第236集 AI长程任务复杂任务解决专家
具身智能迈入长程任务阶段：墨奇智能推MoRA架构应对系统稳定性挑战
2026年8月21日，北京——在刚刚落幕的2026世界机器人大会（WRC）上，成立仅半年的具身智能初创公司墨奇智能首次公开亮相，发布其具身智能模型架构MoRA，并现场演示了面向家庭场景的MORPHI KINO轮式机器人完成一段15分钟、跨区域、多步骤的长程任务。这一展示标志着行业焦点正从单点动作能力转向系统级可靠性。
据墨奇智能联合创始人兼CTO黄青虬介绍，当前机器人技术已进入“长程任务”新阶段。所谓长程任务，是指由数十个原子动作组成的连续操作流程，例如从识别水杯、移动至厨房、打开柜门、取水、关闭柜门、返回客厅并放置水杯等。“哪怕每个模块的成功率做到99%，叠加之后整体成功率也会急剧下降。”他指出，若单模块失败率为1%，执行30个连续动作后，整体成功率将跌至约74%；若任务包含50个动作，成功率则不足61%。这对硬件、算法与软件协同提出了前所未有的稳定性要求。
黄青虬强调，墨奇智能的MoRA架构正是为解决这一问题而设计。该架构整合感知、决策、执行与自检模块，通过端到端优化降低任务链中的误差累积。MORPHI KINO机器人虽采用轮式底盘而非双足行走，但其上半身保留类人结构，包括可旋转肩部与简化夹爪，以兼容未来向全人形演进的数据路径。
在形态演进策略上，黄青虬提出“终局是全人形，但不必一步到位”的观点。他认为，物理环境为人而建，全人形机器人具备天然适配优势。然而，双足平衡、五指灵巧操作等技术难题短期内难以同步攻克，因此阶段性“做减法”更为务实。关键在于，简化应基于人形框架进行裁剪，而非开发完全异形结构，以确保行为模仿数据的长期复用价值。
据IDC《2026年全球具身智能市场预测报告》显示，2025年全球具身智能企业融资总额达82亿美元，同比增长67%，但实际商业化落地项目不足12%。黄青虬坦言，行业存在估值与价值脱节的泡沫现象，“现在落地产生的价值还远远跟不上各家具身公司的估值”。但他同时认为，早期资本涌入有助于加速技术迭代，类似自动驾驶与大模型的发展路径，行业或将经历“百团大战”后的整合期。
值得注意的是，墨奇智能核心团队源自华为“天才少年”计划及自动驾驶AI部门，其技术路线强调工程化落地与系统鲁棒性。在竞品普遍聚焦高自由度人形原型机之际，该公司选择以家庭长程任务为切入点，试图在真实场景中验证可靠性指标。这一策略能否在激烈竞争中形成差异化优势，将成为观察具身智能商业化进程的关键样本。
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