具身智能的落地，正在从实验室走向最委果、最奋力的物理天下。

而元节智能（AtomBite.AI）聘用了一个看起来并不性感、但有余委果的场景：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、驰名投资东谈主个东谈主跟投。资金将主要用于餐饮场景具身天下模子研发及中枢居品落地。

元节中枢团队在缔造公司前有过较永劫辰的探索和孵化，这次融资瑰丽着形势初步考据可行性，并已拿到国表里多家头部公司的居品协作部署意向。

元节智能的独创团队带有显著的“好意思团基因”。

独创东谈主兼CEO王栋博士曾任好意思团外卖行状部时刻舒适东谈主，治理千东谈主产研团队，主导构建救助日均数千万订单的外卖算法、数据与系统架构；纠合独创东谈主李滔曾执掌好意思团外卖算法与数据体系，是少数真确跑通过“全链路数据算法驱动”的时刻舒适东谈主；纠合独创东谈主李浩哲则是衔接创业者，具备多年大众化生意落地训戒。

曩昔几年，餐饮数字化还是被SaaS、点餐小程序、配送改变系统改变了一轮又一轮，但当大众外卖订单连续攀升，一个恒久被冷落的问题运行变得越来越凸起：从商家出餐到骑手取餐之间，仍然存在大皆高度依赖东谈主工的物理操作程序。

比如打包、封签、分拣、接驳、配送。

这些经由看似琐碎，却径直影响扫数这个词践约效果。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，大众餐饮行业还普遍濒临结构性用工问题：北好意思快餐行业时薪连续高涨，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连续数月的阛阓检修，深刻拜访大皆餐饮商家与外卖平台。他最终酿成了一个明确判断：餐饮后厨，可能是具身智能最具笃定性的生意落地标的之一。

原因在于，这个场景同期具备几个要津特征。

最初，它是大众共通需求。无论中国、北好意思如故东南亚，餐饮行业皆濒临东谈主力老本上升与践约效果问题。

其次，它的ROI有余了了。惟有梗概裁减错单率、减少东谈主工、升迁出餐效果，商家就好意思瞻念为此付费。

更进犯的是，比拟家庭、养老等强调心扉交互的场景，餐饮属于专科劳动领域，决策链条更短，中小商家协作意愿更强。

在领受36氪采访时，王栋暗示，劳动业本人占据大众GDP的普遍比例。若是梗概在餐饮后厨这个高频场景中修复起真确可运行的具身决议，终了从模子到期骗的系统性落地闭环，本人就价值普遍，况且也具备改日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“通器具身天下模子”，元节智能更倾向于从委果场景中连续学习以逐步修复模子才能。

王栋暗示，“移动才能（Locomotion）经过七八年发展，其实还是基本惩办了。刻下行业真确的焦点，运行转向考究操作。自然智慧手距离真确熟习还有距离，但二指、三指夹爪还是出现大皆熟习的工程化决议，不错救助部分圭臬化任务落地。”

在这么的判断下，元节智能莫得把重点放在再行发明机器东谈主硬件，而是要作念一套面向餐饮场景的“天下四肢模子（WorldActionModel，WAM）”。

在王栋看来，VLA（Vision-Language-Action）道路过度依赖讲话模块进行高层见解，吉祥访(中国)手机网但对视觉表征不及，而委果天下里的四肢抑止，践诺上并不依赖讲话。“东谈主类真确的四肢抑止旅途，其实莫得那么强依赖language。更中枢的问题，是视觉表现、物理表现，以及四肢奈何与委果天下修复映射。”

基于这一判断，元节智能在模子层面更强调探索交融视觉（Vision）与触觉（Touch）的“VT-WAM”（视觉-触觉天下四肢模子）。王栋讲授谈：“视觉看得见物体，却看不见战争；触觉看不见全局，却看得见成败。视觉ground的是天下的几何侧面，触觉ground的是天下的物理侧面。VT-WAM再把这两类信息通过隐空间空洞进一个能预判战争后果的‘天下-四肢模子’。”

天下模子不仅需要视觉感知才能，更进犯的是表现委果物理天下中的法令与因果相关。他例如说，一个饮料杯是否装水、装得满不悦、温度是冷是热，皆会影响机器东谈专揽取时的摩擦力、重点变化与操作踏实性。

元节智能但愿通过视觉、触觉等多传感器协同感知物体情状，并在模子中镶嵌对液体激荡、重点变化等物理属性的因确凿切，让机器东谈主的四肢不仅仅基于数据拟合，而是真确相宜现实天下的物理法令，从而升迁持取与操作的踏实性和考究度。

从时刻架构来看，元节的系统约莫分为三层：最表层是具身天下模子，用于酿成对后厨环境的融会，并完成决策与四肢见解；中层是任务编排与改变引擎，将融会收尾改变为具体履行见解，并斡旋改变不同开拓；底层则是自研中枢部件与通用硬件本色的交融，确保系统梗概在委果后厨恒久踏实运行。

这套架构背后的中枢逻辑是：不是先造一个通用机器东谈主，再去寻找期骗场景，而是在一个有余高频、有余痛的场景里连续网罗委果交互数据，反过来喂养天下模子，让模子在物理天下中越来越“理智”。

餐饮后厨每天皆在疏通大皆高频操作——打包、分拣、搬运、烹调、接驳——这些四肢自然梗概酿成海量、万般化的委果天下数据，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，元节智能刻下聘用从“外卖打包与接驳”切入。这是扫数这个词践约链路中出错率最高、圭臬化进度相对较高、同期又最容易量化价值的程序。

“打包程序的任务范围了了，场景可控，咱们的旅途所以生意价值为依据，先聚焦升迁持取精确度，作念到可用可靠。”王栋暗示，“站在生意视角，商家并不介意你的机器东谈主像不像东谈主，会不会舞蹈，商家更在乎你到底能帮我干什么活。”

刻下，元节的决议是将高频、圭臬化四肢交给端侧轻量化小模子履行，例如套餐装盒、封签等四肢，以裁减延迟与聚集依赖；而云表大模子则主要用于处理很是情况，例如物料缺失、异物侵扰等复杂场景，并通过KDS系统联动后厨东谈主工补位。

打包程序模子预测会在2026年内投入委果商家后厨进行范畴化部署。

在团队的设念念中吉祥访体育手机官网，改日模子才能会从打包这一单点程序切入，赓续向更复杂的后厨操作延长，包括分拣、配送接驳、烹调协同，甚而逐步投入更日常的劳动业场景。