出品｜網易科技《態度AGI》欄目

作者｜崔玉賢

編輯｜丁廣勝

傅里葉變換，熟悉數學的人都知道這一公式，其核心理論是任何看似復雜的信號，都能解構為最簡潔的正弦波組合。這一公式重塑了人類看世界的方式，從無線通信到人工智能，傅里葉變換無處不在。

10年前，畢業于上海交通大學，辭去了美國國家儀器的高管工作的顧捷，在上海張江，以數學家傅利葉的名字命名，成立了“傅利葉智能”機器人公司。

公司成立第二年（2017年），傅利葉發布了商業化下肢外骨骼機器人；2019年人形機器人立項；2022年推出了人形機器人第一代原型機；2023年人形機器人傅利葉GR-1正式發布量產；2024年第二代人形機器人傅利葉GR-2發布；2025年傅利葉發布了首個開源機器人產品Fourier N1。

看似平順的產品發布節奏，背后實則步履維艱。

“特別特別煎熬。從立項之初，我就知道這個項目會非常燒錢。但真做起來，才發現它比預期的簡直是小巫見大巫。甚至一度，連我自己都產生了動搖，認真考慮過是不是該及時止損?！鳖櫧萏岬?。

尤其在2022年，當時整體的市場環境和融資都特別艱難，大家對人形機器人的評價不像這兩年這么積極樂觀，都認為人形機器人只是個會走路的大玩具而已。

好在，傅利葉康復機器人業務是賺錢的，一直支撐著人形機器人的研發與突破。

傅利葉在康復場景中陸續推出了超過30款智能康復產品，已經為全球60多個國家和地區，3000余家醫療機構提供了服務。

對于一邊做康復一邊做人形機器人的質疑，顧捷回應：這兩件事不但不沖突，反而是一體兩面，相輔相成。

“沒有創新支撐的產品，會失去自己的特征和壁壘；沒有應用落地的技術，也無法兌現價值，更無法持續發展?！鳖櫧萏岬?。

在傅利葉內部，人形和康復的業務也并不是割裂的，因為顧捷認為未來機器人的形態種類很多，不會單純地按照人形和非人形來分類，而是要根據產品的實際價值和效率來定義。

雖然有某些投資人退出了人形機器人賽道，泡沫的聲音甚囂塵上，但顧捷認為，從行業從業者來看，這個行業在不斷地加速發展。技術是在不斷發展，與機器人在未來一定能夠結合，爆發出巨大的生產力。其次，硬件的本體，也在不斷地成熟，越來越穩定，越來越朝商品化方面去走。最后，大量的產品需求也在不斷誕生。

顧捷表示，期待能夠在未來3-5年看到通用人形機器人逐步進入人們日常生活，擔任迎賓導覽、康養陪護、及生產制造中危險崗位。

對于普通大眾來說，康養類人形機器人從概念到產品落地大概用時多久，顧捷透露，平均來說，一個醫療級的產品，從有想法到落地成為現實產品，大概需要三到四年的時間。

資料顯示，傅利葉成立于2015年，2019年入局人形機器人賽道，今年1月份完成了近8億元的E系列融資。

以下為對話傅利葉創始人兼CEO顧捷的主要內容：

提問：康復場景對模型和機器人硬件有哪些特別要求？

顧捷：在我們聚焦的康復、養老、陪伴等場景中，有一個很關鍵的點，那就是交互性和溫度。用英文表述是 “human”，更準確地說是以人為本。在生產制造過程中，其實并不太需要與零件、工件進行大量復雜的交互。而我們在與人打交道的過程中，已經積累了將近十年的經驗，并且擁有相關實驗數據，在與人交互方面會更加聚焦和擅長。

在交互性能方面，機器人需要具備感知能力，能夠感知環境、人類的需求以及周邊的情緒，然后利用現在的大模型 AI 技術進行思考，最后做出相應的反饋。我們強調機器人要能夠幫到人，并且具有交互性和溫度，這與傳統工業場景以及其他一些場景是不同的。

提問：醫療康養場景下，人形機器人未來具體能承擔哪些工作？市場上已經存在的康復機器人、護理機器人等前提下，如何論證人形機器人在醫療康養場景的必要性？

顧捷：從嚴肅的醫療場景，到未來的養老場景，再到家庭陪伴場景，其實是一脈相承的。在康復和養老方面，我們現在所說的人形機器人只是一種形態。未來，在智能化的康復、養老以及陪伴環節，機器人的形態會多種多樣。但它們存在一些共性技術，比如交互技術、感知技術、決策技術，以及基于可靠硬件本體實現各種功能的技術。

從康復角度來看，原來我們所關注的具身智能，現在所講的人形機器人，包括認知訓練、言語功能訓練以及生活功能恢復訓練等方面，都是需要與人交互的，這也是康復的核心需求。以前的康復主要以神經重復康復為目標，需要大量的訓練和互動，比如對于阿爾茨海默癥、帕金森、腦癱、自閉癥以及神經損傷、術后恢復等情況，都需要反復進行交互訓練。

以前的康復機器人形態有穿戴式和末端控制型等。未來，人形機器人會以不同的形態來滿足康復治療和互動的需求。在康復之后，還有陪伴、認知訓練等功能，這些方面都是具身智能未來可以大顯身手的領域。

提問：目前傅利葉康復機器人與人形機器人業務占比如何？人形機器人應該說是一個比較燒錢的新業務，目前投入策略是什么？

顧捷：實際上，我們這兩塊業務并不是割裂的。我們最想強調的是，這并不是簡單地分為康復板塊和人形板塊，而是基于以人為本的具身智能這一賽道。

以前，大家看到的可能是穿戴型機器人、外骨骼機器人，它們穿在人的身上；還有一些類似手臂的機器人，輔助患者進行訓練。我們認為，未來機器人的形態種類會比較多，不會單純地按照人形和非人形來分類，而是根據產品的實際價值和效率來定義其形態和功能。

