理想智驾一号位创业，落户北京亦庄了

2026-06-09 21:20:05 来源：量子位

10天跻身具身独角兽

允中 发自 副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

前理想智驾“一号位”的具身创业项目，正式浮出水面了。

他和前阿里集团副总裁任庚联手创立的昆仑行，正式落地北京亦庄经开区。

对标特斯拉人形机器人，主要瞄准通用具身智能赛道，兼顾本体与大脑。

更早之前，智能车参考还从资本渠道获悉，3月16日昆仑行刚刚注册，3月还没过完，其估值就已远远超过10亿美元，可谓「10天独角兽」……

两周内其核心团队全部到岗；两个月不到，企业基础架构搭建、人才规模化集聚、研发体系搭建……全部完成。

资本端同样给出了明确信号，成立初期就拿到顶级机构的重磅投资，头部资本真金白银锁仓。

当阿里千亿商业操盘手，撞上理想智驾“一号位”

拆解昆仑行创始人任庚的履历，有三个不容忽视的产业锚点：华为、阿里、新奥。

在华为期间，他是最年轻的国家CEO（华为内部对各国/地区业务负责人的称呼）之一，全面负责所在国运营商、企业、终端三大BG的整体业务，完成了从解决方案、销售、交付到采购、供应链、政府关系的全链条操盘。

2015年加入阿里后，他历任阿里云中国区总裁、视频云&边缘云研发总裁、阿里云总参谋长等核心职务，成为阿里集团80后最年轻的副总裁之一。

在他执掌阿里云中国区期间，正值国内云计算市场的黄金爆发期，阿里云长期占据市场份额第一，2020年达到42.1%的高点。

2024年底，任庚出任新奥集团总裁，主导这家超5万人的大型产业集团向行业大模型、数字智能体、具身智能等前沿方向转型。

这三段经历的叠加，勾勒出他极为罕见的复合背景：兼具硬件工程底蕴、千亿级商业操盘经验、全球化运营以及超大型组织的管理履历。

昆仑行联合创始人郎咸朋则走了一条完全不同的路，是典型的技术与工程落地派。

他在AI领域深耕了15年，最被业内熟知的身份，就是理想汽车高级副总裁、自动驾驶总裁，理想智驾的“一号位”。

他曾从零搭建理想智驾研发体系，组建核心团队，打造行业标杆数据闭环，一手把理想智驾从依赖供应商拉到了全栈自研。

在他主导的“卫城计划”下，理想智驾全面走向自研，相继落地高速NOA、城市NOA、无图NOA的量产应用。

2024年，他带领团队不到100天完成端到端+VLM方案交付；2025年，又带队发布VLA并量产交付。

在具身智能浪潮席卷而来的当下，郎咸朋最核心的底牌，在于他完整跑通过自动驾驶从0到1、再到100的产业全周期。

一个人打过千亿营收的仗，一个人把智能驾驶从立项做到量产。

两个人的能力几乎没有交集，拼在一起，恰好覆盖了一家机器人公司最需要的两块拼图：商业化量产能力和AI落地实践。

而昆仑行创始团队的其余成员，据悉主要来自华为、阿里巴巴、理想汽车等企业核心岗位。

不给AI一根拐杖

团队配齐了。

更关键的问题在后面，昆仑行到底要做什么？

大方向很明确，对标特斯拉人形机器人，构建全栈核心技术能力，聚焦“本体+大脑”双轮驱动。

但光说“全栈”还不够。具身智能赛道里喊这个词的公司不在少数，昆仑行的路线差异体现在“大脑”这一侧。

当前行业的主流做法，无论VLA的行为模仿还是世界模型的空间预演，都更接近“看起来对的拟合”，而不是“物理上站得住的推理”。

模型学会了模仿人类动作的模式，却并没有真正理解物理世界的内在规律。

昆仑行给出的判断是：

AI能力不够，应该从根本上解决AI的问题，而不是给它一根拐杖。

任庚和郎咸朋看到的参照系来自自动驾驶，当年行业曾经依赖高精地图来弥补感知能力的不足，回头看那只是一个阶段性的过渡方案，并非终局。

今天具身智能行业一味堆数据、用模仿学习做过拟合训练，走的其实是同一条弯路。

基于这个判断，昆仑行确立了以物理内生因果为核心的技术路线，具体落在三个方向：原生模型、Agent架构、数据体系。

其目标，是为了构建通用具身智能的基础能力底座。

亦庄抢下的一张稀缺牌

昆仑行选择落地北京亦庄，背后有一层产业逻辑。

国内具身智能产业已经形成北京、长三角和大湾区三大高地，三个区域各有侧重。

北京的优势在高校密集、原始创新和算法能力突出，短板在产业链配套，尤其缺乏具备商业化量产能力的创业团队。

昆仑行恰好补上了这块。

亦庄经开区的反应也很直接。作为工信部人形机器人未来产业先导区、首都智能制造核心承载高地，经开区专门成立专班定向支持昆仑行，在产业、政策、资金、人才和场景等多个维度给出了空前的扶持力度。

从3月注册到核心团队两周内到齐，从拿到顶级机构投资到经开区专班落地，昆仑行的启动速度很快。

但回归理性层面，这份履历光环与资本加持，并不等同于创业成功的必然。

无论曾经有多神奇，俱往矣。

具身智能赛道仍处于早期探索阶段，技术路线尚未定型、场景落地难度未知、商业化闭环仍未打通，即便拥有顶级团队配置，依旧要面对技术研发、场景落地、市场竞争、数据壁垒等多重行业难题。

不管哪条赛道的创业故事里，从来不乏大厂顶级高管联手，却最终折戟赛道的先例。

资本热捧之下，激流勇进与泡沫、风险始终并存。

属于具身智能初创公司的新故事，正在重新拉开帷幕。

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