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98年中科大博士段逸凡创立灵犀智涌 以“模型+Harness”架构打破工业具身“唯模型困局”
摘要
当前，工业具身智能的规模化落地正卡在关键瓶颈：预训练模型在真实产线的部署成功率普遍不足60%，吞吐率不及人工，叠加居高不下的运维成本，让“机器人进厂干活”迟迟无法大规模兑现。这一横亘在实验室与工厂之间的“最后一公里”，正在被一家年轻的创业公司打破。近日，中科大机器人博士段逸凡宣布在上海创立具身智能公司灵犀智涌，定位于工业级自进化具身智能机器人企业。公司搭建了ROSS Harness与CONWAY工业原生模型协同演进的技术体系，推出第一代工业具身Harness系统ROSS ，以“模型+Harness”架构攻克工业具身智能落地的工程难题，该系统已经亮相第二届世界人形机器人运动会。98年出生的段逸凡是中科大机器人方向博士，读博期间聚焦具身智能，空间智能等方向，相关研究成果先后发表于RSS、IJRR、ICRA、IROS等国际顶刊顶会，而ROSS Harness正是其学术成果工程化落地的核心产物。段逸凡博士师从中科大机器人权威专家吉建民教授，此次创立灵犀智涌，段逸凡博士邀请吉建民教授以联合创始人、首席科学家身份加入，与其一同执掌灵犀智涌整体技术路线，形成“学术指导+工程攻坚”的双引擎结构。“吉教授是我们整个技术体系建设的定星盘，负责前沿技术指导、长期技术路线把控和底层方法论输入。我负责带领灵犀智涌工程团队，主攻ROSS Harness的架构设计、工程实现与产品定义。我们将一同把实验室的前沿算法打磨成产线稳定可用的系统架构。”段逸凡博士向雷峰网表示。ROSS Harness落地，从“能演示”到“能生产”的关键跨越段逸凡博士带领灵犀智涌工程团队打造的第一代具身 Harness 系统 ROSS，以控制论奠基人 W. Ross Ashby 命名。与传统机器人软件栈不同，ROSS并不是在模型之外简单增加一层“工程补丁”，而是一套围绕具身模型构建的工业级执行系统，将模型概率性的动作生成能力转化为稳定、可控、可复用的物理世界执行能力。在灵犀智涌看来，工业具身智能真正需要解决的问题，并不是“模型能不能完成一次任务”，而是当光照、物料、工位状态甚至硬件条件发生变化时，机器人能否持续完成任务，并在出现异常后自主发现、恢复和迭代。因此，ROSS Harness围绕工业闭环构建了模型抽象、技能抽象、Agentic AI规划、分层安全监控、数据飞轮五项核心能力。其中，模型抽象层负责建立统一的模型输入输出规范，将不同VLA、World Action Model等具身模型封装在统一接口之后。随着基础模型快速迭代，新的模型可以通过局部适配接入，而上层任务规划、Skill编排、工作流、安全策略以及经典机器人控制模块尽可能保持复用，避免每升级一次模型就重新改造整套工业场景代码。技能抽象则进一步解决工业经验难以沉淀和复用的问题。技能是围绕具体任务目标，将多个工具、模型能力和工程策略组织起来的可复用任务单元。一个技能不仅定义“如何执行”，还包含适用条件、安全约束、执行策略、结果判定以及失败处理。过去大量散落在代码、参数和工程师个人经验中的现场Know-how，由此可以逐步沉淀为标准化、可评估、可迁移的数字能力资产，使相似任务进入新应用场景时不再需要从零开始调试。在长程任务执行中，灵犀智涌 ROSS Harness 引入Agentic AI完成目标理解、任务拆解、技能编排和异常恢复。系统可以根据不同工业任务的特点，支持多种任务编排与执行策略。这样既保留了大模型面对复杂场景时的灵活性，又避免让模型在工业现场的每一个执行步骤中“自由发挥”。真正进入物理世界之后，仅靠高层规划仍然不够。机器人执行同时存在