具身智能的落地，正在从实验室走向最确切、最用功的物理宇宙。

而元节智能（AtomBite.AI）采用了一个看起来并不性感、但富饶确切的场景：餐饮后厨。

36氪获悉，具身智能公司元节智能近日完成千万级种子轮融资，由英诺科创基金领投，水木清华学友种子基金、驰名投资东说念主个东说念主跟投。资金将主要用于餐饮场景具身宇宙模子研发及中枢居品落地。

元节中枢团队在建树公司前有过较恒久间的探索和孵化，这次融资象征着口头初步考据可行性，并已拿到国表里多家头部公司的居品配合部署意向。

元节智能的独创团队带有显著的“好意思团基因”。

独创东说念主兼CEO王栋博士曾任好意思团外卖业绩部工夫厚爱东说念主，管束千东说念主产研团队，主导构建撑持日均数千万订单的外卖算法、数据与系统架构；纠合独创东说念主李滔曾执掌好意思团外卖算法与数据体系，是少数确切跑通过“全链路数据算法驱动”的工夫厚爱东说念主；纠合独创东说念主李浩哲则是结合创业者，具备多年寰球化贸易落地教授。

往日几年，餐饮数字化依然被SaaS、点餐小表率、配送调养系统改良了一轮又一轮，但当寰球外卖订单延续攀升，一个恒久被无情的问题运行变得越来越卓越：从商家出餐到骑手取餐之间，仍然存在大齐高度依赖东说念主工的物理操作顺序。

比如打包、封签、分拣、接驳、配送。

这些经由看似琐碎，却径直影响整个这个词践约后果。错单、漏单、撒漏带来的损耗，会同期传导至用户、商家、骑手与平台四端。与此同期，寰球餐饮行业还广博濒临结构性用工问题：北好意思快餐行业时薪延续高涨，国内餐饮门店则恒久存在招工难、流动率高的问题。

离开好意思团之后，王栋曾在北好意思与新加坡进行了延续数月的市集检会，真切拜谒大齐餐饮商家与外卖平台。他最终变成了一个明确判断：餐饮后厨，可能是具身智能最具细目性的贸易落地标的之一。

原因在于，这个场景同期具备几个关节特征。

最初，它是寰球共通需求。岂论中国、北好意思照旧东南亚，餐饮行业齐濒临东说念主力本钱上升与践约后果问题。

其次，它的ROI富饶了了。惟有约略缩短错单率、减少东说念主工、提高出餐后果，商家就惬心为此付费。

更弥留的是，比拟家庭、养老等强调神志交互的场景，餐饮属于专科办事领域，决策链条更短，中小商家配合意愿更强。

在吸收36氪采访时，王栋示意，办事业自己占据寰球GDP的执意比例。若是约略在餐饮后厨这个高频场景中建设起确切可运行的具身决策，完结从模子到专揽的系统性落地闭环，自己就价值执意，而且也具备将来再向家庭厨房等更复杂的场景延长的可能。

企业供图

比拟不少公司优先作念“通器用身宇宙模子”，元节智能更倾向于从确切场景中延续学习以迟缓建设模子才略。

王栋示意，“迁移才略（Locomotion）经过七八年发展，其实依然基本科罚了。咫尺行业确切的焦点，运行转向精致操作。诚然灵敏手距离确切锻真金不怕火还有距离，但二指、三指夹爪依然出现大齐锻真金不怕火的工程化决策，不错撑持部分表率化任务落地。”

在这么的判断下，元节智能莫得把重点放在从头发明机器东说念主硬件，而是要作念一套面向餐饮场景的“宇宙算作模子（WorldActionModel，WAM）”。

在王栋看来，VLA（Vision-Language-Action）道路过度依赖言语模块进行高层主义，2026世界杯数据统计但对视觉表征不及，而确切宇宙里的算作禁止，施行上并不依赖言语。“东说念主类确切的算作禁止旅途，其实莫得那么强依赖language。更中枢的问题，是视觉理会、物理理会，以及算作怎么与确切宇宙建设映射。”

基于这一判断，元节智能在模子层面更强调探索和会视觉（Vision）与触觉（Touch）的“VT-WAM”（视觉-触觉宇宙算作模子）。王栋讲明说念：“视觉看得见物体，却看不见战斗；触觉看不见全局，却看得见成败。视觉ground的是宇宙的几何侧面，触觉ground的是宇宙的物理侧面。VT-WAM再把这两类信息通过隐空间抽象进一个能预判战斗后果的‘宇宙-算作模子’。”

宇宙模子不仅需要视觉感知才略，更弥留的是理会确切物理宇宙中的规则与因果关联。他例如说，一个饮料杯是否装水、装得满不悦、温度是冷是热，齐会影响机器东说念主办取时的摩擦力、要点变化与操作沉稳性。

元节智能但愿通过视觉、触觉等多传感器协同感知物体景象，并在模子中镶嵌对液体浪荡、要点变化等物理属性的因果理会，让机器东说念主的算作不仅仅基于数据拟合，而是确切顺应现实宇宙的物理规则，从而提高持取与操作的沉稳性和精致度。

从工夫架构来看，元节的系统大要分为三层：最表层是具身宇宙模子，用于变成对后厨环境的证实，并完成决策与算作主义；中层是任务编排与调养引擎，将证实完结转念为具体践诺主义，并和解调养不同开发；底层则是自研中枢部件与通用硬件本色的和会，确保系统约略在确切后厨恒久沉稳运行。

这套架构背后的中枢逻辑是：不是先造一个通用机器东说念主，再去寻找专揽场景，而是在一个富饶高频、富饶痛的场景里延续网罗确切交互数据，反过来喂养宇宙模子，让模子在物理宇宙中越来越“理智”。

餐饮后厨每天齐在肖似大齐高频操作——打包、分拣、搬运、烹调、接驳——这些算作自然约略变成海量、各样化确实切宇宙数据，而这类数据很难单纯依靠仿真环境生成。

企业供图

具体落地旅途上，元节智能咫尺采用从“外卖打包与接驳”切入。这是整个这个词践约链路中出错率最高、表率化进度相对较高、同期又最容易量化价值的顺序。

“打包顺序的任务范围了了，场景可控，咱们的旅途所以贸易价值为依据，先聚焦提高持取精确度，作念到可用可靠。”王栋示意，“站在贸易视角，商家并不介意你的机器东说念主像不像东说念主，会不会舞蹈，商家更在乎你到底能帮我干什么活。”

咫尺，元节的决策是将高频、表率化算作交给端侧轻量化小模子践诺，例如套餐装盒、封签等算作，以缩短延迟与荟萃依赖；而云霄大模子则主要用于处理非常情况，例如物料缺失、异物搅扰等复杂场景，并通过KDS系统联动后厨东说念主工补位。

打包顺序模子预测会在2026年内干涉确切商家后厨进行界限化部署。

在团队的设思中，将来模子才略会从打包这一单点顺序切入，赓续向更复杂的后厨操作延长2026世界杯盘口，包括分拣、配送接驳、烹调协同，以至迟缓干涉更平常的办事业场景。