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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
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一、图标统一为扁平风格
二、优化谜题失败后提示的时机与内容
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五、平衡技能消耗 / 耗蓝 / 耗能
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