2026年1月7日，拉斯维加斯，上午10点。

2026 CES主会场的圆桌论坛“Not Quite Human”正在进行。聚光灯下，五位嘉宾围绕人形机器人的未来展开讨论。当话题转向“当前行业最大的瓶颈是什么”时，一位来自中国的创业者给出了一个精彩的回答：“A robot without a causal understanding of the world is just a sophisticated puppet.”（一个不理解世界因果关系的机器人，不过是一个精致的提线木偶。）

这位发言者是白惠源，原力无限（INFIFORCE）创始人、CEO。在这场全球瞩目的科技圆桌上，她是唯一的中国面孔，也是具身智能领域唯一官方邀请的中国企业家代表。

48小时后，包括美联社、Yahoo财经、ChinaDaily、Morningstar等在内的700余家海外媒体对此次事件进行了报道。一位中国创业者关于“机器人需要真正的具身大脑”的观点，成为这届CES极具传播力的声音之一。

打造一颗“会思考”的具身大脑 

2023年，当白惠源决定离开阿里巴巴创办原力无限时，她正逆行于一条拥挤的赛道。彼时，机器人行业正在陷入一场名为“造身体”的军备竞赛。从波士顿动力的后空翻，到特斯拉Optimus的精细手指，全球数百家创业公司都在卷硬件：比拼谁的关节更多，谁的步态更像人。

置身于这股热潮中，白惠源却看到了一种危险的错位。“整个行业似乎都在痴迷于打造更完美的躯壳，却很少有人在乎躯壳里的那个灵魂是否空洞。”她在接受专访时直言，“一个没有认知能力的机器人，无论外形多像人，本质上和二十年前的遥控玩具没有区别。”

这种洞察并非来自灵光一闪，而是源于她对底层逻辑的极致推演。在她看来，具身智能（Embodied AI）的核心矛盾，不在于肢体的灵活性，而在于大脑对物理世界的感知与预测能力。

“人类婴儿不需要大数据的灌输，几个月大就知道杯子从桌边滑落会摔碎。这是因为人类天生具备因果推理能力。”白惠源分析道，“但直到今天，最昂贵的机器人依然在‘死记硬背’动作，而非‘理解’后果。”

基于此，原力无限在成立之初就确立了一条“一脑多身多场景”的战略路径：不陷入单纯的硬件参数内卷，而是将战略重心聚焦于那个能适应不同躯体、理解物理世界的“具身大脑”。

“硬件是容器，智能是水。原力无限当然也造身体，但我们的逻辑是——先让大脑学会如何定义身体，而不是反过来。”

持续学习的VLA与因果世界模型

在硅谷主流技术圈看来，原力无限选择的技术路线——持续学习的Hyper-VLA + 因果世界模型——是一种对主流范式的“叛逆”。借用图灵奖得主Judea Pearl在《The Book of Why》中提出的观点来理解：现有的AI大多停留在“关联”层面（看到A，预测B），而真正的智能需要跨越到“干预”和“反事实”层面（如果我做了A，B会发生变化吗？）。

“端到端学习”范式，本质上是基于海量数据的概率统计，它在文本领域大获全胜，但在物理世界中，它面临着严重的“数据饥渴”和“鲁棒性缺失”。“在物理世界里，你不可能像训练ChatGPT那样，把全世界所有的‘摔倒’视频都喂给机器人看。”白惠源分析道，“端到端的模型依靠海量数据的‘死记硬背’，它知道玻璃杯掉落的概率轨迹，但它不知道‘玻璃’这种材质意味着易碎，更无法推导出‘碎片会伤人’的后果。”

原力无限的解法，是在大模型的直觉之上，叠加了一层因果逻辑的引擎。

如果用诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的理论来类比：现有的端到端模型像是“系统1”（快思考，靠直觉），而原力无限正在给机器人装上“系统2”（慢思考，靠逻辑）。“我们让机器人学会因果推理。这不仅仅是为了让机器人更聪明，更是为了让它们在缺乏数据的陌生环境里，依然安全、可控。”白惠源说，“这是一场从‘大数据’向‘小数据、强逻辑’的进化。”

