不做机器人本体，也不做通用大模型——灵境智源创始人孙博选择在模型之下，造一层仍属空白的“计算底座”。
外界谈论具身智能，常常滑向两个极端：一边是机器人跳舞、翻跟头；另一边是对“超级大脑”的想象——仿佛只要模型足够大、算力足够强，机器就会突然拥有接近人、超越人的智能。
灵境智源创始人孙博不愿这样谈。他更愿意把问题拆开：大脑、小脑、皮层、协脑、操作系统、类脑模型；控制、计算、实时性、能效比；云、边、端；标准、芯片、操作系统、开发框架。在他看来，具身智能不是单点技术竞赛，而是一套必须与物理世界深度耦合、等待市场与技术节奏对齐的工程系统。灵境智源要闯的，是这套系统里的“无人区”——计算底座。他的判断是：这个位置不是没有人做，而是路线不对。
近日，孙博在上海接受《财富》杂志专访。从2023年技术储备算起，团队成立已三年多，灵境智源成立一年多，团队从上海人工智能研究院智脑创新中心出发，团队人数增加到200多人，对接超过300家具身整机及泛具身企业，行业覆盖率超过70%，超过200家客户完成装机和批量订单落地。
两次创业：赛道变了，底层能力未变
自2023年起，基于对AI技术浪潮的预判，孙博频繁回到上海交大和上海人工智能研究院。彼时，ChatGPT刚点燃大模型浪潮，行业热点是LLM，大模型与硬件结合仍然偏弱。在他的认知里，AI不能只停留在文本和屏幕里，要成为真正技术生产力，就必须走向物理世界；AI未来一定由云往端侧走。这两个判断，后来成为灵境智源诞生的原因之一。
当时产业界尚未形成“具身智能”热潮，但国际学术前沿已经在探讨。在研究院智脑创新中心期间孙博和团队已经在给部分机器人厂商做配套验证。过程中，他们发现三个核心要素：脑、手、能源。脑，是控制与计算；手，是操作与执行；能源，是端侧约束。对要在物理世界运行的智能体，三者缺一不可。灵境智源选择从“脑”切入。
“智脑的背后，其实就是控制和计算。”孙博说。
这个判断有一个反直觉的前提：瓶颈不在“大脑”的参数量。行业中的大多数人相信模型够大、算力够强，机器就会突然拥有接近人的智能；孙博看到的却是另一幅图景——大模型的认知能力跑得很快，机器人的动作偏移与反应滞后却始终难以根治。问题出在更下面那一层：通用的CPU加GPU架构，从来不是为“感知—决策—执行”的实时闭环设计的，举个例子，仅摄像头画面的预处理一项，在这套架构上就要耗掉百毫秒级时长。物理世界不等人。
2025年7月，他做了一个决定：离开参与创办的珠海精实测控——年营收已经突破10亿元、IPO在即，他没有再等，而是在上海正式创办灵境智源并出任CEO，因为他认为时机已到。
他把创业中最要紧的要素归结为两个词：定位和时机。
回看两段创业，孙博先后踩准智能制造、AI两个窗口期。
他说，赛道、技术、行业趋势、发展节奏一直在变，但自己做事情的方式没怎么变，只是创业所需的通用能力——组建团队、掌控节奏、管理与战略等能力在AI时代必须重新组合。“Innovation，在AI时代是真正至关重要的事情。”他总结道。
设立灵境时，他和团队说得很直接：“我们是一家产品创新型公司，不是系统集成公司。”这意味着，灵境智源不会做机器人本体和通用大模型，而要做更底层、更基础设施的东西——理解模型对底座体系化的全部要求，理解本体厂商的真实业务场景，理解终端客户的约束条件，再把这些理解沉淀成完整系统架构。
底座：做基础设施，而不是做Demo
具身智能底座的难点在于多模态、实时性、端侧数据安全与能效比。目前，端侧能源受限，需要在这些约束下最大化底座与模型能力，适配现有及未来新一代模型，真正实现AI能力涌现。孙博认为，核心在于产品级系统的整体性能，他以苹果手机类比：苹果体验好，并非某一项参数全球第一，而是软硬件一体化整套系统的综合表现优秀。
灵境智源给出的答案，是德沃夏克超异构计算架构。它是全球首创的面向具身智能的类脑端侧超异构计算底层架构，核心设计理念是“物理合一、逻辑分离”，采用大脑—小脑—皮层、协脑与综合操作系统层的三层式设计，而非算力、通信、模型或强化学习中的某一个单点。
