孤独的「非清华系」在天才堆里他用代码给自己挣来了一张通往未来的船票在旷视和原力灵机的创始人序列里他是那个最「正统」的异类没有保送没有金牌却有围棋二段证书和长笛十级证书。他用35篇顶会论文、6000学术引用和两座年度突破奖证明「赤手空拳」也可以是一种路径。一、没有保送没有金牌他拿到的是一把长笛汪天才的履历开头和他的合伙人截然不同。另一边范浩强是高一拿下IOI金牌、高二加入旷视当6号员工、保送清华姚班的天才少年。周而进更早初三保送清华两届IOI国家队一银一金。推开原力灵机的大门你会感觉自己走进了一个信息学奥林匹克竞赛名人堂。而汪天才的标签是信息学奥赛省一等奖来自西南大学——一所211但显然不在清北复交的序列里。在旷视和原力灵机的核心创始团队中他几乎是唯一的「非清华系」成员。但他有两样东西是他的天才同事们没有的围棋国家二级运动员以及长笛十级。很少有人知道这个整天和代码泡在一起的技术男少年时代是这么过日子的上午练长笛下午下围棋晚上刷信息学竞赛题。他还拿过冰心杯作文大赛金奖对二战史和悬疑小说颇有研究。乐观开朗、多才多艺——这不是客套话是写在档案里的事实。一个有意思的现象是在能把人卷到窒息的OI圈多数人的青春期被压缩成一件事——刷题、打比赛、拿金牌。而汪天才的路线恰恰相反他的天赋不是早早锁定一个方向然后极化而是广撒网、多点开花。这种「广谱式天才」在青春期通常面临一个两难要么选定一个方向做到极致拿到进入精英圈的入场券要么继续泛化然后在高密度竞争中被逐一超越。汪天才选了一条罕见的路线他用持续性的认知投入让泛化本身变成了一种不可替代性。二、那个在旷视混出名堂的「西南大学毕业生」西南大学不差它是211是袁隆平的母校。在中西部高校里它的电子信息工程是有底子的。但在旷视的核心技术序列里周围全是清华姚班、北大、CMU的毕业生一个西南大学的本科生怎么看都像是HR的疏忽。汪天才用两组数字堵住了所有可能的质疑。第一组35篇顶会论文累计引用超过6000次。这个数字什么概念CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR——计算机视觉和机器学习领域的五大顶级会议他全部打卡论文发表次数属于国内青年研究者中的第一梯队。第二组主导构建了两个后来成为行业标杆的技术框架——MOTR系列和PETR系列。MOTR解决的是多目标追踪问题利用Transformer实现端到端的多目标检测与跟踪一体化打破了传统先检测、后关联的两阶段模式。PETR解决的是自动驾驶感知问题通过端到端的BEV鸟瞰视角感知框架把激光雷达和相机等多传感器数据在统一的3D空间中进行融合表达大幅提升了感知精度和算法迭代效率。这两个框架不是实验室模型它们被实实在在地部署到了旷视的商业产品中。2019年到2023年他在旷视拿了三座奖杯2022年度最佳个人奖MEGMAN蝉联2022和2023年度科学技术突破奖。旷视是什么地方全球最大的人脸识别技术提供商之一技术团队里有70多个ACM和NOI/IOI金牌得主。在一个天才密度接近饱和的环境里一个西南大学的本科生能够连续拿到公司最高技术荣誉这件事本身就说明问题——在工程落地这个维度上汪天才已经在不知不觉中超越了绝大多数竞赛金牌选手。他不像打算法竞赛的同学那样习惯在边界条件和复杂度约束下寻找最优解。围棋和长笛的训练给他留下了一套被严重低估的认知工具围棋训练的是局势判断和长期推演能力长笛训练的是精确节奏感和对细节的忍受度。这两个能力恰好是「算法框架设计」和「论文写作」最需要的底层素质。三、孤岛整合他是怎么想明白「闭环」这件事的旷视的时间线对汪天才的意义比外界以为的要更大。加入旷视时范浩强和周而进已经在旷视待了好几年了。旷视的核心业务——Face人脸识别云服务、手机端AI视觉方案——在他们手上成形。汪天才进入的是一个已经跑通了商业模式但正在寻找新增长点的旷视人脸识别的天花板在逼近自动驾驶和机器人开始浮出水面。他被分配到自动驾驶和机器人相关的视觉感知方向。也就是从这时候开始他开始系统性地思考一个大部分AI研究员不太需要思考的问题大模型怎么跟硬件发生关系。