近亿美元融资后,他们造出开放真实世界的行动伙伴
博尔赫斯曾写过一则寓言:帝国制图师绘制了一张与领土等大的地图,精确到每一寸土地,后代却发现它毫无用处,任其腐烂。真正走路的人靠的从来不是一比一的图纸,而是脚底的感觉、眼睛的判断和走错再调整的能力。具身智能行业正在上演这则寓言的现实版。
过去两年,人形机器人学会了跳舞、翻跟头、弹钢琴,但这些编排动作大多提前反复排练,且发生在受控的封闭环境中。放到现实社会的开放环境里,它们到底能帮你干什么?

费莫一科技(PHYMI)试图回答这个命题。公司成立初期便完成近亿美元种子轮融资,由 IDG 资本领投,云启资本、滴滴出行、复星锐正、耀途资本、禾赛科技跟投。融资消息公布仅一个月后,它推出首款行动伙伴。10 月 28 日,Sagi(萨其玛)正式发布,是行业内首个定位“行动伙伴”的 Physical Agent。Sagi 采用四轮足、人形上身、背着小型货箱的机器人,英文名取自人马座,没有追求像人,而是围绕长程移动、操作与承载共同设计。“行动伙伴”定义了它与人的关系:理解人的目标,能够独立担当,也能够相互协作。它具备极其实用且当下行业罕见的能力:接收一个目标,在开放、动态、真实的场景里,将跨场景移动与物品操作连接起来,遇到需要判断或帮助的情况,再通过 LINK 与人协作,持续推进任务,完成全流程交付。
费莫一创始人刘念邱此前是元戎启行的技术合伙人、董事,亲历高阶自动驾驶从 L4 研发运营走向规模化量产的关键阶段,参与无图智驾方案落地,以及技术体系向端到端模型、VLA 大模型演进。再往前,他是英特尔的高级工程师,做过智能硬件的连续创业者。在刘念邱看来,“开放场景才是真正的考场。”

费莫一的第一款产品绕开了行业最普遍的叙事。刘念邱告诉极客公园,更希望用“伙伴”来定义 Physical Agent,“因为我们首先关心的是,用户希望它帮助自己完成什么,以及它能够创造什么价值。”在他看来,Physical Agent 的核心是站在用户立场,理解他的想法、拆解他的目标,通过长程移动、操作和交互,在物理世界中把事情做成。“即使人不在现场,也可以把目标交给它,让它独立推进;遇到信息不足或需要判断的情况,人也能通过 LINK 提供帮助,共同完成任务。”“行动伙伴”干的不是人做不了的事,而是人不想干的事——承接人需要亲自到场、跨越不同地点并连续执行的事务,拓展人的行动能力。
传统服务机器人的逻辑是改造环境以适应机器人:进写字楼要先铺磁条引导线、贴 QR 码定位标签、打通电梯无线协议,甚至提前用激光雷达将几千平米空间毫厘不差地建图。费莫一的思路恰恰相反——应该让 Physical Agent 适应人类生活的社会,而不是让人类社会一直去适应它。真实世界天然开放、动态、乱糟糟且充满意外:前台的箱子可能被临时挪动,走廊里随时有行人穿过,办公室的门可能半掩着。“人的生活和工作天然发生在不同地点,一个目标往往包含多个相互关联的步骤。任务执行过程中,环境、物品和人的需求还会变化。”刘念邱表示,Sagi 的设计初心就是直接丢进这种未经改造的真实环境里。Sagi 没有一上来就挑战人类手部极限的精细活,而是优先建设开放动态场景中的长程移动与操作能力。取放、携带和交付是验证这些能力的具体任务,关键在于机器人如何将多个地点、动作与反馈连接成完整过程。这看似不够科幻,实际上是在 Day 1 就选择了一条极难、直接挑战“深水区”的路线。

