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华为“天才少年”秦通再出发:牵手仙工智能,押注具身智能下一站
2026-08-15       来源:第一财经网      编辑:yezi      

2026年8月14日下午,上海交通大学溥渊未来技术学院200会议室,一场约60分钟的闭门签约仪式悄然完成。上海交大副教授秦通与仙工智能联合创始人叶杨笙共同落笔,随后溥渊未来技术学院执行院长金隼与仙工智能创始人兼CEO赵越为“具身智能实验室”揭牌。

坐在签约席上的秦通,身上贴着一个被科技圈反复提及的标签:华为首批“天才少年”。从浙江大学控制系到香港科技大学机器人研究所,从开源VINS到华为智能驾驶,这位青年学者的每一步都踩在人工智能与机器人交叉的关键节点上。而这一次,他将新的一站押在了具身智能上。

从VINS到问界智驾:一个“天才少年”的技术底色

秦通的技术履历,几乎是一部中国机器人感知技术的演进简史。在香港科技大学读博期间,他提出并开源了视觉惯导系统VINS,这套轻量化的视觉-惯导紧耦合架构后来成为机器人、无人机、手机乃至AR/VR设备实现环境理解的底层基础能力,至今仍是SLAM领域被广泛引用的开源方案之一,他也因此斩获IEEE IROS最佳学生论文等多项国际学术荣誉。

2019年,秦通入选华为首批“天才少年”,加入华为智能驾驶产品部担任SLAM算法专家,在随后四年里参与研发的自动驾驶定位构图算法先后搭载于问界、极狐、阿维塔等多款车型。

从让机器人“知道自己在哪”,到让汽车“看懂复杂路况”,秦通的研究主线始终清晰——让机器更精准地认识世界。

从自动驾驶到具身智能:技术迁移的必然逻辑

在秦通看来,自动驾驶与具身智能共享同一个核心命题:系统必须在真实、动态、不确定的环境中完成感知、理解、决策与执行的完整闭环。前者解决的是车在道路上的感知与决策,后者解决的是机器人在复杂场景中的理解与行动,二者在技术栈上高度同源——都需要空间感知、状态估计、环境建模和决策规划。而他长期深耕的SLAM与视觉惯性导航,正是具身智能机器人实现自主定位与环境理解的底层底座。

从智能驾驶转向具身智能,并非跨界,而是技术逻辑的自然延伸。当大模型赋予机器人语言理解与推理能力,当世界模型让机器人具备预测与规划能力,机器人正从“执行预设程序的设备”向“理解真实世界的智能体”演进——这正是秦通技术积累可以最大化释放的战场。

“机器人大脑”龙头仙工智能:真实场景数据才是稀缺资源

在具身智能的赛道上,算法从来不缺追随者,真正稀缺的是大规模真实场景数据与可落地的控制系统。仙工智能作为全球机器人大脑龙头,连续三年销量第一,已为全球20多个行业、2100多家公司提供智能机器人解决方案,正在构建连接多形态机器人、真机数据、大模型与真实作业场景的具身智能基础设施。

秦通教授关注机器人如何理解世界,仙工智能关注如何让智能进入真实世界。仙工智能创始人兼CEO赵越在揭牌仪式上表示,双方的合作本质是机器人感知理解能力与真实世界应用能力的融合。

根据协议,实验室将聚焦工厂和商业环境多模态数据建模、面向机器人操作任务的世界模型训练与推理两大方向,仙工智能向实验室开放真机数据并提供控制器平台与验证环境,上海交大则发挥在智能感知与世界模型方向的研究优势,协同推进技术迭代与成果转化。

押注下一站:具身智能产学研的新样本

此次合作的信号意义,或许远超一场签约仪式本身。当前,具身智能正处于从技术探索走向产业落地的关键阶段,极智嘉、智元机器人等头部企业纷纷通过引入高校科研团队、共建联合研究平台加强前沿布局。

仙工智能与秦通的合作走的是同一条路径,却有其独特性:一方是拥有大规模真实产业场景的机器人大脑龙头,一方是具备从底层感知到世界模型完整技术栈的顶尖学者。这种“产业数据+顶尖算法”的组合,正是具身智能从实验室走向工业现场最需要的拼图。

对秦通而言,这是“天才少年”出站后的新起点;对仙工智能而言,这是建设具身智能基础设施的关键一步。机器人理解世界的旅程,才刚刚开始。

|(注:部分内容可能由 AI 生成)

 

 
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