「破(壳机)器人」许华哲：两年内，中国将出现可用<的家>《庭机》器人,为我播放智能音乐推荐系统：一键个性化推荐播放

文｜邱晓芬

2026 年，全球的具身智能机器人创业者不约而同将目光方向调转向深水区：家庭。

点燃这份热情的，是近期行业里闪烁着的一丝丝 Scaling Law 苗头——

先是硅谷具身智能公司 Generalist AI 在 GEN-1 模型上验证了确定性，当他们给机器人喂进海量数据后，精细操作任务成功率竟从 64% 提升到了惊人的 99%；

随后，硅谷当红的具身智能独角兽公司 Sunday Robotics 也试图解决家庭场景数据难关，不仅推出 Umi 手套数据采集方案，还直接将机器人 Memo 送进家庭做家务（收拾餐做、冲咖啡、叠衣服），因此吸引了大量的资本押注。

在大洋彼岸的中国，近期闯入家庭机器人领域的创业者中，还有一个熟悉的身影——许华哲。

" 两年内，中国将会出现可用的家庭机器人 "，他对于行业的判断，同样乐观且激进。

作为 " 伯克利归国四子之一 "、清华大学交叉信息研究院助理教授，2023 年，许华哲曾加入「星海图」任前首席科学家兼联合创始人，一起将这家公司打造成中国具身智能领域的明星公司。

不过，在这家公司估值冲破 200 亿、融资近 30 亿的巅峰时刻，许华哲又选择 " 单飞 " 并创办了全新的具身智能公司「破壳机器人」。

此次重新出发，他想做的是能在家庭场景干活的、真正有泛化性的具身智能机器人。

△ 许华哲

其实，想做一个家庭机器人公司并不是近期偶然的想法。初高中时的他读完《乔布斯传》后，内心便萌生创办一家伟大 To C 公司的种子。此后，在清华、伯克利、斯坦福的一路升学中，他一直深耕机器人强化学习方向，梦想便是把机器人送入千万家庭。

他理想中的家庭机器人，虽然不是无所不能，却能完成上一代机器人（比如扫地机、洗地机）无法完成的复杂任务，比如能进行更精细的清洁工作、有条理的完成诸如洗衣收纳的长序列、多步骤任务串联。

在他看来，这种创业方向的选择，也带有强烈的审美洁癖。许华哲直言，泛化性的本质是一种 " 美与影响力 " ——用最简洁优雅的模型，解决人类复杂的生活问题，并真正将 AI 转化为生产力，而非仅仅替代低端劳动力。

从更理性的层面，切入 To C 家庭场景也包含着许华哲的商业判断。在他看来，当前大量机器人厂商将人形机器人送进工厂，完成传统机械臂就能完成的上下料、搬运箱的工作，本质上只是在用新的人性在做旧时代的事情，机器人没有发挥出真正的通用性。

他认为，真正的 AGI 应该在家庭场景中诞生、运用，因为家庭场景任务比工厂场景更混乱随机，且数据丰富，恰恰是训练通用模型的最佳土壤。

因此，为了追赶时机，在创业的短短一个月内，新公司「破壳机器人」已经完成了融资、核心团队组建、具身模型的训练、以及硬件迭代工作。

《智能涌现》独家获悉，破壳机器人近期完成数千万美元天使轮融资，由云启资本领投，并获得顺为资本、弘晖基金等一线美元基金，小米战投、星海图等知名产业方，以及 BV 百度风投、英诺天使基金、水木清华校友种子基金、东方嘉富等一线市场化基金的支持。

快速得到资本押注，也因为许华哲在关键技术路线上有一些不同的选择。

为了实现泛化，在关键技术路线方面，他的选择也略显反常识。他完全放弃了行业主流的 VLA（视觉 - 语言 - 动作）基座模型方案，转而构建一种能直接输入和输出 " 视频 - 动作 " 的世界模型。