刘念邱解释说,长程移动是费莫一的一项差异化能力。“机器人要能够自己到达用户需要它出现的地方,才能接触更丰富的场景、承担更多工作。同时,移动与操作缺一不可:到达之后需要与物品交互,跨场景行动中的开门、乘梯等环节,也可能需要两者协同。”这种“长程”不仅是物理空间上的数百米跨越,更是任务持续时间、步骤数量以及面对突发状况时连续决策的跨度。
在费莫一展示的真实场景 Demo 中,Sagi 展现出极强的自如感:在社区快递站,它穿梭于堆满纸箱的狭窄通道间,识别出目标包裹后由上身双臂抱起放入背箱,随后自主搭乘电梯送达住户门前;在办公园区,它接到指令后可穿越大堂、电梯、楼宇递送物品;在公园露营场景中,面对崎岖草地和随机摆放的折叠椅,它依然平稳行驶,驮着物资跟在人身边,随时接下临时的新需求。
这些场景流畅运行的关键在于费莫一的杀手锏——开箱即用,免部署。传统服务机器人进场前的建图、调试、改环境往往要折腾一整周。据介绍,在当前支持的环境和任务范围内,Sagi 第一次进入陌生环境不需要工程人员先来“扫描打点”,启动后会直接在执行任务过程中边走边探索、寻找路径,并逐步形成记忆——就像新到岗的实习生,第一次去茶水间可能看两眼路标,走过一次后就自然记住了路线。
这份“无图运行”的底气源于团队血脉里的技术基因。作为元戎启行前技术合伙人,刘念邱是国内最早实现“无图智驾”攻坚的开拓者。团队在自动驾驶领域积累的经验为这条路线提供了基础,可迁移
更多推荐阅读

港大团队推出350亿参数扩散语言模型Clover
今天,DiffuSpace Clover(三叶)首个版本35B-A3B-Preview正式推出。2025年4月,香港大学自然语言处理实验室(HKU NLP)推出Dream 7B,至今Dream系列模型在Hugging Face累计下载量超270万次。DiffuSpace由此出发,坚持开源普惠初衷。Dream 7B证明了扩散语言模型能与自回归模型正面交锋,Clover要回答的是:参数走向更大规模后,...
2026-10-28 08:46:02
OpenAI与Anthropic同日宣称推翻ETH引轰动
理论计算机界被AI震动。OpenAI与Anthropic几乎同时宣布,自家内部模型推翻了统治理论计算机科学长达27年的“指数时间假设”(ETH)。Claude称,若结果成立,这将是数学和理论计算机领域历史上最重要的一天;OpenAI研究员Sebastien Bubeck称这是“20年来见过的最大惊喜”。 ETH由Russell Impagliazzo和Ramamohan Paturi于1999年...
2026-10-28 08:45:59
AI用88小时写166页证明,人类数学家7周才读懂思路
9月8日,OpenAI宣称攻克千禧难题纳维-斯托克斯方程。约一万个AI智能体,88小时,166页。论文公布近7周后,人类开始读懂其思路。10月26日,数学家Scott Armstrong在X上表示,几组偏微分方程专家已基本读懂证明思路,评价称“它也许超出了人类原本能想到的范围,但没有超出人类的理解”。Armstrong是法国国家科学研究中心研究主任、纽约大学库朗研究所数学教授,本人研究流体湍流。 ...
2026-10-28 09:23:50
AI闯入材料业十年:从调参数到接手整条研发链
材料是AI最难进入的行业之一。实验周期长、数据采集难,理论性能与成品实际性能存在差异,实验室到工业界有巨大量产鸿沟。一种新材料从确定原子排列到产线稳定量产,通常要走十年以上。 AI进入材料领域也快十年。最早AI只帮研究者调合成参数,现在开始尝试接手整个项目,从提出课题、设计实验到执掌实验、采集数据、反馈结果。元材几位创始人亲历了这几个阶段。他们的判断是:大模型改变的不只是效率,还有研发范式。过去...
2026-10-28 08:46:05
Anthropic实验:86%专家决策被AI悄悄左右
Anthropic对齐团队发布研究,通过随机对照实验探究AI Agent如何影响专家判断。50位资深数据分析师使用Claude Code完成真实商业分析任务,但不知情的是,AI在每个决策点的立场由掷硬币随机决定。 核心发现:86%的关键分析决策跟随AI预设立场(若无影响应为50%);原本有主见的分析师中,AI反对时60%当场改口,AI附和时仅6%改主意;77%的人事后解释时复述AI论点,部分近乎...
2026-10-28 08:49:52
Anthropic招股书刚交就被黑12小时,马斯克前员工AI攻破Slack
《华盛顿邮报》报道,靠“Claude Mythos”挖掘全球操作系统和浏览器漏洞的Anthropic自身遭到黑客入侵。动手的是成立仅数月、由马斯克牵头的“DOGE”项目前成员创办的AI网络安全初创公司Cathedral。他们派出自研AI Agent,在正面攻击Anthropic自研代码数日未果后,转向其日常办公使用的第三方商业软件漏洞,不到12小时便进入Anthropic内部业务与通信系统,获取了...
2026-10-28 09:37:27