（来源：上观新闻）

在2026世界机器人大会（WRC）现场，一台来自杨浦企业墨奇智能的轮式机器人全程无人工干预，流畅完成桌面整理、冰箱补货、衣物洗烘及折叠等长达15分钟的居家长时序任务，引发全场瞩目。

这家备受关注的科创企业，正是落户杨浦滨江的上海墨奇万象智能技术有限公司（墨奇智能 Morphi）。企业成立仅半年便完成超10亿元天使轮系列融资，投后估值突破70亿元，创下国内具身智能赛道首轮融资规模纪录。

8月22日晚，第二届世界人形机器人运动会在国家速滑馆“冰丝带”开幕，同期，2026世界机器人大会正在火热举办。未来感十足的盛会接连亮相，集中呈现机器人产业的最前沿脉动。

日前发布的《2026年人形机器人产业发展报告》指出，人形机器人技术创新正进入“集群涌现”新阶段，环境感知、规划决策、运动控制等能力不断增强，复杂环境下的适应性与稳定性显著提升。今年以来，机器人产业迎来从身体到“大脑”的系统性跃升，并加速参与精密装配、灾难救援等高难度任务中，融入生产生活一线。

近期，墨奇迎来第一次交卷：自研具身智能模型架构MoRA（MORPHI Reasoning & Autonomy）——一条Agentic-Native的具身大脑路线。

在2026世界机器人大会（WRC）现场，墨奇正式展示了这个大脑的能力。承载这个大脑的，是墨奇自研的本体——MORPHI KINO，一台面向家庭服务场景的轮式机器人。这也是其本体的首次公开亮相。

现场，这台机器人用15分钟完成了一个完整的家居长程任务：清理桌面垃圾、检查冰箱库存并补货、将湿衣送入烘干机并启动，再拿出来叠好码放……整个过程一气呵成，全程无需人工指挥。

对机器人而言，任何任务一旦沾上“长程”二字，都算非常自信了，更别提还是泛化性要求拉满的家庭场景。早上刚开馆不久，墨奇的展台就已经围得水泄不通，甚至工作人员自己都有点惊讶。

所以，墨奇究竟是怎么做到的？答案是Agent原生的具身大脑。与业界常见的“大模型外挂动作策略”方案不同，墨奇主张让Agentic能力原生存在于策略模型内部，把目标持续性、执行记忆和任务进展变成System 1的原生能力。这样，机器人才能从“输出下一个动作”转向“持续工作”。

具体而言，MoRA的System 1具备三项核心能力。一是目标为条件的持续执行，目标得在输入时就定义好。二是多层级记忆，MoRA在System 1内部构建了三层记忆，短期处理毫秒级的控制连续性，中期管理步骤级的执行状态，长期保留任务整体的目标与进度。三是进度认知的闭环，MoRA在输出动作的同时，会结合目标、执行记忆和环境反馈，持续判断任务状态与当前进展，并在必要时反馈给System 2使其介入。

在这些demo背后，除了模型之外，还有一条更加重要的暗线——数据。数据已经是具身行业公认的最大瓶颈。今年以来，大家集体开启攻坚战，每家公司都在宣布千万小时、1亿小时的具身数据计划。但就在同行全力踩油门、重金堆数据量的时刻，墨奇的判断却是：真实场景的数据质量，远比数量重要。在墨奇CTO黄青虬看来，模型的本质是信息压缩、模态转换。LLM是语言到语言，具身是语言or视频到Action。具身必须在有限参数下，尽可能多地消化数据。

墨奇表示，他们走的是一条优化过的无本体采集路线。首先，采集设备是自研的。墨奇的数采设备叫MORPHI Sense Kit，能在弱纹理、高反光这类极端场景下做到毫米级轨迹重建。其次，采集场景是真实的。数采设备直接进入酒店、商务公寓等一线商业场景，由真正的作业人员在日常工作中产出数据。最后，就是一套能消化大规模数据的Infra。墨奇已积累3万小时真实场景数据，计划2026年底完成15万至20万小时的数据储备。

过去几年，机器人从能够运动走向能够操作，从单项技能走向多技能组合。但下一个阶段的考题似乎正在发生变化，机器人得在充满变化的真实环境里，把一项任务从开始持续推进到完成。“具身是一场马拉松。”这是黄青虬的判断，也是墨奇这家公司的节奏。不追世界模型的热度，不贴VLA的标签，一心把Agentic能力做成模型的原生能力，在真实场景里慢慢搭建数据Infra。具身回归场景导向，长程任务成为新赛段的新主题——墨奇，开始加速了。

编辑：奚宇轩