“天才少年”的深夜坦白局。

作者｜甲小姐

“我們現在確實是具身行業估值的‘撐傘人’。”采訪伊始，彭志輝語氣平靜，卻句句不虛。

這家成立僅兩年的公司——智元機器人，已完成10輪融資，估值150億元。這是一場高速度、高風險、高技術濃度的創業實驗。在行業共識尚未形成、核心路徑仍在分叉的今天，智元選擇了最難的路線：全棧自研、自建工廠、自養生態。

很多人說他們“太大、太快、太不講常識”，也有人評價他們“最有野心，也最危險”。而彭志輝說：“全棧戰略不是做選擇題，而是我們主動去選擇最難的一道題。”

他是智元機器人聯合創始人、CTO，也是“稚暉君”——那個在B站靠視頻贏得280萬粉絲尊重，如今試圖在真實世界兌現通用機器人的人。當具身智能走入第二階段的量產期，這家公司已經開始交卷。

這一輪對話中，我們聊融資，也聊產業變盤、技術收斂、開源生態、情緒價值、工程落地、AGI路徑。他將表達本身看作“一個信息壓縮和解碼的過程”。

采訪從當晚10:30開始，聊至午夜，是他近來僅有的空閑時段。

本文，甲小姐再次對話彭志輝。

1.談近況：“我們現在確實是具身行業估值的‘撐傘人’。”

甲小姐：智元機器人剛剛完成B+輪融資，從2023年2月成立以來一共完成了10輪融資，估值已達150億元，這是如何做到的？

彭志輝：首先感謝投資人的肯定，我們現在確實是具身行業估值的“撐傘人”，代表了目前國內具身創業公司最高的估值水平，可能是因為幾點：

首先我們成立之初就明確了全棧自研、快速量產的戰略方向；在技術路線上強調實用性和可復制性，希望真正能在生產力場景創造價值；還有我們團隊比較多元化，全棧能力是靠團隊來實現，這種能力比較稀缺，也讓投資人比較看好。

甲小姐：每一輪融資時，你們的“核心敘事”有變化嗎？

彭志輝：肯定不同階段是不一樣的。

剛成立時，我們需要證明我們能做機器人，主要靠技術原型和創始團隊的背景；到了A輪就講我們不止能做機器人，而且能夠量產，我們執行得很不錯，也得到了資本市場的認可；B輪及之后的階段，我們要講的是商業化——不僅能夠量產，而且要能夠有訂單，有場景，有商業閉環。

整個敘事是從“能不能做到”，到“能不能量產”，最后到“能不能賣出去”這樣的邏輯。

甲小姐：你們的投資人里除了財務投資人，還有比亞迪、上汽投資、長飛光纖、立景創新、百度風投、三花控股、騰訊、京東等產業資本，目前這些產業資本有給你們真實的訂單嗎？

彭志輝：肯定有，我們本身就希望以產投方為主，主要不是為了錢，因為我們確實不太缺錢，更多還是看重產業方的資源，他們有很多制造業的場景。但具體訂單客戶是商業機密不太好說。

甲小姐：雖然融資節奏密集，但智元對外釋放的股權卻并不多，持股最多的高瓴資本持股不到7%，其他投資人持股都不到3%，這種“廣撒但不控”的策略是出于什么考量？是為了估值增長嗎？

彭志輝：還是希望盡量把朋友做多。如果只是為了拿錢，只要我們愿意打開這個口子，融資肯定更簡單。但融資也要看融資質量，我們還是希望投資人既是我們的股東，也能成為我們的客戶或者資源提供方。此外如果把股份稀釋得太多，也不是高質量的融資。所以我們現在也有意地控制融資節奏，要靠自身價值增長來支撐。

甲小姐：市面上的投資人對具身智能的看法有很多分歧和擔憂。首先的擔憂是技術路線的正確性——許多技術尚未得到市場驗證。

彭志輝：我們的觀察是，大語言模型的相關技術一般會在晚一年左右落到具身這個賽道。

前兩年Transformer技術成熟了，大語言模型快速發展，現在基于Transformer的VLA（注：Vision-Language-Action，具身智能領域一種端到端的技術框架）成為了主流；大模型的Pre-Training在數據上遇到瓶頸了開始走Post-Training，RL成為重要的技術途徑，再過一段時間就會落到具身上。

整個節奏比較清晰。大家可以通過觀察大模型的發展來預判具身的一些技術路徑。

甲小姐：另一種擔憂是商業化時間表——成本、技術成熟度、商業化節奏是否協調？

彭志輝：商業化很考驗團隊基因，有的團隊適合做B端，有的偏向于C端，基因不一樣，打法就不一樣。總的來說，現在已經到了快要交卷的時間點了。

甲小姐：下一個擔憂是資金——資金消耗速度快，資本回報周期長，后續融資能否一直支撐？

彭志輝：其實相比于大模型，具身行業的資金消耗速度已經非常克制了。

做基座模型投入會非常大，但最后能活下來的很少。相比他們，我們的投入其實并不算特別大。

關于回報周期大家也有預期，具身要能成熟落地還要一段時間。自動駕駛比通用機器人難度更低，發展了這么多年其實都還沒有非常成熟，所以具身肯定還要更往后一些，這個大家是有預期的。

