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作者 | 山竹
出品 | 锌产业
离开阿里五个月后,林俊旸终于正式公布了自己的下一站。
8月12日凌晨,前通义千问技术负责人林俊旸在社交平台宣布,已在上海创办AI公司Pragmatik Labs,中文名为“语用科技”,内部简称“p7k”,公司的研究重点,是“跨越数字世界与物理世界的下一代智能体”。
一同得到确认的还有投资方名单:高榕创投和红杉中国共同领投,腾讯及上海未来产业基金提供支持。
过去几个月,外界已经通过融资报道和工商变更信息,拼出了林俊旸创业的大致轮廓,如今,这位曾经站在千问发布台前的技术负责人终于亲自官宣。
那么,Pragmatik Labs究竟要做的是什么呢?
01 20亿美元估值,林俊旸要做什么?
在官宣中,林俊旸把Pragmatik Labs的方向概括为“面向数字世界与物理世界的下一代智能体”。公司官网进一步列出了四个关键词:数字智能体、物理智能体、前沿研究和现实产品。
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其中,数字智能体面向知识工作、企业运营和产业级工作流;
物理智能体则需要进入真实环境,适应外部变化,并完成周期更长的任务。
两者的共同底座,是能够推理、使用工具、从反馈中学习并协调行动的智能体系统。
这套表述为外界此前关于“世界模型”“具身大脑”的猜测划出了一条更清晰的边界。
Pragmatik Labs不会只做机器人,也没有把自己局限在纯软件智能体上。它希望覆盖从数字工作到物理行动的完整光谱,同时利用真实世界的反馈推动研究迭代。
公司名称同样带有林俊旸鲜明的个人印记。
林俊旸在后续发文中解释,他曾因朋友推荐而接触语用学,此后转向计算语言学和自然语言处理。“Pragmatik”既包含回到语言实际发生场景的意味,也指向一种实用主义倾向——AGI最终需要在现实中产生作用。
在这一语境下,“语用科技”不只是一段教育经历的纪念,它更像是对公司路线的概括:AI的价值不能永远停留在基准测试和对话框中,而要通过行动进入真实任务。
资本已经先一步为这个故事给出了高价。
今年6月,多家媒体援引The Information报道称,林俊旸创办的AI实验室完成了总额达数亿美元的首轮融资,投后估值约20亿美元。报道称,高榕创投和红杉中国分别出资1亿美元,腾讯出资2000万美元。
林俊旸此次官宣正式确认了高榕、红杉中国和腾讯的参与,同时增加了上海未来产业基金这一投资方。
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02 从Agentic Thinking到数字与物理智能体
Pragmatik Labs的路线并非突然出现。
今年3月离开阿里后,林俊旸发表了一篇题为《From “Reasoning” Thinking to “Agentic” Thinking》的长文,系统阐述了他对AI下一阶段的判断。
在他看来,推理模型阶段解决的问题,是如何让模型在给出答案前“想得更久”,智能体阶段面对的任务则复杂得多:
模型需要判断何时停止思考、选择什么工具、如何理解带有噪声的环境反馈,并在行动失败后调整计划。
模型追求的目标,也将从完成一次回答转向持续推进任务。
这种变化意味着,智能体的核心能力不能仅靠语言模型本身完成。
工具服务器、浏览器、终端、搜索引擎、模拟器、记忆系统和多智能体编排,都将成为系统的一部分。训练对象由单一模型扩展为“模型、环境与行动反馈”组成的整体。
如今再看Pragmatik Labs的官方定位,这篇文章很像是林俊旸创业前公开释放的技术路线图。
数字智能体首先对应知识工作和企业流程。它们要处理代码、检索、运营、分析等复杂任务,在多个工具之间完成规划和执行。物理智能体进一步将这套能力放进机器人及现实环境,让模型面对不完整信息、意外状况和长期任务。
从数字到物理,看上去是两个市场,底层难题却高度相通:
AI必须理解环境、采取行动、观察结果,再根据反馈继续推进。
这也解释了为什么Pragmatik Labs官网反复强调“研究到产品”的闭环,真实产品提供的失败案例、环境变化和用户反馈,可以反过来成为训练智能体的重要数据。对于智能体公司而言,产品不只是商业化出口,也是技术迭代的一部分。
问题在于,这条路线比训练一个会说话的模型更加庞杂。
数字智能体需要与软件系统、企业数据和业务权限打通;
物理智能体还要面对传感器、机器人本体、实时控制和安全问题;
前沿研究和现实产品能否形成有效循环,将直接决定Pragmatik Labs的宏大叙事能否落地。
03 阿里AI人才的下一站
林俊旸受到关注,很大程度上来自他在千问体系中的经历。
2019年,林俊旸加入阿里达摩院,从搜索、推荐场景中的自然语言处理和多模态建模做起,随后参与M6等大规模预训练模型项目。2022年底,他出任通义千问系列大模型技术负责人,并成为千问研发和开源路线的重要推动者。
千问由此成为阿里AI体系中最具辨识度的技术品牌之一,林俊旸也被视为这一模型家族的代表人物之一。
不过,在林俊旸离开之前,阿里大模型团队已经发生过一次受到关注的人才流动。
周畅曾是达摩院M6项目及通义大模型早期研发中的核心技术人物,2024年,他先于林俊旸离开阿里,随后加入字节跳动,负责Seed体系下的多模态交互、世界模型等方向,2026年,周畅的管理范围进一步扩展至机器人相关业务。
相较周畅进入字节的大模型平台,林俊旸则选择独立创业。
两人的路径不同,技术方向却出现了交汇。
周畅在字节负责多模态、世界模型和机器人业务;
林俊旸的Pragmatik Labs同时布局数字智能体和物理智能体。
曾经参与M6和千问建设的技术人物,正在把注意力从大语言模型本身转向模型如何理解环境、调用工具并进入现实世界。
这也是当前中国AI人才竞争的一个缩影。
基础模型仍然重要,但单纯依靠参数规模和榜单成绩已经越来越难形成新的创业故事。
资本开始寻找下一个技术范式:智能体、世界模型、具身智能,以及能够连接数字任务和物理行动的统一系统。
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