1988 年，机器人先驱汉斯 · 莫拉维克在《心智后裔》中提出了一个困扰业界四十年的悖论：" 让计算机在智力测试或下棋时表现出成人水平是相对容易的，但在感知和行动方面，让电脑表现出一岁孩子的技能则很难或不可能。"
这是刘念邱的第二次 " 去地图化 " 赌局：赌机器终将跨越莫拉维克的鸿沟，在真实世界里像人一样自然地移动与操作。
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从 " 无图 " 到 " 无界 "：智驾老将的第二次去地图化
刘念邱的履历，表面看是 " 英特尔→连续创业→元戎启行→ PHYMI"，暗线却是 " 让机器在物理环境里自己移动 "。
他早年在英特尔任高级工程师，从事新设备、新工艺及自动化相关的研发与导入。后来在元戎启行，他亲历了中国高阶自动驾驶从 L4 研发运营走向规模化量产的全过程，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。
两年后，他自己成了兑现这句话的人。2026 年 3 月 16 日，费莫一科技（深圳）有限公司注册成立，刘念邱任法定代表人、创始人兼 CEO。同年 9 月 9 日，公司宣布完成近亿美元种子轮，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，资金用于 Physical Agent 核心技术研发、真实动态数据体系建设、产品工程化与场景落地及团队扩充。
为什么是 2026？他的判断很具体：2024 年前后机器人专用关节电机、减速机供应链还不成熟，AI 范式也未收敛；到 2026 年，本体供应链、算力与模型供给、智驾数据闭环三者同时到位。" 相比继续参与一个成熟产业的规模扩张，我更希望重新做一件从 0 到 1、再到 10 的事情。" ——离开元戎不是不看好智驾，" 自动驾驶正在进入兑现过去技术积累的阶段，我依然非常认可它的长期价值 "，而是具身智能的条件同时成熟了。
" 无图 " 到 " 无界 " 的跳跃，边界他很早划清：这只是技术方法论上的类比，不是把自动驾驶方案直接搬上机器人。可迁移的是思路——用在线重建的动态认知替代离线静态先验，靠数据闭环啃长尾，端到端 /VLA/ 真机强化学习的工程化经验；不可直接搬的是物理规则，汽车跑在二维平面，机器人面对三维空间，要扭矩、力反馈、精细操作等更复杂的空间、物体和交互关系。
刘念邱要把 " 降低先验依赖、扩大运行范围 " 的思路，翻译成机器人能用的版本：不依赖预建图、扫描、路线配置或环境改造，基于实时感知自主规划。
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不叫 " 机器人 "：用目标定义能力，用移动打开场景
刘念邱刻意避开 " 具身智能机器人 " 这个热标签。PHYMI 的定位是 Physical Agent：理解人的目标，在开放动态真实环境中自主规划和行动，通过跨空间、跨场景的移动与操作持续推动目标完成。" 我们不以某一种固定外形来定义产品，而是从用户目标出发。"
名字本身藏着命题。PHYMI = Physical World + Mobility & Manipulation + Intelligence，" 费莫一 " 是音译，同时致敬莫拉维克悖论——人类觉得难的逻辑推理，计算机容易；人类下意识完成的感知、行走、抓取、操作，对 AI 反而极难。
" 今天的大模型已经非常擅长在数字世界里理解和回答问题，而 PHYMI 希望进一步解决，智能如何进入物理世界，获得可靠的感知、移动和操作能力，把人的目标真正转化为行动和结果。"
机器人能像伙伴一样融入日常生活，场景画面刘念邱很早就有：去公园露营，机器人帮忙驮东西、铺垫子、买咖啡、清理垃圾；走去咖啡店路上，用户看到冰淇淋店，临时加一项购买任务，它能自主调整计划，连续完成长程移动、环境理解、物品操作和人机交互。这些需求看似琐碎，却无统一流程，现场状态随时变——固定工位、单一场景、预设流程都接不住。