甲小姐：還有一種擔憂是是中美技術摩擦下高端芯片、傳感器等核心零部件的供應鏈風險。

彭志輝：AI芯片更多的卡點是訓練側而不是推理側。機器人現在更需要推理側，每臺機器人搭載一個邊緣芯片。他怕的是你拿到他的訓練芯片，做出更強的模型，這對他們威脅比較大。但推理側反而是拓展他們的應用市場，他們是不會去卡的。當然，我們也在對接一些國產替代方案，比如AI芯片，我之前在昇騰團隊，我們和華為昇騰以及其他國產廠商都有接觸。

甲小姐：據不完全統計，從2024年7月至今，智元至少出資設立了8家合資公司，不少合資方為上市企業。此外，智元投資了6家具身智能產業鏈公司，有剛成立一年左右的初創企業，也有2家為上市企業控股的子公司。有人擔心這會導致你們精力分散，此外與眾多合資方組建公司可能帶來潛在風險，如研發動作變形、迎合資方或客戶需求而非市場需求等。你怎么看？

彭志輝：這是一個生態型產業，不是所有東西我們一家就能做完，我們也傾向于把生態伙伴培養起來，也能彼此促進。此外，資方沒給我們什么壓力，反而當我們發現有些團隊很有潛力，也會介紹給我們的投資人。

甲小姐：整體而言，現在國內具身智能尤其人形機器人的融資環境如何？你給這個賽道現在的熱度打幾分？（滿分10分）

彭志輝：我覺得現在的熱度是8分。早兩年熱度非常高，甚至還有很多概念股，現在有一點點降溫，大家價值理性回歸了，更多會看能不能商業化，能不能真正帶來價值。所以我們還是要保持清醒，保持冷靜。

2.談戰略：“全棧戰略不是做選擇題，而是我們主動去選擇最難的一道題。”

甲小姐：人形機器人發展至今，哪些“硬共識”已經浮現？哪些方面尚未形成共識？

彭志輝：共識是大家已經知道把大模型跟機器人結合是必須要走的路徑；本體設計一定要充分考慮可量產性、可維護性，因為波士頓動力已經證明了一個本體如果成本兩百萬美金，根本不具備任何商業價值；還有算法和硬件必須協同優化和設計，才能真正體現具身的價值，而不是變成一個傳統的自動化設備。

沒有形成共識的是，本體方面，機器人是不是非得長得像人？兩條腿的價值到底在哪？智能方面，是不是必須得走類人的認知路徑？它的大腦范式是沿用大語言模型這條路徑，還是會有新的范式會出來？

甲小姐：大腦范式，你是怎么看的？

彭志輝：它還沒到工程問題的階段，還是個科學問題，所以大家都還在探索。

我們對技術路徑是開放的——我們既有非常務實的技術路徑，比如用傳統方法做感知，做簡單的規劃，到最后一厘米去執行的時候改成用數據驅動的端到端方法；同時我們也在做技術儲備，在訓自己的世界模型，讓AI理解物理法則，具備物理的先驗知識，這是更長遠的技術路徑；還有大小腦的融合，通往AGI的路，這些就長更遠了，但我們也有一些技術儲備。

甲小姐：有沒有一個“你認為對、但行業還沒接受”的方向，是你會賭一把的？

彭志輝：比如全棧，目前行業里我們是唯一一家做全棧布局的機器人公司。

甲小姐：智元機器人“開始即全棧”，軟件、硬件、大腦、小腦、云系統等都做，甚至涉足控制器、伺服系統等底層件；直接在上海臨港建廠投產；兩年時間形成了“遠征”“靈犀”“精靈”三個系列產品；既注重工業場景，也布局商業應用，還想著家用場景……主線支線皆投入，是否意味著你們在戰略上從來不做“選擇題”？

彭志輝：全棧是因為我們第一天就堅決認定通用機器人不是一個局部問題，而是一個系統工程。

如果你只做靈巧手，或者只做一個模型，你可能成為一個模塊化的供應商，但如果要真正做出走進我們日常生活的機器人，必須要打通從感知決策到執行，從本體到大小腦的全棧閉環鏈路。

全棧戰略不是做選擇題，而是我們主動去選擇最難的一道題。你也可以理解為是一種技術信仰，只有我們自己掌握核心，才能定義未來。

甲小姐：“什么都做”、“大而全”是很多創業案例的失敗原因，所有人都在強調focus，為什么你們的選擇這么“反共識”？

彭志輝：我們不是什么都做，而是該做的都做。我們會在關鍵環節上不做外包依賴，而是控制所有核心環節，因為這些環節之間是高度耦合的，不是一個可以局部優化的問題。

你不能把大小腦分開看，只有一個很強的大腦，結果四肢根本不協調，是打不穿場景的；你也不能把本體跟數據脫節，本體的構型、傳感器的布置決定了數據的格式，這些都要耦合在一起。把這一趴外包給一家供應商，你會發現整體就達不到最優效果。這種整體性決定了我們必須全棧。

