码观 | 加速进化：要在发令枪响后，跟机器人巨头站在同一起跑线

日前，世界机器人大会在北京开幕，人形机器人成为真正的当红热点，大模型的涌现能力让我们看到创造真正智能的希望，这种期待不会仅停留在网络世界。大模型与机械工业的结合，可能会产生另一种物种吗？现在，有很多创业公司正在往这个目标前进。

这并不容易，机器人要真正智能、或者说能较为智能地完成人类任务之前，还有算法、运控，甚至生产、制造等诸多环节问题待解。

理想的人形机器人需要与环境交互，它们需要感知和理解环境，并与人类互动。需要一个高级规划师告诉机器人要做什么，并将这些复杂的文本分解为可以执行的具体操作。然后机器人必须执行有两种能力的命令：一种是局部运动，另一种是操控其他物品。这里的每个环节都很复杂。

但创业公司正在加速。人形机器人先驱公司波士顿动力Boston Dynamics在上半年发布了机器人旋转起身的视频，超出人类活动极限，引发关注。仅三天后，一家国内公司的机器人复现了这一过程——机器人从躺倒在地的状态下，反向折叠腿部站立起来。

完成这个复杂动作的机器人来自"加速进化"，团队拥有行业稀缺的专注在双足/人形领域的研发经验，成员在运控算法、人形本体上有着丰富的经验积累。公司创始人兼首席执行官程昊毕业于清华大学，师从清华大学自动化系研究员、机器人控制实验室和无人系统中心类脑机器人中心主任赵明国教授。他也曾是字节系高管，具有大规模产研团队管理和复杂业务商业化的经验。

在上周的世界机器人大会上，加速进化（Booster Robotics）发布了其最新具身智能机器人——Booster T1，它能够轻松完成俯卧撑、抛球、踢球等复杂动作，并搭载面壁智能的MiniCPM端侧模型，即使在资源受限的条件下也能高效运行。

在展会现场，Booster T1不仅能跟观众比赛做完俯卧撑，"鲤鱼打挺"站起来后，还能听指令抛球，并和机器人伙伴踢足球。

Booster T1为开发者提供了灵活易用的研究平台，推动机器人技术在多领域的广泛应用。

中国的人形机器人创业者们相信，跟人类相似的超级机器人，终有一天会进入日常生活，然而，这个过程将如何发生？站在终点回看现在，最先要被解决的问题应该是什么？创业者在激烈的AI+机器人大赛道中，如何破局？如何把握自己的生态位？

源码资本是加速进化的Pre-A轮领投方，连续投资银河通用、宇树等多家机器人公司，持续在具身智能领域下注。近日，我们邀请程昊对话，聊了聊当前限制机器人发展的诸多问题，他认为，在具有涌现能力的AI出现后，需要更好的载体，机器人就是最好选择。而创业公司的努力，就是要在发令枪开始后，能跟巨头站在同一起跑线。

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复现波士顿动力

判断力和技术能力

源码资本： 我们就直接从复现波士顿动力的机器人说起，这个视频引起了很多关注，这个复现意味着什么？

程昊： 我们的构型和波士顿动力电驱机器人的构型采用了类似的方案，波士顿动力是全球顶级的机器人公司，我们的设计方案和他们不谋而合。在波士顿动力发布之前，除了我们之外，还没有公司发布过这个构型。很多公司会选择一些相对简化的构型，简化构型有开源的运控算法可以参考。我们认为应该奔着终局做，我们这个构型能够一直用到进工厂、进家庭的阶段，这是一个正向设计的过程。

源码资本： 什么叫正向设计？

程昊： 正向设计是从需求出发的原创设计。本身机器人关节就那么几个布法，但是笃定地选哪个布局，在优势和劣势中权衡，这个是挺重要一个点。同样的布局，每个关节的位置也会有影响。

源码资本： 这个构型有什么难点？

程昊： 这个构型对应的挑战就是，它不像简化腿那样有成熟的算法。但我们认为，最终形态的人形机器人一定是重腿，因为机器人在具体操作的时候需要下盘稳定。另外，这个构型活动范围非常大，能纵向、横向地劈叉。当机器人摔倒后，更大的活动范围有助于机器人能以各种姿势爬起。比如这次波士顿动力的宣传，就是一个非常独特的爬起方式。我觉得波士顿动力是一个非常有创意的公司，之前我们没有想到这种宣传方式。

源码资本： 波士顿动力确实非常厉害。

程昊： 之前有朋友问我们这个构型好在哪里，我们需要解释半天，但波士顿动力做了这个动作之后，这个构型一下子就火了。我们复现是因为恰好它的构型跟我们的构型是一样的，不谋而合，我们用这个构型就是赵明国老师直接决策的，他有非常丰富的人形机器人设计经验。