这是一条更难的路，意味着更复杂的算法架构和更漫长的研发周期。但在白惠源看来，这是通往终局的唯一路径：“你是在训练一个动作模仿者，还是在培养一个理解世界的智能体？这是两条完全不同的物种进化树。”

宝贵的“信任票”

在具身智能这个仍然处于“Demo时代”的早期赛道，商业化是一个微妙的话题。2025年，原力无限斩获超过5亿元商业订单，这个数字在行业内引发了不小的震动。

但与其说这是成熟产品的全面爆发，不如说这是“先行者们的联合实验”。这些订单并非来自标准化的货架产品，而是来自文旅、科研、能源、智能制造等领域的头部客户——他们愿意为“未来的可能性”买单。

在这些场景中，原力无限的AstroDroid AD系列人形机器人正在进行着从Demo到Pilot的关键跨越。它们不再是在发布会上表演跳舞，而是在真实的博物馆里尝试理解游客的意图，在实验室里尝试操作精密的仪器，在家庭客厅中为人们打扫卫生做好服务与清洁。

“这5亿元订单，其实是市场投出的一张信任票。”白惠源对这个数字有着清醒的认知，“它反映的不是我们已经多么完美，而是行业的一种焦虑——大家急需看到除了‘表演’之外，机器人到底能不能在真实世界里干点正经事。”

用商业试点验证技术，用真实场景喂养数据。这套“数据飞轮”的逻辑，正在原力无限的这些早期订单中缓慢但坚定地转动。

拉斯维加斯的中国声音

镜头拉回2026年CES现场。

拉斯维加斯的冬天干燥而明亮。上午10点，CES主会场的“Not Quite Human”论坛准时开始。台下坐满了来自全球的科技媒体、投资人和行业观察者。白惠源是这场论坛的五位嘉宾之一，也是唯一一位来自中国的创业者。与她同台的，包括来自美国、欧洲的机器人公司CEO和投资人。

论坛结束后，白惠源受到多位媒体记者采访，凤凰美洲的记者问了一个直接的问题：“中国拥有全球几乎最强的供应链优势，你们为什么非要去做最难的大脑？”白惠源回答说：“正因为中国擅长制造，我们才更清楚地知道——制造绝不是终点。而我始终坚信，只有理想主义者才能改变世界。”

为什么是原力无限？阿里巴巴前高管的履历、连续创业者的直觉、顶尖学府的学术积淀，这些都是注脚。真正的答案，藏在她做出的三次关键选择里：在行业卷硬件参数时，她选择押注“一脑多身”的系统架构；在行业迷信端到端黑盒时，她选择引入“因果推理”的逻辑白盒；在行业陷入浮躁时，她选择用“场景闭环”来打磨产品。这三次选择，每一次都是“反共识”的，每一次都是艰难的。但也正是这三次选择，构建了原力无限今天的护城河。

曾经有记者问白惠源：“十年后，你希望原力无限成为一家什么样的公司？”

她思考了片刻，给出了一个充满工程师浪漫的答案：“我希望我们成为机器人世界的‘空气’和‘水’。无论未来的机器人长什么样、是谁造的，它们的智能内核——那颗能够理解世界、自主决策的大脑——源自原力无限。”她顿了顿，补充道：“最顶级的技术，最终都会变得无形。它不会让你惊叹‘哇这个机器人好聪明’，而是让你彻底忘记，你是在和一个机器打交道。”

窗外的拉斯维加斯阳光刺眼。在这个每年都有无数“未来科技”粉墨登场又迅速被遗忘的城市，一位来自中国的创业者，正在试图为机器人造一颗真正“会思考”的大脑。

特刊 | 该文章及配图由原力无限提供，非《财富》（中文版）编辑内容，文责自负。