提問：傅利葉在康養機器人領域的核心技術優勢是什么？與同行相比，有哪些差異化呢？

顧捷：目前我們的優勢主要體現在三方面：從技術層面來講，最早我們從力反饋技術入手，這是一種觸覺反饋技術。后來，我們在外骨骼方面研發出集成度高、輸出力量大且實時響應性能好的核心零部件。

在算法方面，我們構建了類似小腦的運動能力。以前的運動是通過固定編程實現的，現在通過 AI 的方式，利用強化學習讓機器人學會動作。以前機器人的動作是固定的，如今機器人能夠根據患者或用戶的變化，相應地改變輸出方式。

在交互方面，我們非常了解人機交互，并且懂得如何利用數據形成迭代，讓機器人產生自適應變化。此外，我們在3000多家醫院積累了百萬級的康復案例，了解患者和用戶的共性需求，豐富的多模態交互模型能精準識別用戶需求。

提問：AI+人形機器人是一個新興行業，在推動這個新事物的過程中，很多時候沒有現成的模式。在機器人生產制造落地環節，傅利葉與供應鏈伙伴共同創新的點有哪些呢？

顧捷：這個行業相對技術壁壘較高，涉及的技術領域眾多，不太可能由某一家公司獨自完成所有環節。我認為這是一個全棧技術整合的領域。

從 AI 能力和本體硬件能力來看，有些部分是我們自己研發，有些部分則需要與合作伙伴共建。例如在傳感部分，包括力傳感器和視覺傳感器等，我們會提出相應的標準，然后與合作伙伴共同制造出適合批量化生產的傳感器。

在大模型方面，我們會與像商湯這樣的公司合作，也會關注英偉達等公司在大模型領域的進展。我們會利用開源或地緣的大模型，構建獨特的數據源，對模型進行微調，使其適應不同的場景，這需要與合作伙伴緊密配合。

中國具有強大的制造業基礎，在材料、芯片等方面，產業上下游需要緊密合作，共同推動機器人產業的發展。

提問：過去外國的機器人主要落地在B端市場，而C端市場的潛力遠超想象。今年隨著人形機器人的爆火，人們對這項技術的接受度不斷提高，大量景區引入外骨骼機器人，也有越來越多人期待這項技術能落地到更多場景。傅利葉是否有相關布局計劃呢？

顧捷：我認為無論是B端還是C端，機器人技術都在高速發展。傅利葉在B端具有很強的優勢，會持續聚焦這一領域并將其打磨到最好。對于C端，我們也非常感興趣，會與一些合作伙伴密切關注C端形態的變化。目前我們沒有直接面向C端的產品計劃，但技術的發展使得未來有很多想象空間。如果能夠將機器人變得小巧化，使其適合個人使用，那么機器人的生態會更加龐大，產業鏈也會更加完整。只要技術和場景能夠提升整個行業的效率，能夠幫助人、賦能人，傅利葉都會不遺余力地推動其發展，不會僅僅局限于B端或C端。

提問：傅利葉其實是國內首批成立的這種做外骨骼包括康復機器人的企業，目前戰略在人形機器人康復這一塊兒上，那像這個戰略的轉變是基于公司怎么樣的一些行業觀察，或者是說技術積累呢？另外這個人形機器人和醫療的這個未來發展的一個主要趨勢是什么呢？

顧捷：首先，今天想讓大家知道的一個重點是，從康復到人形，這并不是一件割裂的事情，本質上是一體的。在構建機器人技術版圖時，當我們有了成熟的技術板塊，發現最先可以應用于康復領域，便將其投入到康復當中。最初，技術的應用場景并非局限于康復，還包括一些與人交互的導覽、互動，甚至娛樂等場景。隨著技術的不斷發展，我們又發現，當技術進一步成熟后，它在醫療和養老領域也能發揮更大的作用。

本質上，我們并不將其分割看待，在戰略上也沒有發生轉移。我們一直是以人作為核心。

提問：像康養類型的人形機器人，從它可以被稱作一個產品，到最后拿到二類醫療器械許可證，就您目前的運行情況來看，這樣一個周期大概是多久呢？

顧捷：從一個正常的原型機開始，基本上需要一年到兩年左右的時間，才能真正驗證它是相對可靠有效的，并且具備一定的量產功能。接下來就是拿注冊證的問題，拿注冊證一般也需要一年到兩年的時間。所以，平均來說，一個醫療級的產品，從有想法到落地成為現實產品，大概需要三到四年的時間。

提問：未來三到五年，傅利葉計劃在哪些技術維度，比如運動控制、認知交互、能效優化等方面實現突破？另外，您提到2025年行業量產或達到千臺級別的工業，那么是如何定義規模化應用的里程碑的？

顧捷：首先，在與人交互的領域方面，我們關注的不僅僅是醫療和康復場景，只要是與人互動的場景都在我們的視野范圍內。只要是能夠賦能人、提升人效率的場景，我們都會去嘗試。

對于我們要發展的技術，第一是要讓機器人的感知能力更強。機器人需要知道環境的變化，理解人的情緒變化，清楚人想要做什么，包括視覺、聽覺、嗅覺等方面。

第二是在機器人思考層面，我們要跟大模型公司合作，同時我們自己也會做一些與運動控制功能相關的小腦模型，讓機器人具備很好的運動能力。

第三是在技術戰略上，要把機器人的執行部分做好。比如我們自研的執行器，這是一個大系統，需要在更小的尺寸下提升更大的力量，就像人的肌肉一樣，不斷增強執行能力。