源码资本： 还有什么其他的构型？

程昊： 比如鸟腿构型、狗腿构型，包括特斯拉的这种构型等。鸟腿构型、狗腿构型是相对成熟的，能做出很好的Demo，但问题是它得一直踏步才能平衡，那么其实未来进工厂、进家庭都不work。特斯拉的构型也很好，但它的活动范围受限，没办法做特别大的劈叉之类的动作。

源码资本： 不同构型的不一样是在哪里？

程昊： 各种关节排布的方式。但这个东西并不是说有很强的壁垒，而且这个构型的运控还有挑战，但这些我相信很快就会都解决掉。

源码资本： 三天复现波士顿动力，还有其他难点吗？

程昊： 首先是构型一致，其次是运控。其实波士顿动力这个动作很复杂。一是先站起来，二是一边走的过程中腿还要一边转。腿部180度转这个动作用到了我们一整套的运控算法的积累，包括 MPC、 WBC、强化学习等。不过一边走、腿一边转，用强化学习是很难做出来的，现实中人类也不会有这种动作。

我们内部有一套开发工具包，这套工具能快速兼容不同构型。因为我们实验室每年都造一款机器人，尝试各种不同构型，倒逼着大家的运控必须得兼容性强。第二是我们为了保证开发的延续性，各种算法都做分层，所以积累了很多运控上的分层方法，可以让我们很快把这个动作开发出来。

基于这套工具，我们最终只用了三天，就让机器人复现了这个动作，并且做的时候还能保持平衡，一天仿真跑通，一天真机调通，一天整体调通，最后半天拍视频。

源码资本： 以前的积累非常丰富。

程昊： 我们的运控算法可选项特别多，有各种各样运控算法的库，拿来搭配组合就能实现全新的动作。比如我们一个软件工程师从来没学过运控，他都可以给机器人调各种动作。

源码资本： 为什么重腿构型比其他构型更适合算法迭代？

程昊： 举个例子，之前的 locomotion 和 manipulation 是分开的， 腿是腿，胳膊是胳膊，是两套东西。但未来我们觉得一定是一体协调的，因为机器人需要在移动过程中做各种各样的操作。简化腿构型底盘不稳，它的腿很轻，不平地面能走出好效果，但如果真的要一边走一边操作就容易晃，实际应用中会不安全，而重腿平衡更好，更稳定。

源码资本： 会做特斯拉一样的灵巧手吗？

程昊： 我们先会兼容第三方的灵巧手，灵巧手的挑战其实很大。作为一个初创团队，我们需要先聚焦，把本体可靠性做好，把运控和系统做好，先实现小批量量产，把商业化做扎实。