多数AI研究员的工作模型是处理数据→训练模型→提交论文。很少接触到电机、减速器、力传感器、标定误差、实时控制系统。但自动驾驶和机器人感知是AI和硬件结合最紧的两个方向。汪天才在旷视负责的MOTR和PETR恰恰都要求他不断面对一个现实算法在服务器上的精度和落地到车规级芯片上的精度是两回事。他那时候开始逐渐形成的一个判断成为后来原力灵机的思想底座在数字世界里单纯依靠模型是无法实现真正闭环的大模型一定要跟智能硬件结合。2024年左右具身智能成为AI 2.0时代最热但也最难的赛道。难度在于三点算法、硬件、数据三个轮子必须同时转动任何一环掉链子都会导致全局失败。而这个难度恰恰是汪天才最擅长解决的问题结构——在旷视那几年他已经在感知算法、工程部署、多传感器融合、端到端架构这些碎片领域积累了完整的知识链条。现在他把这些碎片拼到了一起。2025年他离开旷视和范浩强、周而进联合创办了原力灵机担任合伙人。四、A轮和那个「PyTorch时刻」原力灵机成立后在短短几个月内就完成了多轮融资2025年3月宣布完成2亿元天使轮融资投资方包括君联资本、九坤创投、启明创投。A轮由蔚来资本领投洪泰基金、联想创投等跟投老股东超额追投。A轮由阿里巴巴独家注资数亿元。这家公司迅速引起行业关注的原因不在于又讲了一个大模型机器人的故事而在于它抛出了一整套完整的底层工具链。2026年2月原力灵机在成立以来的首次技术开放日上发布了三款产品首个具身原生大模型DM0、开源具身原生框架Dexbotic 2.0以及量产工作流DFOL。而最引人注目的那个产品由汪天才发布Dexbotic 2.0。他在发布会现场说了一句话“PyTorch让每个研究者都能快速验证想法Dexbotic 2.0要做的是同样的事——让每个开发者都能用乐高的方式搭建自己的具身应用。”这个类比不是随口说的。PyTorch当年之所以能干掉TensorFlow成为深度学习框架的事实标准靠的正是它的「易用性」和「Pythonic」的语法设计带来的低门槛和强大扩展性。在具身智能至今仍然高度碎片化、每个实验室基本上各自造轮子的行业现状下汪天才显然在试图复制同样的路径用一个开源的标准框架把碎片化重新收拢让「VLA」视觉-语言-动作模型的研发从一个拼手工作坊的阶段进入可大规模复制的阶段。更内核的技术判断他留在了采访里“无论是记忆模块的设计还是整体系统架构我们都刻意避免采用类似RAG这样的显式检索机制。在我看来那并不代表真正的智能。真正的智能应当发生在隐式空间中。”RAG检索增强生成是大模型时代最常见的「外挂知识库」方案。在具身智能领域部分团队试图通过RAG让机器人「记住」操作步骤和环境特征。汪天才拒绝了这条捷径。他把注押在让模型从视觉反馈、力度感知、物理环境响应这些隐式的、连续的信号中自行演化出记忆和推理能力。换句话说他要的不是一个「会查手册的机器人」而是一个「真正有直觉的机器人」。五、孤独是不需要被治愈的回到最开始的问题。在旷视在IOI金牌扎堆的技术队伍里一个西南大学毕业生是怎么活下来的汪天才给的答案其实很朴素他根本没有把「非清华系」当成一个问题来对待。围棋的经历教会他一件事棋盘上不只有一条路。在你对面坐着的对手可能比你段位更高、读谱更多但真正决定胜负的是谁能在第127手的时候做出那个所有人——包括AI——都没有预料到的转换。在旷视的那几年他手里没有金牌没有人脉没有初代创始团队的股权。但他保留了一种极其珍贵的自由他不需要去复刻任何人的成功轨迹。旷视给了他时间、空间和计算资源他用这些东西造出了MOTR和PETR。用论文、代码和工程落地的硬成果给自己挣来了一张进入原力灵机核心创始团队的船票。现在他是原力灵机的合伙人管理着和范浩强、周而进平级的事业单元参与公司所有重大技术决策。那个曾经的「非清华系」标签现在更接近于一个注脚——用来度量他走了多远。在一个越来越痴迷于「天才叙事」的行业里汪天才提供了一种完全不同的样本不是提前锁定赛道然后一骑绝尘而是持续在多个维度之间寻找连接点用慢功把泛化能力沉淀为不可替代性。他的故事不是天才登顶的故事。是一个没有金牌的人在天才俱乐部里用代码给自己挣到座次的故事。