8 个月三轮数亿融资，这家物理AI公司让机器人把路走明白了

当所有人盯着汽车激光雷达/摄像头能看到的道路时，物理AI的真正战场，藏在城市交通的毛细血管里：从卧室到电梯，从走廊到社区小路，从家门口到街角药店。这里有70%的出行数据，既往却几乎没有被开采过。

吴书林的首次创业，就从这里切入。

这位创业者曾在华为工作15年，也在百度担任智能驾驶事业群副总裁数年，创业的目标异常清晰：

做一家聚焦Door-to-Door移动任务的物理AI公司，破解机器人自主移动任务的终极关卡。

过去8个月里，吴书林创立的这家名叫正奇未来的公司战绩优异：连续完成3轮融资，总金额达数亿元，老股东持续追投且项目实现超募。核心资方为鼎晖VGC投资、线性资本等顶级财务投资机构；一线车圈产业资本如上汽集团恒旭资本，以及柏睿资本、正轩投资；此外还有高端消费产业资本周大福投资等。

机器人进化新命题：从能跑能跳，到自主完成移动任务

过去一年，机器人在走路这件事上发展迅速，不仅越来越像人，甚至在马拉松上也突破了人类纪录。这固然值得欣慰。但有个不容忽视的问题：以眼下的技术发展情况来看，机器人能把路走明白吗？比如，能去楼下街角自提一杯咖啡吗？

业界共识是：机器人在真实通行场景中远未达标。而正奇未来的D2D自主移动任务，首个落地场景，是短途出行。

他们做了个名叫QUORRA的机器人品牌，吴书林说它很可能是史上最小智驾舱。

小，带来的变化可能远超想象。它要啃的，是物理世界最难啃的硬骨头之一：这是距离人们生活最近的最复杂最混乱的出行场景——要平稳走过鹅卵石道路、穿过窄门，在人车混行、室内外切换、电梯信号中断、小区路面积水、小型犬/外卖车/儿童突然闪现等各种corner case中博弈，甚至还要开创鲁迅笔下那种“本来没有路，走的人多了便有了”的路。QUORRA所行驶到的区域，是绝大多数乘用车的“断崖”之处。

正奇未来提出的Door-to-Door移动任务，要求QUORRA学会靠自己，在各种有图或无图、有网或无网的环境下穿越各种地形，上下电梯，蹚过有垃圾桶、拖鞋的楼道，穿过各种“野路子”，到达一个也许地图上从未标注过、仅仅挂着一个小小门牌号的目的地。这意味着，QUORRA在“走”的应用这件事上，有了更务实的主张：机器人能跑能跳固然很有价值，但能带着用户在光线昏暗的雨夜“认路”并自主移动到附近诊所，才更能满足日常生活中的真实需求。

这不是传统的智驾的命题。传统智驾分级中，L1-L5主要覆盖公开道路上的自治能力。而Door-to-Door还要关注场景复杂度。为此，正奇未来提出了一个双域分级框架来定义这个新坐标系，并通过自研的QUORRA DoorMind 世界模型来解决这些尚未有人涉足的出行命题。

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这套QUORRA DoorMind世界模型，具备四大能力——D2D 场景建模（理解坡道、路沿、窄路、人车混行等全新环境）、D2D场景博弈（比如无规则空间里与行人、宠物、外卖车的高频对抗）、D2D场景跨域运行（从电梯到楼道到社区到街道的毫秒级模式切换）、D2D场景语义规划（不依赖地图，靠视觉-语言跨模态融合识别“楼下药房”这样的目的地）。

这一模型和自研QUORRA FLAT运动执行平台（ QUORRA Flexible Logic for All-Terrain ）深度耦合。这一平台，可以四轮独立转向支持横向蟹行、360°原地转向，玩趣十足，把产品作为“机器人”的灵动打磨到了一个新高度。

如此一来，全线控的灵活身体叠加“大脑”，使得QUORRA在“载人”的场景下，和人类的真实出行生活协同起来，用类人感知与决策能力，去真正实现对复杂环境的自主理解、预判与处理。这意味着，正奇未来做的，不再是一个传统意义上的交通工具，而是一个真正意义上的短途出行机器人——尽管它看上去不是人形。

亿万市场数据富矿：驶入尚无人开采的“深水区” 先发优势构筑时间壁垒

相比其他关注实验室动作标准和数据采集的机器人或具身体，QUORRA最大的特点在于采用了真实数据，并以量产撬动数据飞轮：人用车，车更懂人，然后车升级，车更好用，人用车更多，车更聪明。QUORRA紧贴人类生活，采集到的信息，全部来自于人类真实生活的复杂场景。

场景是一切迭代的起点。QUORRA的场景，是城市交通毛细血管的所在，也是从未有人涉足过的数据富矿。这个场景非常不好做，却是值得重仓的赛道。相关行业研报显示，全球存量短途交通工具保有量超 20 亿台。未来整个赛道将全面迎来 AI、具身智能与机器人技术的深度重构，市场空间将迈入年度万亿美元级别，成长天花板极高。在此基础上叠加AI智能化改造、乘用车跨品类替代、亚非拉市场加速三大增量因素，CAGR 有望达到26%，2035年全球短途出行市场规模有望突破2万亿美元，产业价值正经历量级抬升。