在模型结构上，他也提出了独特的 "UAG 架构"，用并联式预训练替代过去的瀑布式级联，并将强化学习贯穿预训练与部署全过程，实现了训练效率的五倍提升。

打好模型基础之余，在数据与硬件层面，他也通过 UMI、外骨骼和第一人称视角三层方案采集高质量数据，形成从任务定义到数据、模型、本体的闭环迭代。

据许华哲透露，「破壳机器人」第一代32B 参数规模的具身世界模型已完成首轮训练，正处于数据迭代的关键爬坡期。在硬件层面，「破壳机器人」为数据采集量身定制的手套硬件已迭代了五六个版本。

近期，《智能涌现》与许华哲聊了聊，以下是交流实录（略经摘编）

为何出走「星海图」？

《智能涌现》：为什么选择离开星海图，创立一家新的机器人公司？

许华哲：这个想法其实酝酿了很久。在 2023 年 8、9 月份，我就开始和高继扬聊，加入星海图。但经过了两年，到去年 11、12 月份，我已经基本决定要离开了，真正办完手续是在今年，创立「破壳机器人」是最近一个月的事情。

离开的原因主要是因为我内心一直想做一些 To C 的、真正泛化的通用机器人。

《智能涌现》：既然一直想做 To C，为什么一开始不直接做 To C 方向机器人的创业呢？

许华哲：原因是多方面的。2023 年我加入星海图时，也考虑过要不要自己创业，但那时我刚从美国读完书回来，在叉院工作才一年左右，要自己开公司 lead 一摊事，还要兼顾教职，挑战很大。

那时星海图和其他一些具身智能公司也邀请我加入，我觉得先加入一个优秀的团队做联创，是一个更稳妥的选择，而且当时星海图的宣传里也提到大概是 " 让机器人服务千万人类 " 的话语，这和我的一部分想法是吻合的。

《智能涌现》：您现在新公司虽然只成立一个月，都有哪些进展？

许华哲：团队方面，目前有 20 人左右，AI 侧有一些天才少年，硬件侧有很多做过 To C 量产交付的工程师。我们还在火热招聘中。

在技术上，我们的 AI 模型在 " 动得快 "、" 泛化强 "、" 成功率高 " 三个维度都有较好的前期积累，能让机器人完成某些复杂任务时达到接近 100% 的成功率。

我们第一代 32B 的模型已经完成了第一次训练，但还需要数据量的迭代才能展现出更好能力。我们的硬件手套也已经迭代了五六个版本。

第一个月要处理公司注册、选址、装修等各种事务。能跑出这个速度，我觉得还是比较快的。

《智能涌现》：您这次创业，和第一次创业时心态有什么不同？

许华哲：最大的不同是心态上更踏实、也更敢了。第一次创业前，我会担心，我没上过班怎么给别人 " 班 " 上？我没做过生意怎么办，没跟投资人、政府打过交道怎么办？

在星海图的两年，我接触过这些事，" 没打过就硬打，没上过就硬来 "，其实最终结果也挺顺利的，太多的顾虑没必要，出来混最重要是先出来。这次心理上更从容。

《智能涌现》：在 2023 年和 2026 年两个节点创业做家庭机器人这件事，区别大吗？

许华哲：区别挺大的。首先是硬件本体，这三年中国的硬件供应链打磨得更好了，有了更多能用的机器人，2023 年时可能只能用工业臂；

第二是数据，2023 年时机器人的数据几乎是 0，现在网上开源数据就有几十万小时，还出现了大量的数据供应商，虽然数据质量和跨本体适配还是问题，但丰富度已经不可同日而语。

第三是融资和市场认知，2023 年要做 To C 机器人可能很难融资，大家给的时间缓冲也更少。今天起步比 2023 年更好。

AGI 应用于家庭，工厂是上一代技术的领地

《智能涌现》：一直想做 To C 的机器人，背后的触发点是什么？

许华哲：首先，一个核心思考是，我们做机器人到底在做什么？机器人是人类自古以来的追求，我们在海底捞、酒店、工厂都见过机器人，但如果我们只是用人形的外壳去工厂拧螺丝、搬箱子，那本质上还是在做旧时代的事情。

这一代机器人最核心的不同在于它的通用性。通用性该用在越混乱、越需要通用能力的地方。那答案就是家庭，或者广义的服务场景。我认为，通用的 AGI（通用人工智能）应该用在家里。

