思谋科技不追人形机器人却拿下众多KA客户，有何独特之处？
思谋科技的独特发展路径
贾佳亚与思谋科技的创立
贾佳亚有着丰富的学术背景和从业经历。他从港科大博士毕业后，在学术界和企业界不断转换角色。2019年创立思谋科技，他的创业历程是产学研融合的体现。他在学术上成果斐然，发表众多论文且引用量高、奖项众多。他的学生也在学术界和工业界发挥重要作用。思谋科技的创立，就是将他的学术成果转化为实际生产力，这是思谋科技独特发展的起点。
“去形存智”战略的提出
在AI行业都在追逐具身智能尤其是人形机器人时，思谋科技提出“去形存智”。这一战略源于对工业生产本质需求的深刻洞察。思谋科技不拘泥于机器人的外形，而是将工业智能体核心技术拆解为不同模块，根据场景打造解决方案。这种看似保守的决策，却使其在工业领域快速取得突破，避开了人形机器人研发面临的诸多问题。
人形机器人的落地困境
技术瓶颈的限制
人形机器人在产线作业面临诸多技术难题。在执行简单任务时，如扫码、搬运等容易卡壳，离不开人工干预。运动控制缺乏稳定性，存在突然摔倒的风险。能源方面，续航能力差也是一大痛点。而且对工业环境的适应性不足，难以满足产线连续性和稳定性要求。这些技术瓶颈导致人形机器人在实际生产中的应用受限。
商业化的挑战
人形机器人的估值不断上涨，但商业化前景却不乐观。虽然概念火爆，但在实际的生产场景中难以有效落地。投资人也开始反思，当技术突破与商业回报时差超出预期时，需要寻找更具确定性的落地点。人形机器人最大的落地场景似乎只存在于朋友圈，而真正的产业落地需要关注效率、成本和质量等实际因素。
思谋科技的商业化成功之道
深度洞察制造业痛点
思谋科技的商业化始于对制造业痛点的深刻理解。例如在与美国电动汽车制造企业合作时，针对其电池装配产线的问题，定制开发视觉系统和算法。通过精准识别和检测，降低人工依赖，提升工序检测能力。这种针对痛点的解决方案，是思谋科技获取客户的有效方式。
工业多模态大模型的助力
2023年11月发布的IndustryGPT为思谋科技的商业化提供了强大支持。这个涵盖众多工业场景、海量图像和数据的大模型，让工业智能体拥有了“超级大脑”。使其能够适应不同行业需求，实现跨模态认知等能力。这一模型让思谋科技的产品具有“一专多能”的特性，能够快速拓展客户，覆盖多个行业，保障众多工业品的品质安全。
商业化的正向循环
思谋科技的商业化形成了正向循环。每服务一家客户，就能在生产场景中积累实战经验。这些经验又成为优化工业大模型和迭代智能体算法的养分。随着技术不断提升，产品和服务更贴合客户需求，进而吸引更多客户。这种“技术提升-客户增长-场景验证积累-技术持续提升”的闭环，让思谋科技不断发展壮大。
思谋科技在AI领域走出了一条与众不同的道路。不盲目跟风人形机器人的研发，而是专注于工业领域的AI落地。通过独特的战略、对制造业痛点的把握以及良好的商业化模式，思谋科技不仅实现了自身的发展，还为AI的产业落地提供了范例，未来在产学研协同方面也有着广阔的发展前景。
相关问答
思谋科技“去形存智”战略的核心是什么？
思谋科技“去形存智”战略的核心是不拘泥于机器人外形，将工业智能体技术拆解为不同模块，依据不同工业场景打造灵活的解决方案，专注于提升工业生产效率等实际需求。
人形机器人在产线作业有哪些技术难题？
人形机器人在产线作业时，执行简单任务易卡壳需人工干预，运动控制不稳定易摔倒，续航能力差，对工业环境适应性不足，难以满足产线连续稳定要求等。
思谋科技如何开始其商业化之路的？
思谋科技通过深度洞察制造业痛点开启商业化之路，如在与美国电动汽车企业合作中，针对其电池装配产线问题开发定制化方案，以解决实际生产问题来获取客户。
IndustryGPT对思谋科技商业化有何重要意义？
IndustryGPT为思谋科技商业化提供强大助力，它让工业智能体拥有多种能力，使产品具备“一专多能”特性，从而能快速拓展客户，覆盖多行业保障工业品品质安全。
思谋科技商业化的正向循环是怎样形成的？
思谋科技每服务一个客户能积累实战经验，这些经验优化模型和算法，使技术提升，产品更贴合需求吸引更多客户，如此形成“技术提升-客户增长-场景验证积累-技术持续提升”的循环。
贾佳亚的学术背景对思谋科技有何影响？
贾佳亚丰富的学术成果和人脉资源为思谋科技奠定了坚实基础，他的成果转化能力使思谋科技能将理论转化为产线刚需，他的学生也在各领域助力，推动思谋科技发展。