甲小姐：比如僅靈巧手這個賽道就涌現了非常多公司。假設做出全世界最優秀的靈巧手，不能滿足你的愿景？

彭志輝：靈巧手我們也在自研，但我們覺得夢想要更大一些。我們的愿景是用智能機器創造無限生產力，只做一個核心零部件供應商和這樣的愿景是沒法匹配的。

甲小姐：在你們官網的價值觀里，有句話“各領域均以成為行業內最佳為己任”，這句話現實嗎？

彭志輝：求其上者得其中，求其中者得其下。如果想都不敢想，更不用說做成了。每一個模塊、每一條技術路線我們都要有非常清晰的目標和路徑，也要有敢想、敢做的精神。

甲小姐：全棧戰略對資金儲備是很大考驗，你有信心后續的融資能支撐這種“大廠式打法”嗎？

彭志輝：我們資金情況還是比較健康的，滾動式的融資能夠支撐我們哪怕兩到三年沒有任何商業化收入，都能維持整個團隊的運作。

甲小姐：你們既強調全棧自研，又開源了AimRT框架和靈犀X1設計等等，這是否會導致技術優勢外溢？安卓開源、蘋果閉環，智元想成為安卓還是蘋果？

彭志輝：我們的做法更偏向蘋果，軟硬件都有很強的自主掌控力，但我們也不排斥對外開放。整個市場確實有足夠大的體量，我們一家肯定吃不下，我們也希望培育更多的第三方伙伴和開發者。我覺得需要兩者結合，從核心技術的掌控性來說，我們更像蘋果，在生態方面我們更像安卓。

甲小姐：你們是否想過先打造蘋果，之后再慢慢變成安卓，一定要同時做嗎？

彭志輝：更可行的應該是先通過安卓去做生態，去實現自身的影響力，最后再考慮要不要封閉一些。

甲小姐：技術本身要靠開源生態來反哺？

彭志輝：對。

甲小姐：智元機器人是一家產品公司，還是一家平臺公司？

彭志輝：我們應該是具備平臺能力的產品公司。我們的核心任務還是做產品，把機器人賣出去，能干活，能體現場景的價值。但過程中我們也在逐步積累底層技術的標準、生態接口的能力。我們希望未來能夠成為一個開放的機器人平臺，前提是產品先跑通。

3.談市場：“長線目標是瞄準生產能力的價值場景，但中間也有一些‘沿途下蛋’的策略。”

甲小姐：具身智能的市場很像一片巨大的森林，不同角色從不同方向出發，大家要在某個點匯合，但這個點的坐標是不確定的，市場在什么時候才會形成比較清晰的坐標？

彭志輝：我覺得坐標不是一個單點，它會是多點開花的狀態。比如一些友商，僅科研教育都能打通整個產品邏輯，也屬于被成功驗證的落地點。

我們雖然長線目標是瞄準生產能力的價值場景，但中間也有一些“沿途下蛋”的策略：比如一些數據成果可以作為產品形態，賣數據服務，提供數據平臺；再比如去年我們下線了1000臺，很多去到了B2C的交互服務場景；最終肯定希望機器人能夠進家庭，這才是未來可能達到萬億規模的巨大場景，實現馬斯克所說的機器人數量超過人類。

甲小姐：有人認為，人形機器人需要有一到兩家可以真正引領行業的企業，必須先一家獨大，才能百花齊放。就像大語言模型的技術路線是收斂的，DeepSeek才能引爆市場。你認同嗎？

彭志輝：大語言模型的技術路線是比較收斂的，目標客戶也是重疊的，agent背后用哪個模型用戶是感知不到的，模型是可以替換的。但機器人可以有不同硬件形態，針對不同場景、不同功能、不同的智能水平都可以形成差異化，不一定非得一家獨大。

當然我們也希望某家巨頭能真正把一個非常大的場景跑通，向大家證明現在已經到了商業化階段，比如大家對特斯拉都非常期待。

甲小姐：你期待巨頭去跑通而不是自己嗎？

彭志輝：在國內可能是我們，但從整個行業來看，特斯拉從資源儲備、技術能力、整體規模都是最有優勢的，是行業標桿。

甲小姐：之前一位機器人領域的CEO和我講，你看起來這是個萬億市場，但真正落到場景可能是一萬個一億的市場，是非常碎片化的。你認同這個觀點嗎？

彭志輝：早期會有這樣的情況，但最終我們做的是通用機器人，我們希望有統一的硬件本體形態，統一的軟件框架，統一的開發工具鏈，能統一的都統一，然后交由不同的解決方案集成商或第三方開發者，讓他們去適配不同的場景。我們肯定不希望自己針對每個細分市場做定制化、做非標。

