
介绍了智元机器人的发展历程,产品系列和布局。 智元机器人的三大智能模块:运动智能,是机器人的基础能力;交互智能,实现自然语言交互和情感识别;作业智能,最关键的一个能力,直接决定了生产力能否有效落地。 智元机器人已经有八个商用场景落地,当前机器人已不再局限于实验室研发阶段,虽然还不完美,但是已经有人愿意为此买单。 任何一个完整的产业体系,都难以仅凭一家公司独立实现。智元机器人正积极构建生态体系,携手各使能伙伴共同推进产业发展。

当下这一轮机器人浪潮,非常看好智元机器人的发展,无论是技术研发、资本实力、人才管理,还是供应链布局、场景落地,都展现出了极强的竞争力。 机器人产业的"DeepSeek时刻"何时到来?会以哪种方式到来?机器人生态里,最关键的抓手究竟是硬件,还是操作系统?未来到底哪种产品能统领机器人这个行业?智元的操作系统又该如何布局才能具备引领行业的能力?值得深入讨论。

当下这一轮机器人浪潮,非常看好智元机器人的发展,无论是技术研发、资本实力、人才管理,还是供应链布局、场景落地,都展现出了极强的竞争力。 机器人产业的"DeepSeek时刻"何时到来?会以哪种方式到来?机器人生态里,最关键的抓手究竟是硬件,还是操作系统?未来到底哪种产品能统领机器人这个行业?智元的操作系统又该如何布局才能具备引领行业的能力?值得深入讨论。

具身的核心是身体与空间的深度绑定,智能由空间特性、身体与空间的互动共同决定,人类工具进化史本质是不断打造可控空间(steerable space),让空间及其中物体被具身主导。 当下机器人研发陷入"只有大脑没有小脑"的瓶颈。算法能处理复杂数据,却难做好基础动作。具身智能落地需要扎根工人、劳动人民的"下里巴人智慧"。 具身智能与传统ICT技术核心逻辑不同。传统ICT是数据驱动,具身智能是场景驱动+身体响应。巨头也难以靠资源、技术复制替代,先发者守好身体能力+场景适配就可以占据主动。 代的核心能力。

具身智能的出现,有可能会推翻莫拉维克悖论,其所对应的默会知识,可以通过训练数据的同步,瞬间让大量机器人掌握,这是具身智能最重要的优势,但在未来可能会对人类构成巨大的挑战,因此,具身智能之间的通讯需要由人类来掌握。 具身智能何时迎来自己的"DeepSeek时刻",取决于涌现能力何时会呈现。团队正在进行一项研究,推导一个相关公式,这个公式有望计算出"DeepSeek时刻"何时到来。

明确智元机器人定义、梳理概念体系及界定市场范畴,仍需解决诸多有待厘清的问题。灵渠OS不会走安卓、鸿蒙那样的路径,需要一套全新的逻辑,具身智能的逻辑来定义自己的生态方向。是"陪伴"还是"伙伴",怎样更好地实现从自动化到自主化的跨越,在生态建设上怎样形成真正意义上可持续的商业闭环,还有大量的问题需要解决。

具身智能行业距离"DeepSeek时刻"还非常遥远,形成数据训练的通用方法有难度,需经历漫长积累周期。 智元机器人有望在具身智能行业扮演"加速者"角色。除战略严谨和系统思考外,强大执行力是其核心。它如同超级实验工厂,能更快速的推进技术验证与场景落地。只要保持战略弹性,实践积累将会转化为未来发展的核心财富。
机器人产业作为人工智能落地的核心载体,技术迭代、场景适配本就需要长期验证,用"短期爆发的思维衡量,反而会忽略技术攻坚的本质。 当一个公司表达生态两个字的时候,那就要准备长跑的,而不是要看一年后爆发,两年后爆发。要看的是20年后爆发,这才是生态的应有之义。 具身智能操作系统作为机器人制造的"中枢神经",其生态构建不能只盯技术开源,更要抓人才根基,高校正是这一根基的核心场景。 实现对行业人才认知的深度占领,从校园人才到产业应用的渗透,才是生态的核心逻辑。 对布局具身智能操作系统的企业来说,现在最该做的不是预判爆发期,而是尽快与高校批量共建联合实验室,绑定具身智能与机器人领域的"未来人才"。