第二，从个人偏好来说，做有品牌的事情是可以做得足够大、有梦想的。伟大的公司很多是 To C 的，比如苹果、小米。

第三，从数据角度看，通用性需要有丰富的数据，混乱的家庭场景恰恰能提供丰富的数据。如果你的数据源头错了，就得不到正确的模型。

基于这三点，我觉得做 To C 机器人是一件正确的事，我自己也特别感兴趣。

《智能涌现》：您认为 AI 模型什么时候可以支撑做家庭 To C 机器人？

许华哲：我的预测比较乐观激进，我认为两年内会出现可以用起来的机器人。它不是万能的，但会是一个有完善产品定义、能做相当多通用事情的机器人，但它会有一些明确不做的事，比如抱婴儿、烧热水。

《智能涌现》：机器人进家庭能做的事情都包括哪些？能否举一些例子？

许华哲：分两类。一类是本身很难的任务，比如更精细的清洁，比如清洁墙角霉点、擦掉干涸的饭汤、剥橘子、剥虾等等。

另一类是长序列、多步骤任务的串联。举个例子，一个完整的洗衣流程是——把脏衣服放进洗衣机、倒洗衣液、启动，然后机器人可以去做别的事，它会在监听到 " 洗完了 " 的声音后，把衣服拿出来放进烘干机，启动烘干，最后再把衣服拿出来叠好放进衣柜。

现在的机器人能做任何一个单一步骤，但没有机器人能像人一样，从头到尾，带着这些 " 任务间的缝隙 " 把它完成，我认为两年后的机器人能有这个能力。

《智能涌现》：家庭和工厂场景，最大的区别是什么？

许华哲：家庭和工厂某种程度上都是 " 混乱 " 的，但是本质上不同。工厂的混乱更多是 " 管理混乱 "，比如东西乱扔、人走来走去，但它具体干的活，比如上下料、装配是高度确定性的。

家里的混乱是任务本身的混乱，比如衣服是团成一团的，杯盘狼藉需要收拾，这种混乱是需要通过工作去恢复秩序的。工厂的很多混乱并不需要去恢复。所以，这是两种完全不同性质的 " 混乱 "。

《智能涌现》：您认为当前做家庭 To C 机器人，最大挑战是什么？

许华哲：机器人进家庭的逻辑和落地 To B 不同。To B 的账很难算，因为工厂给人形机器人干的活价值很低，一台二三十万的机器人可能相当于一个人三四年的工资，还要考虑可靠性、维护，很难回本。再加上工厂里采集的数据可能过于专化。

To C 的账不是简单的 " 替代人力 " 计算。它更像科技潮品 + 家庭助手 + 管家的复合体。用户买它，是购买一种先锋的生活方式、极致的便利，就像二十年前大家买车一样。我们考虑的是，当用户有一笔预算时，是买辆车还是买个能改变生活的机器人。

所以，关键是产品体验要足够好，价值感知要足够强。价格区间我们内部还在讨论，但肯定会是五位数起步。

追求泛化，也是追求美和影响力

《智能涌现》：所以 To C 并不是您离开星海图后才有的想法，而是一贯的想法？

许华哲：是的。我从小就想做 To C，想创业。初高中的时候读《乔布斯传》、《迪士尼传》，读完了就很想创业，做一个像谷歌一样的公司，后来选电子系也是想要做 IT，大学还修了管理学双学位，就是为了创业做铺垫。

后面去了伯克利、斯坦福，也是一直在做强化学习和机器人，后来还做了一些触觉相关的研究，也是在机器人大类里。

我博士毕业时（2021 年），主要就是找教职还有找投资人聊，看看有没有创业机会，当时普遍观感是，下一代技术还远，这一代技术就是做扫地机、餐馆机器人，但是和 AI 关系不大，没

在常见场景里，系统还会参考“上下文”。比如早高峰更容易推节奏明确的歌，夜间更偏向舒缓；你用蓝牙设备听歌和用外放听歌，系统在低频、动态上的选择也可能不一样。你看到的只是“一键”，背后往往是对“你是谁，以及你此刻处在什么听歌状态”的综合判断。