甲小姐：引領新興行業的企業不僅要技術業務領先，也要完成行業定義，譬如iPhone定義了智能手機。你認為，誰會成為人形機器人真正意義上的“定義者”？

彭志輝：我們堅持要做全棧的原因之一，就是一定只有全棧的公司才有資格、有能力去定義一個全新的產品形態。

蘋果從操作系統到芯片都自己做，特斯拉也是全棧都自己做，通用機器人也是一樣的，我們是有條件去定義這個產品形態的。

甲小姐：人形機器人帶來了很多“炫技”明場面，前空翻、后空翻、720度回旋踢、表演功夫，卻普遍存在“視頻demo驚艷，實際應用困難”的痛點。你怎么看視頻demo營銷的現象？

彭志輝：根本原因是在實驗室拍視頻是結構化的環境，而現實場景是非結構化的、開放的，這對本體和算法的泛化性、魯棒性要求高得多。

我們不會為了炫技而去拍demo視頻，除非這個技能對我們最后落地有價值。比如讓機器人去做后空翻可能沒有意義，但如果你的機器人摔倒摔不壞，還能爬起來，價值就遠高于前者，這種我們就會去做，過程中如果效果比較好，也會放出一些PR視頻。

甲小姐：從馬拉松到格斗，人們在創造各種讓人形機器人PK的場景，你覺得哪些靠譜，哪些只是噱頭？哪些你們愿意參加？

彭志輝：節目效果都挺好的。馬拉松要體現本體的穩定性和續航能力，不能說完全沒有價值。拳擊賽要體現運控能力，雖然大家看到機器人背后是人拿著遙控器，好像在打游戲，但里面也涉及很多動態環境和隨機事件，比如什么時候會被對方踹一腳，什么時候被絆了一下還要保持平衡，這需要機器人本體的穩定性和運控的魯棒性，這也是有價值的。

這些PK我們倒不一定都愿意參加，我們不會專門為這種比賽花很多精力去準備，但相關技術我們始終在跟進。

甲小姐：行業似乎還沒有出現公認的benchmark，你怎么評價一款人形機器人？

彭志輝：我們自己提出來的叫“1+3”，一個本體，三個智能。一個本體是硬件水平，三個智能是運動智能、交互智能、作業智能。運動智能是基礎，交互智能和作業智能分別體現情緒價值和生產力價值。

甲小姐：在國內，人形機器人有兩股推力，一方面是政府自上而下的推動，另一方面是市場自下而上的推動，兩股力哪個更大？

彭志輝：確實國內政府比較重視，像《2025年國務院政府工作報告》也首次把具身智能納入，目前看來是政策推動在前，市場驅動在后。政府給了我們基礎設施、政策支持、資金支持，但是真正推動整個行業往前走的還是真實的訂單，和客戶驗證的需求。

甲小姐：二者所推動的方向是一致的嗎？

彭志輝：當然是一致的。

4.談技術：“技術路線的正確性不是來自死磕到底，而是能在關鍵時刻冷靜判斷，快速轉向。”

甲小姐：人形機器人涉及的技術棧很廣。這些問題里，工程問題、技術問題、科學問題占比大概多少？

彭志輝：不同階段是動態發展的，明年初可能就開始“集中交卷”，在一些可落地場景上就到了工程化驗收的階段；而世界模型和一些更長遠的技術儲備，可能還要3-5年，這其中一半是工程問題一半是科學問題；最后是AGI，整個智能的范式還沒有收斂，還是科學問題。

甲小姐：從技術成熟度來看，滿分10分，你給現在的本體和智能各打幾分？

彭志輝：本體目前可能七八分左右，特別是在國內，本體供應鏈有比較強的優勢，我們也形成了標準的核心零部件，供應鏈也逐漸被培養起來了，一家供應商給我們做核心關節，相關技術也可以復用到其他公司，這塊的門檻會越來越低。現在要做的是收斂到產品形態，我們現在有全尺寸的類人形態，也有靈犀這種1米2、1米3的小尺寸形態，未來是不是需要這么多產品形態呢？還是都收斂到一個形態？這個還在探索。

智能方面我覺得才剛起步。

甲小姐：智元定義了具身智能技術從G1到G5的演進路線（基礎自動化→AGI），目前公司處于G2-G3階段。你認為在實現G4（端到端操作大模型）和G5（AGI）的過程中，最難啃的技術“硬骨頭”是哪一塊？

彭志輝：最難啃的肯定是智能化水平。這方面我們投入了很多資源，我們做了整個行業最大的開源仿真和真機數據集，光去年就投了幾百臺本體專門做數據采集，我們也在研發自己的基座模型。智能化的門檻雖然高，但如果真正突破了，也最容易成為核心壁壘。

