单“手”夹起一支滴管，伸入量杯A中吸取少许液体，再平稳移向量杯B，精准滴入……眼前这台名为智澄TR4的人形机器人，正在展示液移操作。
看似简单的动作，背后却隐藏着复杂的技术挑战。比如在松开滴管胶头的那一刻，力度太小，液体无法顺利滴落；力度稍大，滴管又可能滑落杯中。
而完成这套动作，TR4靠的仅仅是一双“眼睛”。它通过实时感知环境，并结合自适应算法，自主调整抓取力度与动作轨迹。
刚刚结束的2025杭州未来生活嘉年华上，著名未来学家凯文·凯利打卡了智澄AI的展台。
这是技术出身的胡鲁辉的“得意之作”。从西雅图到杭州，从Meta首席工程负责人、华为云计算大数据首席架构师兼CTO，到京东零售首席科学家兼技术副总裁、永辉云计算联合创始人兼CTO……胡鲁辉的职业生涯始终穿行于技术与创新的前沿。
这一次，他创办“智澄AI”，投身于通用人形机器人的探索，选择了一条更艰难、也更接近智能本质的道路：要让机器人不仅“思考”像人，更“行动”像人。
让机器人走出“洞穴”
古希腊哲学家柏拉图在《理想国》中曾提出一个著名的洞穴之喻：一群从未离开过山洞的人，坚信火把投射在洞壁上的那些影子，就是真实世界里的全部。直到有一天，其中一人走出山洞，看到了太阳……
这恰如眼下的人工智能。它通过人类提供的二手信息来理解世界，却从未直接感受过物理现实。
胡鲁辉和团队正在做的，就是让人工智能直接感知、理解物理世界，并与之交互，从而逐步接近通用人工智能。从寒武纪三叶虫的复眼，到人类大脑的视觉皮层，生物进化用了整整5.4亿年才构建起这种理解现实世界的能力。
他将这一方向称为“物理智能”，并在2024年4月北京生成式AI大会上首次提出这一概念：物理智能可以实时感知物理世界的动态，构建出可交互的“世界模型”，从而解决传统机器人依赖预设规则、泛化能力弱与智能化水平不足等问题，最终实现跨任务、跨环境、跨本体的自主决策与高效执行。
有意思的是，仅一个月后，“AI教母”李飞飞公开了新的创业方向——空间智能；6月，英伟达创始人黄仁勋在演讲中直言，“下一波浪潮将是物理AI”……就在大模型和生成式AI在数字世界高歌猛进之时，行业先驱者已经预见到下一场变革的来临。
构建理解物理世界的“大脑”
“AI1.0时代始于2012年，杰弗里·辛顿团队提出的深度卷积神经网络AlexNet，引发深度学习领域革命，AlphaGo的出现，更让大众见识到人工智能的潜力。这一阶段的AI技术，多应用于智慧零售等垂类领域。如今的AI2.0，从2017年的Transformer架构起步，爆发于2022年底的ChatGPT，核心目标是通用性和泛化能力。”
正是在3年前，胡鲁辉萌生让AI理解物理世界的想法：“最终目标是实现通用人工智能，而机器人是现实中的载体，完成AI从感知到行动的完整闭环。”
现实世界充满未知与变动。端在手中的牛奶可能突然洒了，厨房地板因水渍变得湿滑……如果机器人只会机械执行预设指令，将难以应对多变的环境。
胡鲁辉认为，机器人理解物理世界需经历三个步骤：像人一样实时感知并理解周围环境；基于所得信息进行推理与预测；自主执行相应操作。
“环境泛化、本体泛化、任务泛化，攻克这三大泛化挑战，是实现智能闭环的关键。”
为此，智澄AI为机器人打造了理解物理世界的“大脑”，一个深度融合物理规律认知与跨模态感知能力的统一智能框架。自研的物理智能模型，通过三层架构实现突破——
感知层整合激光雷达、触觉传感器、IMU等多源数据，构建实时动态的物理场域模型，让机器人像人一样感知力、形变与运动。
认知层将数万条物理定律（如牛顿力学、材料特性等），编码为可计算知识图谱，赋予机器理解物理法则的常识。
执行层则依托“世界模型”，预测并生成适应各类场景的动作策略。“比如我们的抓取系统，无需预先输入物体参数，仅凭视觉和触觉反馈动态调整力度，稳定操作玻璃杯、塑料袋等多种物品。”
当智能中枢具备强大的自适应能力，末端执行器不再需要为每个场景专门定制。这种底层革新，使得机器人硬件标准化成为可能。
曾经的“微软系40大AI科学家”
智澄AI的公司坐落于菜鸟智谷产业园，胡鲁辉的办公室视野开阔，凭窗远眺，对面就是菜鸟全球总部。望向那片建筑，他偶尔会想起美国亚马逊工作的近6年时光，那段同样与智慧物流紧密相连的岁月。
