墨奇智能WRC首秀：MoRA具身大脑驱动MORPHI KINO，15分钟连干家务全程无人指挥

在世界机器人大会WRC 2026现场，成立仅半年的通用具身智能公司墨奇智能完成了第一次公开交卷：自研具身智能模型架构MoRA（MORPHI Reasoning & Autonomy）与自研本体——面向家庭服务场景的轮式机器人MORPHI KINO首次亮相，这也是墨奇自成立以来第一次亮相大型展会。

现场最受关注的是这台机器人用15分钟完整跑通了一个家居长程任务：清理桌面垃圾、检查冰箱库存并补货、将湿衣送入烘干机、再取出叠好码放，全程无需人工指挥。工作人员介绍，他们只给出了简单的目标提示词，比如“打扫这个房间、收拾桌面、把水放到冰箱、把洗烘衣服处理一下”，其余步骤全由MoRA内部配合完成。

墨奇CTO黄青虬是前华为智驾AI一号位、“华为天才少年”，离开华为后联合创办了墨奇智能。他提出一个与主流不同的判断：世界模型和VLA都不是答案。墨奇主张让Agentic能力原生存在于策略模型内部，把目标持续性、执行记忆和任务进展变成System 1的原生能力，而非依赖大模型逐层拆解指令。

在墨奇看来，传统“大模型外挂动作策略”的分层架构存在明显短板：目标接口有限，System 1只能接收固定格式的文本子任务指令，不支持图像指令，也处理不了多阶段的结构化任务描述；执行以短时序、反应式为主，遇到环境扰动或中途偏差只能停下来等System 2重新调度。MoRA则在System 1内部构建了短期、中期、长期三层记忆，让模型在输出动作的同时结合目标、执行记忆和环境反馈判断任务进度，大部分中途偏差可以自行感知并修正，只在能力边界处请求System 2介入。

除了主秀，展台还展示了Pick and Place收纳、递盲盒和合影互动等环节：观众可以随意干扰抓取过程，模型会实时闭环调整；观众还能用磁铁表情件给机器人拼脸合影，机器人会摆出比耶、挥手等姿势。

数据是墨奇强调的另一条暗线。公司认为真实场景的数据质量远比数量重要，走的是优化过的无本体采集路线：以人类第一视角数据为起点，通过统一具身动作空间对齐人类行为与机器人动作，并用自研的MORPHI Sense Kit数采设备在弱纹理、高反光等极端场景下做到毫米级轨迹重建。数采设备已直接进入酒店、商务公寓等一线商业场景，由真正的作业人员在日常工作中产出数据。

墨奇目前已积累3万小时真实场景数据，计划2026年底完成15万至20万小时的数据储备。面对“具身创业三年半才入局会不会太晚”的质疑，公司的回应是：具身是一场马拉松。

2026年具身赛道回归场景导向，长程任务成为新赛段的新主题。墨奇选择不追世界模型的热度、不贴VLA的标签，而是把长程能力做成模型的原生能力、在真实场景里慢慢搭建数据Infra——这家估值超70亿元的年轻公司，选择在马拉松中段开始加速。