甲小姐：智能的天花板在哪里還不明確，你們有沒有設置節點目標？

彭志輝：未來三到五年內，我們希望達到G4。再往后，因為技術的不確定性比較高，預測的價值就不大了。

甲小姐：智元啟元大模型（Genie Operator-1，簡稱GO-1）提出了ViLLA架構（Vision-Language-Latent-Action）。這一架構的設計靈感是什么？

彭志輝：潛空間不是個很新鮮的概念，在CV等感知類算法里也有用到，大語言模型里也有相關概念，我們很自然地就把它聯想到一起，實驗下來比市面上其他方法效果更好。

甲小姐：GO-1的“小樣本快速泛化”能力宣稱可降低后訓練成本，面對從未見過的物體或環境，如何保證成功率？

彭志輝：我們的ViLLA也屬于VLA的衍生方法，所有VLA類方法都一個問題，比較容易過擬合到某些特定技能上，這是它的范式決定的——動作泛化和語言能力之間存在顯著的trade-off，當你設置action更泛化時，language能力會顯著下降，這是大家普遍看到的問題。所以ViLLA肯定不是我們具身探索的終點。我們也在嘗試其他方向，VLA本身也在持續迭代。

未來我覺得可能是用一個方法把一個場景真正打穿，然后我們把全流程串通，而不是一開始就追求一個模型完全泛化，但每個任務的成功率都不太高，這反而很難落地。

甲小姐：伴隨AI走入物理世界，有一個關鍵爭議——物理知識的獲取方式（數據驅動學習 VS 物理規則嵌入），比如Figure屬于典型的數據驅動派。你更傾向于什么？

彭志輝：還是得融合。如果完全依賴數據驅動，在開放場景下的泛化能力會比較差，如果是純物理建模，它又會比較慢，而且靈活性不夠。所以我們嘗試的是“以模型為先驗，以數據為優化”——用物理規則約束空間，約束動作邏輯，通過數據驅動來解決最后一小段的泛化性。這個思路在抓取、插拔等任務已經看到一些效果。

甲小姐：LLM+Agent也能“干活”，你覺得Agent和機器人是什么關系？互補？競爭？替代？

彭志輝：我們可以把機器人看作agent的身體。用MCP來比喻，機器人就是MCP的一個server，agent可以作為client去調用server的能力，去跟物理世界交互。所以它們是協同，不是替代。

甲小姐：你對你們技術路線正確性的把握度有多大？有還存在搖擺的部分嗎？

彭志輝：肯定有不確定性，我有七成信心，三成開放。技術路線肯定不是一成不變的，最重要的還是實事求是。我們會在半年內評估技術路徑的可行性，如果發現某個模塊長期無法閉環，會果斷更換技術方案，甚至把它砍掉。技術路線的正確性不是來自死磕到底，而是能在關鍵時刻冷靜判斷，快速轉向。

甲小姐：智元在數據方面投入力度很大，包括真機數據集建設、仿真數據平臺開發、數據采集工廠建設等等，你們還發布了百萬真機數據集開源項目AgiBot World，這里的成本和收益能算的過來嗎？

彭志輝：我們不是為了開源而去做數據集，我們技術迭代本身就需要數據，只是順手開源去提升我們的技術影響力。當然，我們開源的肯定是小部分，如果開源了100萬，我們自己擁有的數據肯定更多。做數據建設本身就不是為了ROI。

甲小姐：“百萬條真機數據量”對于行業來說只是杯水車薪，特斯拉的人形機器人Optimus至少需要數百萬小時的數據才能完全準備好在特斯拉工廠工作，可能需要至少5億美元的數據采集成本。如何徹底解決高質量真機數據稀缺的問題？

彭志輝：這是個問題，百萬連零頭都夠不上，所以我們明年的投入會有數量級的提升，現在是剛剛起步。此外我們也不希望所有數據都是自己去生成，我們也在找一些商業模式，找一些合作伙伴，最終希望由整個行業共同來做數據貢獻。

甲小姐：你們開源項目的社區參與度怎么樣？有多少人在你們的開源生態里？

彭志輝：效果還挺好，我們的靈犀本體、運控框架的開源在GitHub上有幾千個star，我們的數據集開源也經常霸榜。

甲小姐：有人說開源是在“做聲量”或“做給投資人看”，你怎么看這種說法？

彭志輝：當然不是純粹為了做聲量，我們希望構建一個開放的生態，順便通過社區反饋讓我們更快迭代產品和模型——這個是根本，不是為了做給誰看。

甲小姐：X-Lab是智元于2024年6月成立的一個實驗室，又叫“稚暉君實驗室”，“稚暉君實驗室”在做什么？

彭志輝：很多很多事。X-lab定位是公司創新的領頭羊，X2就是從X-lab孵化的，還有新的哪吒機器人X2-N，后面還有很多形態。不止本體，我們在具身的三個智能方面也有很多創新工作。X-lab是全公司創新密度最高的一個部門。

甲小姐：有多少人在X-lab？

彭志輝：我有意控制數量，目前不超過20人。

5.談商業：“注意力經濟也是經濟，情緒價值也是價值。”