胡鲁辉的职业生涯贯穿了人工智能与云计算发展的关键20年。然而，这位科技领军人物早年并非传统意义上的“优等生”——学生时代多门功课在及格线边缘徘徊。转折点发生在高三，经过一整年的奋起直追，最终以全校第一的高考成绩达到清华大学录取线。此后清华考研，他的英语成绩未达线，却因数学与总成绩均位列第一，被破格录取。
赴美继续深造后，胡鲁辉扎根科技重镇西雅图。自千禧年起，他先后在微软与亚马逊总部工作10余年，积累了深厚的技术与管理经验，之后加入华为美国研究院，出任首席架构师兼首席技术官。在此期间，他累计拥有30余项美国专利及申请，并发表了多篇国际顶级会议论文。
这些年，坊间流传着一份“微软系40大AI科学家”名单，胡鲁辉便位列其中。和他一起出现在名单上的，还有中国工程院院士潘云鹤、北京智源人工智能研究院创始理事长张宏江、小米科技联合创始人黄江吉、字节AI实验室负责人李航……
2010年，胡鲁辉负责接手一个线下零售项目。彼时，亚马逊正计划以无人店等形式拓展线下版图。传统零售高度依赖人工，流程繁琐、成本高昂，商业决策也缺乏数据支撑。
他随即转向AI技术的突破，并最终获得一项美国专利“用于线下零售业务的数据驱动和自适应机器学习平台与技术”。该技术实现了在线下零售中的多算法协同学习与动态优化，显著提升运营智能化水平。
这是胡鲁辉在AI领域的第一个专利，也是他第一次深度接触人工智能。
2018年，胡鲁辉回国，在京沪两地开启第一次创业，创办永辉云计算，主导制定智能云与大数据战略；以永辉为试验场，联合腾讯与京东，推动传统零售向“新零售”转型。
创业公司和永辉超市合并后，他再度赴美，加入Meta担任首席工程负责人。此时，科技浪潮已开始涌向大模型。“我的职业生涯，差不多就是随着每一波技术浪潮，不断学习、不断适应。”
但他始终认为，中国才是AI创业的热土。
这一次，他选择了杭州，这里政策支持完善、创业氛围浓厚，离老家慈溪也更近。
几通电话、数次会面，胡鲁辉很快集结了来自微软、Meta、华为等的前同事，组成核心研发团队。2024年8月，智澄AI正式开业，公司名寓意“逐步走向真正的智能”。
聊起杭州与西雅图，胡鲁辉觉得两座城市气质相仿，一边孕育了微软、亚马逊、波音这样的行业巨头，另一边则有阿里巴巴以及“六小龙”等众多科技创新企业。两者都是很多创业者梦想开始的地方。
要将通用人工智能带入现实
胡鲁辉办公室座椅的背后，挂着一堆参会证件。这两年，他频繁穿梭于国内外各大科技展览与论坛峰会，受邀登台阐释“物理智能”理念与发展路径。
公司将旗下机器人命名为TR（TransformingRobot，改变机器人），一年时间已经迭代到了TR4和TR5。
TR4是一款物理智能复合型轮式人形机器人，TR5则定位为高性能通用人形机器人，身高1米8、体重75公斤，单腿承重800公斤，双臂协同操作精度可达毫米级。
TR5
目前，TR4正加快步入现实场景，9月登陆京东开售，迎来了首批实际订单；而TR5发布仅数月，也已收获千万级订单。
胡鲁辉为现阶段的TR系列规划了三类应用场景：物流仓储、工业制造，以及危险或不适宜人类的工作环境，如生化领域。家庭服务等更贴近生活的场景，也正在推进安全性验证与研究。
TR4
不过，走向通用人工智能的道路，依然障碍重重。
从数据层面看，人类掌握一项技能往往只需“看几眼”。比如学做一道番茄炒蛋，观察一遍就能大致模仿，而AI却需要消耗数百小时的训练数据。物理智能依赖实时、高质量的真实世界数据，然而目前可用于训练这类模型的数据非常有限，远不能与生成式AI所依赖的整个互联网语料相比。
对于复杂任务来说，算力是个更大的瓶颈。物理智能把模型部署在机器人本体之上，在严格功耗限制下实现复杂决策，必须具备处理海量数据的高计算能力。
那么，通用人工智能到底离我们还有多远？
沿物理智能的路径展望，胡鲁辉给出的预判是：3-5年。他期待着那天的到来，也希望智澄AI能成为“将通用人工智能带入现实”的推动者之一。
如果不考虑任何技术和商业等的限制，他希望“机器人的能力比人至少强十倍”。再大胆设想，如果有一天，机器人能够自主发明创造，“到那时，机器人也许将成为人类最后的发明。”
而现在他们正在做的是第一步：让机器人走出洞穴，抬头迎向物理世界里的第一缕阳光。
