通業務，商業閉環，一步步成為行業領跑者。