菜鸟前CTO李强创业入局Physical AI，昆腾动力获超亿元种子轮融资

成立仅月余的Physical AI企业昆腾动力（Quantum Dynamics）宣布完成超亿元种子轮融资，由云启资本与商汤科技联合投资。公司创始人兼CEO李强此前在阿里体系任职17年，曾任菜鸟集团CTO、阿里国际数字商业板块CTO，并兼任菜鸟无人车总经理，是中国最早将L4无人车运营规模做到千台以上的人。

李强于2026年辞去阿里职务创办昆腾动力，核心团队已集结完毕：CTO来自头部自动驾驶公司，负责在线算法；首席科学家有北美具身智能实验室背景，现任国内顶尖机构助理教授；硬件负责人来自上市公司人形机器人事业部，专攻机械臂和灵巧手；商业化负责人为马里兰大学物理系博士，曾在Meta和亚马逊担任算法专家，并有过物流调度创业经历，手握联想和韩国乐天等客户。公司已与浙江大学、南洋理工大学、上海创智学院、香港科技大学等建立科研合作。

昆腾动力并非单纯造机器人，而是打造Physical AI系统，让机器人在物理世界中自我进化。李强强调，公司是Physical AI系统公司而非纯模型公司，模型只是系统的一部分，追求的是“合适”而非“最好”。他认为，Physical AI与Agentic AI的本质区别在于，机器人受地域和场所分割，真正的壁垒不在于模型参数大小，而在于能否搭建可量产、可闭环的系统，让1000台机器人在物理世界里每天实际工作。

云启资本作为种子轮投资方，看中的正是昆腾动力的商业闭环能力。云启资本认为，当前Physical AI赛道已不再只是概念、模型和Demo的竞争，重心正转向高价值场景落点、规模化部署，以及能否形成数据、模型与产品相互促进的闭环。

李强解释创业动机时表示，2015年加入菜鸟后，一直想通过技术改变物流行业，但上一代技术只能解决20%～30%的问题，大量问题无法解决。到2025～2026年，技术发展到能解决过去解决不了问题的阶段，这是出来创业的最大出发点。此外，他16年前参与了互联网和移动互联网浪潮，这一波AI浪潮中希望继续做创业者而非大厂管理者。

在物流场景中，昆腾动力切入包裹称重、贴面单、翻面供包、补货上架、拣货下架、装箱打包等环节，这些环节用工缺口大、人力成本高。技术路线是从仓库和分拨中心（封闭）做到网点和门店（半开放），再到末端送货上门（全开放）。

谈及竞争壁垒，李强总结了四点：一是数据飞轮体系，菜鸟无人车从2021年起就有1000台以上L4无人车在中国运营，沉淀了从数据采集、存储、秒级检索、100%自动化标注到模型训练评测发布的完整体系；二是安全技术，重达一吨的无人车能在开放道路跑40公里，证明对安全技术机理有充分理解，可让机器人调快节拍而不担心磕碰；三是模型和系统经验，团队既有L4无人驾驶一段式端到端和VLA上车部署的实战经验，也具备全身控制（WBC）、多源异构数据协同训练、持续训练和强化学习等能力；四是上层调度系统，能对车队进行管理和任务分发调度。

昆腾动力定位为系统性的平台公司，而非机器人物流公司，最终交付的是一套从机器人本体到模型到系统的完整方案。平台采用多配置策略，共享绝大部分零配件，不同配置适配不同场景，但不追求完全的一脑多形和zero-shot。李强认为，通用机器人要求模型无所不能，结果迟迟落不了地，没有数据、模型更差，形成死锁。

机器人本体采用核心零部件外采、本体代工组装的方式，核心能力在产品定义、构型设计、核心部件评估选型和BOM成本控制。第一代机器人预计9月30日之前推出，将采用更有创造性的构型。

世界模型方面，昆腾动力将打造具身原生的robotics native世界模型，推倒重来传统视频生成模型基座，因为后者存在先天性架构缺陷。公司会做好视觉、触觉、力反馈等多模态信号的时空对齐，用更少数据预训练出好模型，最终推出一体化具身世界模型，兼具世界动作模型（World Action Model）、世界模型（World Model）和World Value Model功能，预计推出3-4B参数规模的世界模型。

训练数据以第一人称视角视频、跨任务遥操作数据、真机部署真实数据为主，辅助合成数据。数据来源包括与客户和合作伙伴合作利用其沉淀数据、自采（借助客户网络让熟练工用Ego-centric、UMI或遥操作采集）、短期购买补充。李强强调，谁的数据成本更低、更有基础性，谁就有未来。

预训练和后训练占比约五五开。李强认为，Physical AI与Agentic AI不同，后者通过互联网分发，要求模型无所不能；而Physical AI机器人受地域和场所分割，预训练交付基本物理知识，后训练做任务微调和RL精调，让机器人在实际工作场所自我进化。例如物流分拣，新手每小时分拣200件，老手600件，希望通过后训练让机器人最快从200件进化到600件。

客户拓展方面，昆腾动力主要面向海外市场，优先日韩尤其是韩国（距离近、老龄化严重、劳动力短缺），其次是欧洲（经济发达、劳动力成本高），北美是最大市场但因数据合规不确定性优先级靠后。

团队目前约25人，很快将发展到接近50人。公司未来三年规划：2026年底一到两个场景达到PMMF（Product-Market-Model Fit），有客户愿意付费并小规模推广；2027年实现1000台机器人每天在物理世界实际工作，而非交付或生产1000台。