关键取舍是 " 移动优先 "：" 我们并不是不重视操作能力。移动和操作都是 Physical Agent 进入物理世界、完成任务不可缺少的能力，只是在现阶段，我们认为移动是率先进入真实场景的一个重要突破口。" 逻辑很实：机器人先能到达用户需要它出现的地方，操作才有场景；哪怕手上活儿粗一点，只要移动够好，就能干很多活、产生商业价值，用得越多数据越多，本事再一点点长。刘念邱不走 " 开局死磕家庭家政 " 的路线——家政要求一开始就把所有事做精，消费者才掏钱，门槛太高。
对应这套产品观，PHYMI 从第一天起构建四大系统闭环：
BRAIN：多模态感知、世界建模、推理规划、行动生成
BODY：移动 + 操作的物理载体，机械驱动 / 计算通信 / 全模态传感 / 能源 / 安全
DATA：真实动态数据 + 任务反馈，沉淀为可积累经验
LINK：人 -Agent- 环境连接，目标 / 授权 / 状态 / 反馈贯穿，支持人机交互与多机协同
" 全栈能力并不意味着所有零部件都要自己研发，我们也会与成熟供应链和产业伙伴合作。" 核心竞争力压在 BRAIN 上——成熟供应链和产业伙伴能做好的部分，PHYMI 会积极合作；关键能力和系统协同，则需要团队持续推进。。四大系统闭环必须自握，数据飞轮才能转；电机、传感器、部分硬件不走重资产自研。
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近亿美元赌局：资本买的是 " 智驾老将 +Physical Agent"
成立不足半年、产品未公开，种子轮近亿美元在 2026 年具身赛道极罕见。资本买的不是 Demo，是团队对行业的判断与执行能力。
PHYMI 核心成员来自清华、上交、复旦、NTU、港中文，曾在头部互联网、人形机器人、自动驾驶企业主导大模型、VLA、真机强化学习、整机、数据平台及量产交付。这种 " 贯通前沿研究到真实产品 " 的链路，是 IDG 们看重的差异化——智驾跑通过的 " 采集—清洗—训练—仿真— OTA" 闭环可迁移，但团队知道不能照搬。
资方结构有信号：IDG、云启、耀途是财务 VC；复星锐正是产业资本；滴滴出行、禾赛科技是科技 / 感知侧跟投。不同产业与投资背景的机构参与本轮融资，体现了其对 PHYMI、团队以及技术产品方向的认可；市场猜滴滴要场景数据、禾赛要硬件绑定。不过刘念邱对此并未做直接回应。
赌局的另一面是明牌风险。长程任务误差累积、三维操作力控、能源续航、开放环境安全，会决定机器人能否从单点演示走向真实环境中的连续运行。刘念邱在采访里自陈 " 任务链条越长，任何一个环节的小误差都可能不断积累 "。经观感知给过一个简化算例：20 个环节、每环 95% 成功率，整链一次完成概率约 36% ——这正是机器人能演示漂亮动作、却难在真实环境连续工作数小时的原因。全栈四系统资金消耗大，产品未公开，验证压力在 12 – 18 个月后。
刘念邱对行业阶段并不客气：他认为整个具身智能行业，具身智能距离大规模进入真实生产生活空间还有距离。真正落地的标志不是公司发新闻，而是用户自己会发——就像 Robotaxi 用户会主动说 " 我今天在哪儿打了一辆车 " 那样。
回望智驾发展路径，无图智驾当年也走过 " 开城→泛化→端到端 " 多阶段，PHYMI 的 " 去地图化 " 同样要接受早期能力不成熟的阶段。刘念邱的第二次去地图化，赌的不是单支 Demo 上限，是跨空间能力下限。
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后记：放回 " 安卓时刻 " 里看这一票
此前行业判断：具身智能的 "iPhone 时刻 " 还没到，但 " 安卓时刻 " 正在形成——开放共建底座、多终端分发、场景先跑起来。
PHYMI 属于 " 开放动态场景派 "：不绑单一外形、不绑单场景，把智驾的数据飞轮和去先验思路带进物理智能体，是在给 Physical Agent 的共用底座探路。试图通过降低部署门槛，让 Physical Agent 逐步进入更多真实环境，承担更多真实任务。
或许，iPhone 时刻很可能不诞生在发布会的聚光灯下，而是诞生在一个个开放动态的日常、具体的真实任务里——不耀眼，但无处不在。刘念邱的赌局，赌的就是这一侧。
（图 / 文 / 摄：太平洋汽车 喻钦涛）