源码资本： 做机器狗和做人形机器人区别大吗？

程昊： 机器狗和人形在硬件和算法上的要求有差异，但是机器狗是所有机器人里最接近人形机器人的。关节和算法都有一些可以复用的地方。

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商业化落地

从智能设备到AI载体

源码资本： 为什么现在这个点来创业做机器人？除了大模型出来后，吸引了资源和资本，让大家关注到这领域。为什么觉得我本人要来做这个事了？ 程昊： 最核心的还是大模型，它能让机器人自主地决策，形成决策其实跟感知等都强相关。原来机器人每做一件事情，都要重新编程写很多决策相关的代码，有了大模型后，这些都可以让大模型来搞定了。那么为什么现在创业？我打个比方，如果你在中国创业做大模型，最好的时间是几年前。具身智能这个赛道，一定是未来最大的赛道之一，跟信息革命一个级别的。像这种大机会，未来巨头一定会入局，巨头是大平台抓大机会。小公司要先入局抢跑，然后在这个赛道上卡住一个位置、发展、壮大，巨头真的入局之后你也不怕。 源码资本： 再不入局就没有机会了。 程昊： 现在这个时间点，我们判断，再不入局就没机会了。大厂可以晚几年才入局，是因为现在有一些技术路线还没有完全明确，比如双足机器人行走稳定性接近人类怎么解决。现在那些怎么踹都不倒的机器人，你会发现它走起来是晃晃悠悠的。真到工作场景中是挺吓人的，你去看着就觉得它好像要砸你、要撞到你。但是看特斯拉那个机器人走得就很优雅，让你感受就会好一些。这其实就是算法上还没好到真的可以商业落地，大厂其实可以等这些都做好之后，再砸大钱入局。 源码资本： 大厂的容错空间总是更大、更多。刚刚你也提到大模型很关键，大模型的突破是把整个机器人产业割开了两个不同的阶段吗？ 程昊： 或者我换另一个角度来描述。之前的机器人更像是智能设备，而现在，这一波人形机器人本质上不是在做智能设备，而是在给 AI 找新的载体。现在 AI 已经出来了，它需要新的载体，那么我们就得做出那个新的载体。 源码资本： 也就是说，机器人是一个 AI 的新载体，其实变成了一个新的操作平台，大家在这个平台上面开发各种各样的软件，或者说去发展各种各样的应用。 程昊： 我觉得未来买机器人的大头是做 AI 的，把他的 AI 算法用到机器人上，然后去探索新的场景。做 AI 的人其实远远多于原来做机器人基础算法的人。 源码资本： 对于公司发展的商业化思考，在这一波创业者里很明显，大家还是希望尽早实现资金流正循环。 程昊： 我觉得跟经济环境有相关性，但本身具身智能的融资热度也还在，所以现在也有一些企业在攻坚算法。我们的逻辑是，我们现在做的所有的一切，都是为了在人形机器人这个机会真正来的时候，就是 ToB 里面真的有场景落地的时候，我们有机会冲进去。因为机器人真的能落地 ToB 的时候，对硬件本体、软件系统都是更综合全新的需求。我们觉得那个时候，机器人公司才能真的开始快速成长起来。我们现在做的一切，都是为了在那个时间点我们是 ready 的。 源码资本： 你们设想的这个 ToB 的场景会是一个什么样的场景？ 程昊： 我们倾向于是那种简单体力劳动的场景，比如响应人的需求，去灵活地搬东西；而不是工厂里固定从 a 点到 b 点，那个是AGV来做。 比如小区送快递，从小区门口送到家门口，这个就比较复杂，得上台阶，得开单元门。海外家庭要过草坪，要能上台阶，把快递放门口。这种就属于轮式和四足干不好的工作，得上人形。 机器人的发展其实挺像 PC 的发展的，个人 PC 出现之前，先有工业级计算机。从超级计算机到个人计算机，是先进学校，进机房，然后再进工作场景，再进家庭，是个演进的过程。只是人形机器人现在成本高，不过 2030 年之前人形机器人的售价就在会降到15万左右。 源码资本： 单台价格会下来。 程昊： 核心是人形机器人除了CPU、 GPU贵一些，剩下没有贵的零部件。现在贵主要就是因为量少。大家都是一台一台的去生产，比较贵，一旦真的需求起来，技术也成熟了，成本会降得非常快。