这个赛道从不缺创新，但始终缺一个“iPhone 时刻”。在商业模式层面，共享单车、共享电单车先后重塑了“使用权”；在产品层面，诞生过年轻人热爱的平衡车、滑板车，长辈依赖“老头乐”。然而，自早年“自行车一统天下”的格局被打破后，短途出行始终没有迎来定义品类的“iPhone 级产品”。在人工智能时代，QUORRA或许会让短途出行赛道迎来属于自己的 GPT 时刻：多项技术同时成熟，一个新品类开始涌现，而 QUORRA 正站在这个拐点之上。

“短途出行占人类出行总量的70%以上，但体感、安全、效率至今仍不尽如人意，每过几年就有新方案涌现，恰恰说明需求远未被真正满足。当前，机动车道上的自动驾驶已投入数千亿，覆盖的不过是那30%的结构化出行。剩下70%的非结构化短途出行场景，智能驾驶渗透率几乎为零。”吴书林表示，“这不是一个小赛道，而是一个从未被‘看见’过的大空间。”

量产驱动数据飞轮：出海订单覆盖欧美，年内开出天猫/京东旗舰店

不同于行业普遍“先拿概念找投资、再拿样机找客户”的节奏，正奇未来几乎做到了产品面世即量产、即出海。

截至目前，正奇未来已在北京、上海、深圳、苏州、美国、德国多地布局，形成“研发+生产+营销+销售”业务闭环。其首款产品短途出行机器人QUORRA X5，不仅拿下了海外十多个国家和地区的商业订单、即将开展海外DTC业务，并将于年内同步开设天猫、京东旗舰店及国内多省市线下门店网点，直接面向C端消费者开售。

量产意味着正奇未来很可能会成为非常稀缺的能够真正意义上的将机器人批量送进千家万户的公司，但这只是催动数据飞轮的开端。它们构成的不只是销售网络，还将如同一艘艘数据勘探船，驶入全球各地的真实生活空间，在商业化进程中，持续开采一个个不断产出的数据油田。

至此，正奇未来的商业路径和数据飞轮的关联清晰可见：以QUORRA DoorMind世界模型为核心技术壁垒，通过短途出行这一高频刚需产品进入真实用户场景，产品在D2D任务执行中持续产生高质量数据，数据回流训练模型，更强模型再驱动产品体验升级——一个D2D原生的“产品→数据→模型→产品”增长飞轮已然成型，不同于道路场景的单一数据维度，QUORRA采集的是室内外连续空间的跨域物理数据。

为了让QUORRA走进家庭之后不会“吃灰”，产研团队做足了功课：其第一个场景就锚定短途出行，天然契合用户需求；外观上，拿到了一系列设计大奖，让第一眼看上去就讨喜；舒适度上做足功课，通过减速带、井盖、碎石路时力图无颠簸感；团队还延续了整车制造行业标准，在海拉尔完成 -20℃到 -35℃极寒环境进行产品测试。性能非常强大，吴书林甚至希望它能在陷入泥地时，能自己把自己拔出来。

这些产品上的发力，源自于正奇未来从创业之初的坚定定位：“模型+产品”双轮驱动——以模型能力做出差异化产品，以产品部署获取独家数据，以数据训练构建模型壁垒。三者互相咬合，越转越快。

这一系列动作，与创始人吴书林的认知密不可分。

敢于“反共识”的创始人：背景是百度+华为双料背景的实干派

正奇未来的创始人吴书林，履历横跨华为、百度两大巨头，且都是重大业务进展的缔造者，有着多次全周期商业变现的成功经验。

他在华为工作15年，在百度智驾工作了4年，曾经操盘过从0到百亿规模的商业化项目，他们亲眼看到，无论模型架构如何演进，最终决定胜负的永远是真实场景数据的质量和规模。仿真数据和合成数据可以补充边界 case，但无法让模型真正逼近通用智能。复杂多样的数据才能让模型泛化真正发生。

现在他创业之后，又重新回到产品、算法和用户现场，与一群95后工程师一起，从零打磨每一个细节。值得关注的是，吴书林及其团队的首次融资，刚刚发生在8个月前，彼时其初代产品已经靠团队成员自己筹资做出来了。这件事在投资人眼里非常罕见，但在吴书林看来却如此自然，对此他坦言：“我们自己都没有把握的事情，怎么能拿投资人的钱来验证呢？这是不负责任的。”

几位长期共事的联创都认为，吴书林是全栈型选手——能力覆盖产品、渠道、营销，擅长完成商业闭环。他个性果断、做事专注，是个能成事的人。他做过的很多项目，都是从 0 到 1、从 1 到 100 的大规模落地，他是拿到过值得全行业记住的大结果的人。“在他的带领下，正奇未来团队发展到现在，当初说到的，现在全都按计划做到了。这个团队的交付能力非常强。”有投资人在复盘的过程中如此表达。

正奇未来资方结构的特殊之处，在于三类机构共同形成的“拼图效应”：财务投资的逻辑往往是押注赛道，三大车圈产投比谁都明白如何验证团队实力，而周大福战投的加入，则为产品在高端商业综合体的落地提供更多场景。

正奇未来这一“硬件即入口，数据即服务”故事，正伴随着QUORRA的商业化进程驶入千家万户的过程正在被验证。正奇未来认为，其终局是做下一代物理AI的底层基础设施——一个所有生活空间移动机器人都绕不开的空间智能底座。无数个毛细血管的真实数据洪流，或将真正发起一场属于短途出行领域的变革风暴，说不定会像当年的特斯拉横空出世时那样，带来前所未有的深度变革。