对创业公司而言，划定边界非常重要。孙博说，两件事情最重要：一是定位，回答公司到底干什么；二是时机，什么时间做什么事情，这两点最考验战略定力。而灵境智源的定位始终未变：做具身智能面向全行业的计算底座。行业渴望一颗“超级大脑”，大众看到的却多是表演性Demo，灵境智源做的，是对这套系统进行工程解构。孙博表示，如果将整套架构一次性全部推向市场，企业很容易出问题，所以灵境智源选择让产品分阶段落地。
21 项国标与一颗 2027 年流片的芯片
在标准体系中，灵境智源既是贡献者和执行者，更是国标牵头制定者。灵境智源是开源鸿蒙社区跨平台框架（PMC）下具身操作系统的共同发起单位之一，和华为等几家共同发起；同时参与国标相关工作。截至目前，已经开展标准化项目近30项，其中国家标准21项，牵头4项，覆盖具身智能底座最核心的算力芯片、操作系统、控制器、散热、外围接口等方向。
“标准是做出来的，不是喊出来的——不是凭空定义规则强制各家执行，而是从市场与应用中抽取已经形成共识的共性，升维提炼为标准。”在孙博看来，新兴赛道标准最大的价值，是避免资源重复浪费、重复投入；标准既是指引，也是边界约束。
与仅参与单一环节标准制定的企业不同，灵境智源做全栈式操作系统：从底层驱动、运行时环境，向上延伸至工具链和开发框架，整套体系相对完整。这使得公司在标准制定中既能覆盖底层技术细节，也能对接上层应用生态，具备更系统的发言权。
与此同时，灵境智源具身原生芯片计划也在持续推进。按规划，该公司计划于2026年年中启动芯片设计，2027年完成流片，形成“芯片－系统－模型”完整国产化闭环，目前FPGA原型已经通过全流程验证。
孙博视芯片为公司第二增长曲线。他解释自研芯片的原因：市面上没有一颗真正面向具身场景的算力芯片，大模型训练芯片已经成熟，具身端侧芯片却仍然缺失——需求已经出现，市场没有答案。
“谁能在合适时机下场，让芯片发布恰好匹配市场爆发，谁就占得先机。”显然，孙博及其团队希望占得先机。在AI行业中，芯片也是风险最高的投资。孙博说，最大难点不在技术本身，而在风险——投入巨大，一旦前期产品定位或战略方向判断出错，后续资源投入都会失效。
谈及芯片未来在营收中的占比，孙博表示这取决于行业增长速度，以及场景与模型范式等技术变量的演进。“只有当模型范式收敛，具备充分泛化能力赋能千行百业，才会迎来真正的产业革命。”
300 +客户之后，等一个共识时刻
行业数据显示，2026年的机器人出货量可达10万台。但孙博认为，只盯人形，底座天花板短期内并不高。早在2023年，孙博及其团队就提出“具身≠机器人”，并用“泛具身”描述AI对现有装备的智能化升级——具身智能本质是AI与物理世界交互，载体不必是人形，既包括全新架构的人形机器人，也包括用AI升级的现有装备。
这决定了落地次序。对灵境智源而言，把具身智脑底座推向千行百业，优先落地电力巡检、生物医药、纺织自动化、高危特种作业、工厂固定搬运等半结构化场景，服务对象可以是机器人、工业臂、无人机、重型机械或特种装备等传统设备。孙博透露，公司泛具身场景当前重点仍在POC和商业化初步验证——技术可行性、系统稳定性与商业可复制性，最快2026年泛具身布局将产生可观营收，但更大增量仍看行业整体发展节奏。
孙博反复强调，灵境智源定位从未改变——做具身智能面向全行业的计算底座。这条路并不轻松：行业标准仍在形成，算力芯片尚未统一，操作系统分层边界还在摸索，端侧芯片缺失，模型范式仍在演进，商业化节奏需要匹配，但孙博并不急于承诺一颗“超级大脑”。
从控制与计算，到具身智能计算底座，孙博把这件事情形容为中国硬科技创业者在AI大窗口期里的一次系统长跑。他类比创业就是一场马拉松：他尤其记得第一次跑无锡马拉松时，32公里后双腿突然抽筋——正撞上“撞墙期”，他打电话请教已经跑完的同学，对方只回了两句话：“放心，死不了。”和“你不要走，一定要继续跑”。
他确实没有走。
在孙博眼中，具身智能的未来考验的是定位、时机、组织、人才、标准、芯片、生态，以及最根本的战略定力。接下来，就是等待那个经过技术与商业双重验证的行业共识时刻。对灵境智源而言，那才是真正的时机点。
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