甲小姐：機器人產業的“主賽道”已經成型了嗎？

彭志輝：應該還沒有，但是快了。明年差不多就開始交卷了，大家就能比較清晰地判斷哪些是現階段真正能落地的，大家都會往這方面聚焦。

甲小姐：主賽道可能是什么？

彭志輝：一個是制造業的生產力場景，另一個是交互智能的情緒價值場景。你也看到了拳擊賽、馬拉松，甚至可能會形成一些機器人IP，很多人愿意為情緒價值買單。

甲小姐：媒體報道智元機器人在2025年1月6日實現了第1000臺通用具身機器人下線，這1000臺機器人是哪款產品？

彭志輝：這已經是去年年底的數據了，現在還在持續出貨。去年年底那1000臺，精靈G1（面向數采）占差不多一半，遠征A2（全尺寸人形機器人）占差不多一半，今年會更多。今年還有一個變量，我們新的靈犀產品線會上比較大的量。

甲小姐：這1000臺機器人有訂單了嗎？是什么場景？

彭志輝：基本都是有明確的意向訂單或者簽約訂單。場景有很多是B2C，我們交付給客戶，客戶結合自己的數據和需求做二次開發，再面向C端去提供一些交互服務的情緒價值。

甲小姐：你反復提及“情緒價值”場景，這和你們最開始的預期一致嗎？

彭志輝：確實比我們想的要大一些。我們一開始更多是聚焦于生產力制造的場景。

甲小姐：結果發現情緒價值先行。

彭志輝：對，它是短平快，長期來看不好說，短期確實有需求。

甲小姐：去年你說，人形機器人最快落地的是 “PPT”，Pick（抓取）、Place（放置）和 Transfer（轉運）。現在看情緒價值是不是更快的落地場景？

彭志輝：是的。注意力經濟也是經濟，情緒價值也是價值。

甲小姐：目前你們在售產品的定價和成本是什么關系？

彭志輝：B端和B2C的不同合作模式定價策略是不一樣的，不會像C端做統一定價。成本跟量有很大關系，上千臺和上萬臺的成本差距會非常大。

甲小姐：有沒有一個“單位成本”的下降目標？

彭志輝：成本目標肯定是有的，這個是保密的，但肯定會比大家想的要低一些。

甲小姐：智元從成立到量產只用了一年多，這個節奏在你看來是快是慢？

彭志輝：既是很快的也是合理的。我們不是盲目追求冒進速度，而是在關鍵時間點做合理的決策，確保質量和可靠性才敢真正量產。整個進程符合我們的預期，也為我們未來的技術迭代和規模化量產打了很好的基礎。

甲小姐：行業總體處于“小批量試產”階段，在技術快速迭代、路線尚未收斂的今天，快速量產會帶來不小的試錯成本，萬一量產產品低于客戶預期怎么辦？你們怎么設定容錯機制？

彭志輝：其實整個制造業都會有這樣的問題，比較通用的策略是“小批量驗證+快速迭代”，以及模塊化的設計等方式。我們主要還是訂單驅動投產，有真實需求才會去推進量產。

甲小姐：既然你們迭代這么快，也許客戶會想等一等，等半年、一年，能獲得更好、更便宜的產品——是什么驅動客戶此刻就下單？

彭志輝：所有數碼產品大家都知道買新不買舊，但你不能說每代產品出來沒人買，會有一些策略——一個是“現款可用”，現在的產品已經能夠解決他們的部分痛點，他們就愿意買單；另一個是“未來可期”，我們提供完整的產品升級路徑，包括軟件OTA，包括硬件模塊的一些更換。

甲小姐：量產背后，最難的一道坎是什么？

彭志輝：最難的是這完全是一個新興產業，沒有參考。我們在跟所有供應商共同成長。我們的核心零部件之前沒有哪家能做到非常成熟的供應，我們就跟供應商共同研發，最后做到足夠穩定、足夠成熟、成本足夠低。這是量產背后最難的題。

甲小姐：整體而言，哪些你們會自研，哪些會采購供應商？判斷邏輯是什么？

彭志輝：有個原則是，市面上的標品能不能滿足我們的技術標準？是不是成熟？成本是不是可控？是不是可量產？有沒有協同演進的可能性？會有一些標準來確定是自研還是合作。

甲小姐：如果一個供應商達到了你們的標準，你們會傾向于直接采購嗎？

彭志輝：也看情況，如果是非常核心的，我們可能出于可供應性和成本控制等還是會考慮自研，要看綜合的性價比。

甲小姐：宇樹的商業模式很簡單，主打一款產品、賣機器、約定周期供貨、堅持走標品路線、拒絕定制化、不做場景化探索。你們的商業模式的是什么邏輯？

彭志輝：我們應該是個三角模型，技術驅動+訂單拉動+生態共建。

技術驅動指的是，技術上我們堅持全棧路線，未來只要發現某一點得到市場驗證，我們能快速把所有資源都投入上去，很快跑出MVP；訂單拉動，比如剛才提到的情緒價值場景，是由真實訂單驅動的；生態共建，各種開源，以及行業標準的制定，我們都非常積極地去推動。