一键推荐最怕“信号不纯”。最常见的情况是多人共用账号或设备：家里的音箱、车机、平板被不同人轮流使用，行为混在一起，系统就可能把摇滚、儿歌、轻音乐、短视频热歌搅成一锅。第二种是你在某段时间被动听歌，比如开着电台当背景，或者某类歌被动反复播放，但你并不真的喜欢；系统却可能把“播放次数”当成偏好，推荐就容易跑偏。第三种是你频繁跳歌。跳歌本来是重要的负反馈，但如果你习惯“只听前奏就判断”，系统可能误以为你不喜欢这类风格，进一步把推荐范围越收越窄。第四种是新账号或长期断更后回归，历史不足，推荐更像大众流量池，需要一段时间重新校准。

所以遇到不准，不必急着否定“为我播放智能音乐推荐系统”。很多时候不是系统失灵，而是你的真实意图没有被有效表达出来，导致它判断错了方向。

想让一键个性化推荐播放更稳定，关键是把“喜欢/不喜欢”的反馈做清晰。能点喜欢就点喜欢，能加入歌单就加入歌单；对明显不想再听的歌，选择“减少推荐/不感兴趣”往往比单纯跳过更有效。清理历史也有帮助，但不要过度：有些人一不满意就清空记录，系统就会一直处在“冷启动”，结果反复回到最大众的推荐。

也别用“下载离线”或“收藏量”来简单衡量推荐质量。离线更多是场景需求，收藏也可能只是“以后再听”的临时动作；更能影响推荐是否贴合的，通常是你完整听完、重复播放、主动搜索等持续行为。还有人运动时听重低音，工作时听 Lo-fi，然后抱怨系统把两者混在一起。更合理的做法是把不同场景的偏好分隔开：用不同歌单、不同播放入口形成更清晰的信号，让系统更明确“这是运动偏好”“这是专注偏好”。

同样是放歌，不同入口的目标并不一样。把这一点想明白，能少很多“怎么和我想的不一样”的落差。

播放方式	主要目标	适合场景	可能的局限
随机播放	打散当前列表	手头已有好歌单	不新增内容，容易重复
榜单/热歌	跟随大众趋势	想知道大家在听什么	不一定符合个人口味
电台/风格台	按主题连续供给	想稳定氛围	主题固定，惊喜感有限
为我播放智能音乐推荐系统：一键个性化推荐播放	用个人行为动态编排	懒得选歌又想“对味”	受历史与反馈质量影响

很多人把“为我播放”当成“发现新歌”的唯一入口，结果又嫌新歌比例不够。其实它更偏向“新旧混合，以顺耳为优先”的队列；如果你想更强的探索感，风格电台或相似歌手入口往往更激进，也更容易带来跳出舒适区的内容。

一键推荐离不开数据，但它不等于“监听你在说什么”。更常见的数据来源是你在应用内的行为：播放、跳过、收藏、搜索、停留时长、设备类型与连接方式等。你能做的边界管理包括：关闭不必要的个性化开关、限制跨设备同步、定期检查历史记录是否被多人使用“污染”。需要注意的是，如果把所有个性化都关掉，“为我播放智能音乐推荐系统”就会退化成泛化推荐，听起来更接近随机或榜单；这并不是系统变差，而是你减少了它可用的线索。

一键个性化推荐播放的价值，核心在于“省心但不将就”：不必每次从零开始挑歌，也不容易被热度牵着走。给出更明确的反馈、保持账号使用的纯净度，再配合不同场景选择不同入口，通常就能把“为我播放”从凑合听，变成真正顺手、顺耳的默认选择。

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特别说明：扒开老师❌狂揉❌自慰软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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进入扒开老师❌狂揉❌自慰教程

1.打开扒开老师❌狂揉❌自慰，进入扒开老师❌狂揉❌自慰前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入扒开老师❌狂揉❌自慰，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、活动副本支持协力模式挑战

二、增加数据防篡改功能

三、支持跨活动奖励合并

四、增强地图提示与调查进度同步

五、页面对齐方式优化

六、修复了马匹会突然飞上天空的重力异常。