具身智能的落地，正在从实验室走向最简直、最勤恳的物理天下。

而元节智能（AtomBite.AI）选拔了一个看起来并不性感、但饱和简直的场景：餐饮后厨。

36氪获悉，具身智能公司元节智能近日完成千万级种子轮融资，由英诺科创基金领投，水木清华学友种子基金、知名投资东谈主个东谈主跟投。资金将主要用于餐饮场景具身天下模子研发及中枢居品落地。

元节中枢团队在设置公司前有过较永劫间的探索和孵化，这次融资符号着表情初步考证可行性，并已拿到国表里多家头部公司的居品相助部署意向。

元节智能的首创团队带有昭着的“好意思团基因”。

首创东谈主兼CEO王栋博士曾任好意思团外卖行状部时间崇拜东谈主，经管千东谈主产研团队，主导构建撑持日均数千万订单的外卖算法、数据与系统架构；联接首创东谈主李滔曾执掌好意思团外卖算法与数据体系，是少数简直跑通过“全链路数据算法驱动”的时间崇拜东谈主；联接首创东谈主李浩哲则是连气儿创业者，具备多年环球化买卖落地警告。

畴前几年，餐饮数字化依然被SaaS、点餐小步调、配送调换系统改良了一轮又一轮，但当环球外卖订单不时攀升，一个永久被冷酷的问题启动变得越来越超越：从商家出餐到骑手取餐之间，仍然存在无数高度依赖东谈主工的物理操作设施。

比如打包、封签、分拣、接驳、配送。

这些历程看似琐碎，却径直影响所有践约后果。错单、漏单、撒漏带来的损耗，会同期传导至用户、商家、骑手与平台四端。与此同期，环球餐饮行业还广泛靠近结构性用工问题：北好意思快餐行业时薪不时高涨，国内餐饮门店则永久存在招工难、流动率高的问题。

离开好意思团之后，王栋曾在北好意思与新加坡进行了不时数月的阛阓试验，深切访问无数餐饮商家与外卖平台。他最终变成了一个明确判断：餐饮后厨，可能是具身智能最具细目性的买卖落地目的之一。

原因在于，这个场景同期具备几个要津特征。

当先，它是环球共通需求。不管中国、北好意思照旧东南亚，餐饮行业齐靠近东谈主力资本上升与践约后果问题。

其次，它的ROI饱和知晓。只好大略裁减错单率、减少东谈主工、提高出餐后果，商家就逍遥为此付费。

更病笃的是，比拟家庭、养老等强调情怀交互的场景，餐饮属于专科处事畛域，决策链条更短，中小商家相助意愿更强。

在给与36氪采访时，开云体育中国官网在线入口王栋示意，办行状自身占据环球GDP的雄壮比例。若是大略在餐饮后厨这个高频场景中拔擢起简直可运行的具身决议，竣事从模子到欺诈的系统性落地闭环，自身就价值雄壮，况兼也具备将来再向家庭厨房等更复杂的场景蔓延的可能。

比拟不少公司优先作念“通工具身天下模子”，元节智能更倾向于从简直场景中不时学习以逐步拔擢模子智商。

王栋示意，“出动智商（Locomotion）经过七八年发展，其实依然基本贬责了。当今行业简直的焦点，启动转向细致操作。自然颖悟手距离简直训诫还有距离，但二指、三指夹爪依然出现无数训诫的工程化决议，不错撑持部分法式化任务落地。”

在这么的判断下，元节智能莫得把重点放在再行发明机器东谈主硬件，而是要作念一套面向餐饮场景的“天下手脚模子（World Action Model，WAM）”。

在王栋看来，VLA（Vision-Language-Action）道路过度依赖话语模块进行高层盘算，国际足联世界杯赛事入口但对视觉表征不及，而简直天下里的手脚限制，践诺上并不依赖话语。“东谈主类简直的手脚限制旅途，其实莫得那么强依赖language。更中枢的问题，是视觉贯穿、物理贯穿，以及手脚奈何与简直天下拔擢映射。”

基于这一判断，元节智能在模子层面更强调探索交融视觉（Vision）与触觉（Touch）的“VT-WAM”（视觉-触觉天下手脚模子）。王栋证实谈：“视觉看得见物体，却看不见战斗；触觉看不见全局，却看得见成败。视觉ground的是天下的几何侧面，触觉ground的是天下的物理侧面。VT-WAM再把这两类信息通过隐空间抽象进一个能预判战斗后果的‘天下-手脚模子’。”

天下模子不仅需要视觉感知智商，更病笃的是贯穿简直物理天下中的法规与因果干系。他例如说，一个饮料杯是否装水、装得满动怒、温度是冷是热，齐会影响机器东谈主握取时的摩擦力、要点变化与操作领略性。

元节智能但愿通过视觉、触觉等多传感器协同感知物体现象，并在模子中镶嵌对液体悠扬、要点变化等物理属性的因果贯穿，让机器东谈主的手脚不仅仅基于数据拟合，而是简直适当现实天下的物理法规，从而提高握取与操作的领略性和细致度。

从时间架构来看，元节的系统苟简分为三层：最表层是具身天下模子，用于变成对后厨环境的判辨，并完成决策与手脚盘算；中层是任务编排与调换引擎，将判辨收场周折为具体施行指标，并挽回调换不同开导；底层则是自研中枢部件与通用硬件内容的交融，确保系统大略在简直后厨永久领略运行。

这套架构背后的中枢逻辑是：不是先造一个通用机器东谈主，再去寻找欺诈场景，而是在一个饱和高频、饱和痛的场景里不时汇集简直交互数据，反过来喂养天下模子，让模子在物理天下中越来越“理智”。

餐饮后厨每天齐在调换无数高频操作——打包、分拣、搬运、烹调、接驳——这些手脚自然大略变成海量、各样化的简直天下数据，而这类数据很难单纯依靠仿真环境生成。

具体落地旅途上，元节智能刻下选拔从“外卖打包与接驳”切入。这是所有践约链路中出错率最高、法式化进程相对较高、同期又最容易量化价值的设施。

“打包设施的任务范围知晓，场景可控，咱们的旅途所以买卖价值为依据，先聚焦提高握取精确度，作念到可用可靠。”王栋示意，“站在买卖视角，商家并不介怀你的机器东谈主像不像东谈主，会不会舞蹈，商家更在乎你到底能帮我干什么活。”

刻下，元节的决议是将高频、法式化手脚交给端侧轻量化小模子施行，例如套餐装盒、封签等手脚，以裁减延迟与汇集依赖；而云表大模子则主要用于处理相等情况，例如物料缺失、异物干豫等复杂场景，并通过KDS系统联动后厨东谈主工补位。

打包设施模子瞻望会在2026年内干涉简直商家后厨进行范畴化部署。

在团队的设念念中2026世界杯官方网站，将来模子智商会从打包这一单点设施切入，不绝向更复杂的后厨操作蔓延，包括分拣、配送接驳、烹调协同，以致逐步干涉更庸碌的办行状场景。