甲小姐：有觀點認為，機器人公司一個大項目的成功，“工程占八、算法占二”。你是否認同？

彭志輝：不同階段不一樣，早期會被算法主導，你一定要有獨到性和創新性，否則這件事為什么是你來做？落地階段是工程主導。

甲小姐：今年目標營收是多少，怎么實現？

彭志輝：去年我們大概有一個億的營收，今年目標是數倍增長。實現路徑方面，一是訂單確實有增長，包括已有客戶的續簽，也包括新產品的拓展；二是我們的產品矩陣在完善，從單一的本體銷售可擴展到解決方案加服務的模式；此外是生態合作落地，我們甚至會主動投資一些生態伙伴，從數采中心、數據服務等等共建一些價值場景。

甲小姐：你覺得哪一天，智元才算真正站穩了？打通第一個場景？出貨量過萬？還是自循環盈利？

彭志輝：應該都不是。我們的標準還是要回歸價值——我們的產品和技術對客戶產生了不可替代的價值，我們具備了持續進化的能力，在某個核心場景下客戶愿意長期采購我們的產品，愿意迭代升級，而我們也能靠盈利去持續投入研發，這時候可能就算站穩了。

甲小姐：你們的壁壘和護城河是什么？

彭志輝：一是全棧的技術體系；二是系統工程化的執行力；三是數據和模型的協同閉環，我們構建了基于機器人本體的大規模數據采集能力，這為我們的模型迭代和最后形成真正的智能壁壘提供了持續的燃料。

甲小姐：我們做一下情景模擬，如果未來出現以下情景，你會怎么辦？場景A：家庭機器人市場爆發，但需放棄工業客戶定制化需求。

彭志輝：我們一開始就非常堅定，不做定制化需求。

甲小姐：場景B：特斯拉Optimus降價至10萬元，迫使行業價格戰。

彭志輝：特斯拉如果能降到10萬，說明這個行業真的成熟了，對我們是好消息，而且它80%的供應鏈都在國內，如果它能降到這么低，我們理論上能降到更低。

甲小姐：場景C：ViLLA架構被證明難以適配G4階段任務。

彭志輝：持續迭代。技術肯定要實事求是，不是一錘子買賣，而是要敏捷動態地調整。

6.談組織：“建立一個有全棧能力的公司比自己擁有全棧能力難多了。”

甲小姐：有人評價，宇樹想做陸地上的“大疆”，智元想做具身智能領域的“華為”。你認同嗎？

彭志輝：哈，這個類比有一定道理。大疆是一個極致產品和供應鏈效率驅動的公司，華為是技術全棧加生態構建的代表。這么一看確實是這個情況。

甲小姐：聽說智元內部有一些老華為人。華為擅長后發優勢，比如iPhone將智能手機定義清楚了，華為入場做手機，理想定義了新車，華為后來居上。華為擅長在技術收斂期通過工程化能力后來居上，但人形機器人仍處技術發散期，智元如何避免過于華為化？

彭志輝：整個行業是非常新的，我們在做的其實是先發優勢，在技術范式沒定型之前就下注了，而不是等別人定義好標準再入場。雖然有的公司認為誰家本體做好了直接抄就好了，但我們希望自己能參與定義這個行業。

甲小姐：哪些企業的經驗是你會借鑒的？

彭志輝：像華為的產品研發流程是非常成熟且經過驗證的，我們不是生搬硬套，而會取長補短，結合實際情況做一些優化和簡化。我們也會借鑒特斯拉等高技術密度的公司，比如第一性原理、快速試錯、極限壓縮成本等工程文化，我們都會學習，也有像DeepMind、OpenAI這些在AI方面非常有前瞻性和系統性布局的公司，我們也會用他們的一些方法論。

甲小姐：智元今天有多少人？

彭志輝：算上工廠的藍領工人和各種外包、實習生，可能有1000左右，還在持續擴展。

甲小姐：你的時間怎么分配？

彭志輝：我還是非常專注于技術，哪怕現在管理各方面非常忙，還是會投將近一半時間在技術，包括技術戰略制定和一線技術細節、工程落地。

甲小姐：你是個全棧型工程師，自己擁有全棧能力，和建立一個有全棧能力的公司，哪個更難？

彭志輝：肯定后者更難。掌握很多技術是我的本職，但從組織層面要形成全棧的協同能力，需要解決系統集成、團隊共識、流程效率等等各維度的問題，不是人多就能實現的。

甲小姐：你覺得理所當然的全棧選擇，對團隊而言是壓力嗎？

彭志輝：是有這個壓力。當然我們招人的要求是很高的，要技術背景比較硬，也要追求極致，符合公司的價值觀，所以這個壓力是我們共同去面對的，大家都樂于挑戰，既是壓力也是動力吧。