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人形机器人供应链会在中国

源码资本： 人形机器人产业起来之后的供应链会在中国吗？ 程昊： 目前 CPU、GPU 还是国外的，其他都在国内。相信未来核心的芯片也会有优秀的国内产品跑出来。 源码资本： 还是要不断迭代？ 程昊： 量产能力一定是我们真的造了数千台，才能知道坑是什么。我们认为具身智能有两个支柱去支撑上面的 AI Agents 生态。一侧支柱最底层就是机器人本体，然后是CPU、GPU，再上面是操作系统开发工具。我觉得机器人本体是现在来说相对成熟一点的，没太多科学技术类的困境了。另一侧就是基座大模型，到机器人大模型，再到学习这一层，现在这一侧是基座大模型相对成熟一些，不过还有一些科学的问题需要解决。 源码资本： 现在主要的问题是生产端没有准备好？ 程昊： 你发现蔚小理都是 14 年、 15 年成立的，那时候谁会想到中国人说我有三四十万，去买一个国产新能源汽车。但整个新能源产业，其实到 2020 年就在慢慢起来了。华为、小米就可以晚入局，因为确定性强了。创业团队现在再出去造车就不太现实了。 源码资本： 自己去建生产线吗？还是跟上游合作？ 程昊： 肯定是合作的，长期我们觉得还是偏供应链的，但一定是深度合作。 源码资本： 我们要去跟这个工厂一块去打磨生产线，目前是这个任务吗？ 程昊： 现在核心还是我们得把产品做出来。 源码资本： 去投入生产。 程昊： 得盯着，生产有很多挑战，比如一套件回来，发现这个地少打一个孔，这个地方打孔了，但没做螺纹……怎么能把这些坑磨合好？并且比如说有的厂可能误差大，有的厂可能误差小，这里面怎么去磨合？这些问题都得一个个趟过去。虽然看起来都没有多难。 源码资本： 有什么规划？ 程昊： 现在是要从工程机到真正的产品，Q3 会把产品可售卖的版本拿出来，产能肯定会经历一个逐步爬坡的过程，我们需要把控好。其实就有点像原来做飞书，前期都有一个共创期。在过程中即便我们自己测的再多，你交到客户，也会有各种各样你预料不到的问题，我们得把这些问题都记录下来，然后优化好。我们觉得这还是，很必要的一个阶段。 源码资本： 打仗不能被粮草给拖了。今年大概会是一个多大规模？ 程昊： 我们并不追求在开发者这个阶段，收入有多大，这个不是我们的目标。目标还是 ToB 开始有机会的时候，我们是跟顶级竞争对手是在同一个起跑线。毕竟我们发展时间短。 源码资本： 找卖家是不是很大的问题？ 程昊： 本身这个圈子不大，大家很多也都认识。这个市场现在虽然不大，但也不至于说只能存活一家，其次产品本身也有很多差异化的空间可以做。我们判断科研市场会越来越大，因为原来买机器人的，大多是做 locomotion 的。接下来做操作的和做具身的，都会开始买人形机器人，随着具身智能这个行业发展，本身市场在扩张。 源码资本： 成本是不是一个限制因素？ 程昊： 行业发生的一个很大的变化，就是之前没有成熟的供应链。我们现在的机会就是，机器人供应链正在变得越来越成熟。因为这个方向热度起来，很多人往这个方向走，做零部件。之前很难降成本，现在有了一个 benchmark 之后，价格也好谈了。 源码资本： 机器人整个运动控制方面也有新突破。 程昊： 现在很多时候会结合强化学习算法，但现在问题就是强化学习的效果也不够理想，这就是为什么我们说locomotion 还需要一些年时间才能真的突破。现在用强化学习算法行走时声音大，还有点迷踪步的感觉。算法还需要迭代，让机器人走得像人一样，很稳，很轻。 源码资本： 人形机器人领域的生产供应链，在过去两年你看到的最明显的变化是什么？ 程昊： 机器人量产比较依赖关节的量产，关节是足式机器人的重要组成单元，近两年最大的变化就是关节的量产能力、一致性、可靠性的大幅提升。但我们现在发现关节上的伺服控制普遍做得还不够好。机器狗不需要考虑太多平衡的问题，四条腿，好平衡。所以它对这种跟踪精度要求没那么高，背隙要求也没那么高，但人形的话其实要求就会高一些，所以就得自己在关节上做一些二次开发，这两年会发现很多供应商都能做准直驱关节，供应商变多，质量也在逐步提升。 源码资本： 这是为什么？ 程昊： 我觉得第一是很多厂家入局做机器狗，其实对上游供应商的发展有一些帮助。然后到人形，我觉得核心还是说像特斯拉、小米这种巨头也说要开始做之后，很多供应商也开始往那个方向去做，也使这个行业开始良性竞争，价格越来越便宜。 源码资本： 上下游的竞争都加剧了。 程昊： 两年前你要买一个扭矩 100 Nm 以上的关节， 8000 块钱、1万块钱很常见。现在有 1000 多块钱就能买到了。 源码资本： 降价很明显。 程昊： 非常明显。最直接就是小米的CybeyGear微电机，卖499，价格达到百元级。

