2026年，具身智能赛道再添重磅新军。成立于2025年底的墨奇智能，在半年内完成超过10亿元天使轮融资，成为投资机构争相约见的明星项目。创始人黄青虬是前华为「天才少年」，曾亲历华为智能驾驶从0到1、从第一代到第四代的完整建设，离职前领导200余人团队，时任AI模型开发部部长，并将端到端方案推向量产。
黄青虬的创业时机选择颇具深意。他解释，之所以在2025年下半年才离开华为，是因为在华为还有“未尽的使命”——将端到端智能驾驶方案真正推向商用量产。在他看来，大模型解决的是虚拟世界的问题，而具身智能是实时闭环系统，每个决策都会影响环境，因此“只有GPT并不足以支撑具身做成”。当大模型与智驾端到端技术结合，高层语义理解与底层控制都能由AI驱动时，他认为做具身的最佳时间点到了。
对于公司名称“墨奇”，黄青虬解释，“墨”取自墨子，他视之为中国机器人最早的起点；“奇”来自奇点爆发，寓意从起点走向具身真正爆发的奇点。尽管融资超10亿元、被投资人追着见，他坦言“完全出乎意料”，离职消息传出后微信被加爆，但这也意味着更多关注与更大压力。
面对具身赛道已狂飙三年、数百家企业竞争的格局，黄青虬认为新玩家仍有机会，因为“技术范式没有收敛”。他以数据采集为例，前两年主流是遥操作，如今转向无本体采集，综合效率可能提高十倍，这意味着后来者可能用三个月追上别人三年的积累。他强调，具身是一场马拉松，百米冲刺才需要严格对齐起跑线，终点在100公里外，起步差几个身位并不重要，更重要的是团队能否长期保持凝聚力，以及面对技术范式变化时的判断力。
在数据策略上，黄青虬的观点与行业主流形成鲜明对比。当许多公司高喊“1000万小时”“1亿小时”数据时，他认为数据的质量远重要于数量，并直言当前行业接触到的具身数据“质量不够高”，缺乏统一标准。他坚持三个原则：真实的人、在真实的场景、干真实的活。他批评一些公司仍在摄影棚里用专业采集员摆拍，认为这种数据训练出的模型面对真实场景会失效。因此，墨奇智能计划让真实的服务员或工人带着设备，在日常工作中采集数据。
关于商业化路径，黄青虬判断，具身智能的终极市场在C端，因为只有足够大的市场和利润才能支撑基础模型的研发，而“最通用的场景就是家庭”。但他认为现阶段C端尚不成熟，产品不完善时贸然进入会伤害品牌，且C端对隐私要求高、数据难以回流。因此，他选择以B端作为跳板，第一站将进入酒店、商住公寓等类家庭场景做房间清洁，因为这类场景足够多样复杂，且允许阶段性进入——哪怕只能完成部分子任务，也能进入真实场景、回流数据。
在技术路线上，黄青虬认为算法是智能的核心，不认同“算法不重要、可以抄”的观点。他指出，算法架构可以抄，但探索过程中积累的infra、人才和组织氛围抄不来。他透露，墨奇智能成立仅半年，算力投入已排到行业前五，每月算力成本达千万级别。他认为，真正训练大脑需要千卡级别算力门槛，若要做得好可能需要万卡级别。以千卡计算，每月算力投入接近1000万元，一年超1亿元，因此初创公司至少需融资3亿元才能支撑两年训练，这也是头部公司早期融资的卡位逻辑。
黄青虬还强调团队建设的重要性。他认为行业热度放大了团队分裂风险，创业门槛低容易让个人ego膨胀，人才被分散，头部团队可能裂变。因此，他寻找“谦虚但自信、温柔但坚定”的人，创始人自身也需具备这种气质。他给自己的创业信心打了90分，甚至95分，但仍保留5%的失败可能。
墨奇智能的入局，为具身智能赛道注入了新的变量。其高额融资、创始人的技术背景，以及对数据质量、技术范式的独特判断，都可能影响行业竞争格局。对于关注AI应用层与机器人产业链的投资者而言，墨奇智能的进展值得持续跟踪。