甲小姐：一個快速壯大的新鮮團隊如何有效協同？

彭志輝：我們非常重視技術共識的建設，也會做一些模塊化的組織架構設計，讓各個組自主閉環的同時，也能快速跟其他模塊進行對接交流。當然組織的成熟是個動態過程，隨著公司規模到不同階段，會有不同的策略和方法。

甲小姐：在宇樹科技，王興興依然是最高掌權者，集CEO與CTO于一身。在智元機器人，你和CEO鄧泰華是怎么分工的？

彭志輝：我跟鄧總非常互補，我更偏技術，鄧總更偏商業，分工非常清晰。鄧總更多負責公司整體運營、戰略融資、生態合作等等，我聚焦在技術路線、產品定義、工程落地等等。我們的目標一開始就是一致的，才會決定一起做這件事。

7.談自己：“既然選擇做公眾人物，就必須接受被期待的代價。”

甲小姐：你是坐擁280多萬粉絲的B站UP主，是公眾眼中的“野生鋼鐵俠”“華為天才少年”“全棧工程師”。網紅身份帶來的關注度和技術公信力，對你是壓力嗎？

彭志輝：說實話是有些壓力。做B站也是偶然事件，純粹是出于興趣分享一些DIY作品，結果越做越大。后來每次發視頻前還要想一下這個內容能不能代表我現在的水平，會不會讓別人誤解我的技術風格等等，還會有些顧慮。

甲小姐：偶像包袱？

彭志輝：哈哈，有那么一點點。

甲小姐：有沒有不想活在濾鏡里的時候？

彭志輝：肯定沒有人想一直活在濾鏡里。我其實更新已經很克制了，創業之前每年也就更新兩三個視頻，創業之后更新頻率更低了。我也想過干脆這個賬號就不維護了，掉粉就掉粉吧，但另一方面我也意識到廣大群眾對我的關注也是一種責任——如果能用我的影響力讓更多人了解AI、機器人的價值，它就不只是“網紅”兩個字那么簡單。既然選擇做公眾人物，就必須接受被期待的代價。

我們內部講，最好的狀態是處在聚光燈的邊緣，不要在正中心，也不要讓大家完全看不到你。

甲小姐：今天，公司和你，誰在拉著誰走？

彭志輝：早期我的個人品牌確實幫助公司更快地建立起認知和信任，包括人才招聘、產品曝光等等。但現在公司的發展也在推動我個人不斷去升級認知，督促我走出舒適區。早期是我帶著智元起步，現在是智元推著我走，彼此都在成長。

甲小姐：如果你明天離開智元，公司還能跑下去嗎？

彭志輝：現在公司離了誰都不會活不下去。但確實我個人的一些特質，比如工程師文化和很多想法已經比較深度地融合到了我們的產品以及技術戰略里，還是會有我的痕跡在。

甲小姐：你在B站既能做產品，又能做內容，不僅強于工程師角色，也強于“工程師的表達能力”，這種表達能力對智元機器人的重要性有多大？

彭志輝：還是很重要的。我是個i人，我的表達能力也經歷了鍛煉的過程，在做自媒體的過程中有很大提升，現在公司也會推著我往這個方向去，因為你作為管理者，不能不去對外表達，你技術再牛，如果講不清楚它的價值、邏輯和潛力，就很難吸引到合適的人才、投資或者合作伙伴。尤其當下我們做的事沒有前人可以參考，也沒有行業標準，表達能力不僅是對外傳播，也是對內統一認知的過程。

我本質上是一個工程師，我覺得表達本身也是一種工程能力——你要把復雜的問題結構化，用通俗的語言講清楚，這本質上是一個信息壓縮和解碼的過程。

甲小姐：創業兩年，哪些超出你的預期？哪些低于你的預期？

彭志輝：超出預期的是：量產速度比我們想象的快，市場需求比我們想象的大。一開始我們甚至還有一個支線做清潔機器人，現在就逐步把它分離出去，因為通用機器人的發展比我們想象的快；團隊的成長也比我想的快，早期很多技術骨干現在都成為能獨當一面的負責人；此外，客戶的接受度比我們預想的更積極，現在都是客戶催著我們發貨，催著我們迭代，而不是我們做出來沒人要。

低于預期的是：生產力進制造場景的難度比我們想的更大，AI的泛化能力對操作精度、可靠性等各方面的要求還有待突破，但目前也有階段性進展。

甲小姐：很久以后，當人們回望智元機器人這家公司，你希望它是如何被記住的？

彭志輝：當然希望能推出很多爆款產品，但我希望大家記住的不是某一個產品，而是智元機器人是一家真正能夠推動人形機器人從科幻走向現實的公司。在未來把技術閉環打通、讓機器人走進真實場景的那個關鍵節點，我們也許不是最早的那個，但是是走得最穩、最遠的那一個。

未來有一天，當人們看到機器人走進工廠，走進家庭，那個時候人們會說，噢，原來當年那家公司就是在做這件事。這就可以了。

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