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一半是清华，一半是字节

寻找天花板足够高的方向

源码资本： 在这次创业之前，你已经有创业经历，也有大厂经验，这些经历有没有给你留下什么经验教训，在创业当中会特别注意的点。 程昊： 其实我第一次创业，是意识到商业化是重要的，到字节后又进一步加强了。 源码资本： 字节人是有这个流在血液当中的商业化。 程昊： 我第一次创业就是四年时间，前三年一分钱不挣，到后面差点发不出工资。我们那时候觉得做广告是罪恶的，是对用户不好的。直到实在没办法才做广告，然后做商业化，结果当月就盈利了。并且发现用户都还挺开心的，没有什么影响。而当你一旦商业化，盈利之后，你做决策就能更笃定、更从容。 到字节之后，我发现为什么字节能成功？我觉得跟他很早把商业模式想通，并且很早推商业化很有关系。包括为什么能做飞书？其实当时很多大厂想做"飞书"一样的产品，但我觉得字节是最有机会，因为它的商业模式很好，养得起需要持久投入的业务。 我觉得机器人不是一个纯硬件的生意，它一定是软、硬、算法相结合的东西。在字节时我在开发复杂的业务系统和低代码工具，我发现机器人领域也需要强大且易用的开发工具。目前的机器人从业者，要么很懂机器人本体，要么很懂机器人算法，但是很少有人关注到开发工具。 我在这方面有很多想法，我甚至觉得，没有好的工具，没有好的系统，这个行业是不可能起来的。现在比如说一个人想转来做机器人开发就很难。开发者搭那套开发环境就需要一两周，这个过程可能劝退90%开发者，因为根本搭不明白，现在全是基于 Linux ，上面各种版本依赖也不一样，得有人带着搭很长时间，这肯定不行。未来一定是，我在我的 Windows 电脑上面装一个软件，我就可以给你开发机器人应用。 源码资本： 对，这才是理想状态。 程昊： 对，那这里面缺的什么？不是算法，也不是本体，而是软件工程。我觉得这个也是我在字节锻炼的能力，对复杂软件的产品定义和技术打磨。我们那时候还孵化了 aPaaS， 用 aPaaS这个工具可以直接搭出一个复杂业务系统。这和我们现在要提供一个工具，让开发者非常方便地开发机器人，很多东西是相通的。 源码资本： 这个视角确实是要有一些别的经验才能带来的。 程昊： 并且这个东西不好做，比如飞书，看着不难，但其实真要做出飞书这个水平，很难。 源码资本： 而且不同的产品也还是各有各的问题。 程昊： 什么叫降门槛？就是易用、易上手。现在你要开发机器人，得用好多个开源的小工具拼起来。这些小工具你装完之后，还要安装、配置各种兼容和依赖，然后点开之后你都不知道该点哪。但没办法，开发者没得选。我觉得这里面也存在着巨大机会，而我们这个团队还是比较擅长的。 源码资本： 现在的团队组成是怎么样的？ 程昊： 有的来自清华机器控制实验室，师兄弟。另一半来自互联网软件行业。 源码资本： 像我们预期的商业化落地的爆发节点会在什么时候出来？ 程昊： 我觉得可能是 2026、2027 年，ToB 就会有一些机会出现，场景并不依赖精细操作，而是要求机器人能到处走，完成一些粗活。 源码资本： 在这中间的这个时间最主要是要解决什么问题？ 程昊： 解决机器人不摔的问题，就是能走得好。不是颤颤巍巍的不摔，而是真的能够很稳地去走各种地形，摔倒了能爬起来。 源码资本： 在成本可控的情况下。 程昊： 成本可控、移动能力足够棒、足够稳定就可以了。我之前跟地产行业聊，说现在建筑工业人很难招到 40 岁以下的年轻人，80 后普遍就不愿意干这些纯体力活了。 而这些活其实根本不需要精细操作，但建筑工地的地形又非常复杂，小车不能直接通过。所以要么就是完全模块化，未来都是自动化机器，但要实现还很远；要么就得是人形机器人去做；要么就得去找到更便宜的劳动力。现在的年轻人，谁还愿意去工地里搬砖？ 源码资本： 确实不愿意了。 程昊： 非常重复性的、纯体力要求、环境也不大好的，这样的场景会先突破。反而像车厂这些还会更晚一点，因为它里面精细操作确实太多了。 源码资本： 现在感觉清华在这一波AI和具身智能领域挺"黄埔军校"的。 程昊： 我觉得清华一直就是重视技术，软硬件都做。PC 时代整个中国的技术基础还不行。互联网时代以纯软件和市场创新为主，互联网时代更靠模式创新、靠点子。但到现在这个时代，我觉得是硬科技和软件更综合和前沿的结合，清华会更擅长，清华在硬科技相关的积累很深厚。 现在我觉得像是70 年代做PC。跟手机不一样，智能手机前面还有功能机做过渡；新能源车前面还有汽车；机器人前面其实是人。PC 之前是那种超级计算机。这个时代确实，清华在这方面积累会更多一些。 源码资本： 之前起步的门槛没有这么高。 程昊： 我们第一次创业，就仨人，在宿舍里开公司了，用户就不停地来了，我们到最后有1000 多万用户。现在想想那个时候创业真是门槛很低。现在不一样了，比如做机器人，团队最少也得二三十人，因为你们本身做机器人就需要十几种角色。我还有一个感悟，我想第一次创业核心的原因是我们赶上了移动互联网这波大机会，然后同时又赶上了微信的红利，我们是最早把我们的产品，比如日程，做到微信上面，赶上了微信的用户增长红利期。 源码资本： 就带起来了。 程昊： 第一次创业的反思是，在一个这么轰轰烈烈的移动互联网大赛道，我们居然做了一个日历，天花板很低的东西，而且它也没有更容易。其实我们中间也经历了各种各样的挑战。但同样比如说字节也是在移动互联网时期出来的公司，做的信息分发这种大方向，就做得非常大。所以我觉得在一个大行业刚起来的时候，去选一个天花板足够高的方向，结局往往不会太差。