投资人的核心决策维度之一,就是"成本"。 现阶段绝大多数机器人的综合成本,高于替代目标。 现在的智能机器人,根本不是"成熟工具",它的具身OS还在打磨物理交互的精度,国产化适配还没完全定型,批量生产时的一致性还有提升空间。这些"不完美"本质上是技术从实验室走向产业端的必经阶段,不能因为它"笨拙"就否定它,反而要以包容的心态接受它的试错,给技术迭代留足时间。 作为投资人,我们的责任不只是算当下的成本账,更要敢为技术的未来可能性冒合理的险。 机器人要从"实验室原型"变成"产业可用品"的每一道坎都需要资本陪着试错,这是对技术落地规律的敬畏。

当前机器人与具身智能领域的核心问题在于技术适配性的不足和生态协同性的缺失。 机器人领域的下一个技术拐点,必须依赖符合物理世界规律的强泛化模型。实现从"被动执行"到"主动适应"的跨越,机器人才能真正迎来属于自己的"DeepSeek时刻"。 过去物理世界模型难以突破,根源并非硬件能力不足,而是缺乏开放的系统框架和规模化的场景数据集。 单点式数据采集模式,无法支撑模型对物理世界的全面认知。 具身智能系统的破局路径:一方面要推动硬件协同的数据整合,形成覆盖从感知到决策再到执行的全链路的场景化数据集。另一方面要强化开源系统框架的支撑,通过开源降低技术门槛,让不同厂商的硬件能基于统一框架协同工作,避免重复造轮子。 推动机器人产业发展,关键要先理顺各方利益诉求、找准价值契合点。 机器人底层系统这类基础能力,更适合通过开源模式释放价值,让不同生态位的厂商能基于统一技术底座协作,加速产业整体进程。 开放和开源是绑定在一起的。没有开源的技术底座,开放机制就是空中楼阁,没有开放的数据和协作逻辑,开源生态也没法产生真正的产业价值。

具身智能要迎来属于自己的"DeepSeek时刻",必须先诞生一款"超级应用",让所有人都能够用到,或许在未来几年,将有机会见证这样的超级应用出现。 具身智能行业最大的成本并非看得见摸得着的硬件,而是在数据方面的巨大投入。数据是当下最重要的一项积累要素,用数据能力为行业赋能,这可能更加重要。 构建繁荣生态,关键在于超级场景孕育超级应用,再带动超级OS,进而赋能千行百业。

第三代机器人的诞生,依赖于三个关键要素:开源低价且高性能、可量产的低成本硬件;跨厂商的统一软件栈;以及触发成本分差与生态分离。这三个要素相互配合,打破了传统机器人发展的桎梏。 当前,大模型、操作系统与机器人的一体化发展态势愈发明显,以灵渠OS为例,它作为一款搜索器,具备开源属性,腾讯等厂商也在积极布局类似的开源项目,这种软件层面的创新为机器人发展注入了新动力。 在硬件方面,中国相对缺乏优势,但结合现有的投资技术与产业生态,三者紧密结合,有望补足短板。

当前人形机器人尚未迎来"Deepseek时刻",产业仍处于相对早期的发展阶段。但可以吸纳和借鉴DeepSeek的成功经验,如开源模式为后续发展铺垫。 构建具身智能操作系统生态,关键在于激活开发者群体,需要充分调动高校师生、个人开发者等群体的参与兴趣,并给予算力和开源硬件方面的帮助。

机器人必须真正走进家庭,承担起主动为人服务的具身智能角色,才能真正迎来机器人产业的"DeepSeek时刻"。 数据孤岛+系统割裂+硬件不兼容的现状,给产业发展套上了多重枷锁。 人工智能模型必须突破场景理解得瓶颈,行业必须从各自为战、进展缓慢的困境中挣脱出来,才能实现机器人走进家庭、提供常态化服务的目标。 唯有依托统一的开源操作系统,才能打通各厂商的数据壁垒,将分散数据整合,为系统训练提供充足素材,推动系统持续优化、愈发智能,进而搭建完整的生态。让整个行业的AI能力共同提升,是构建机器人生态的必要前提。 "伪开源"本质是"以开源之名,行封闭之实",根本无法形成生态合力。要实现能让全行业共用、支撑硬件厂商专注硬件创新的完全开源操作系统,关键在于"真开源"。 机器人产业的"DeepSeek时刻",不是某一款超级机器人的惊艳亮相,不取决于单一厂商的技术突破,而取决于是否能建立起统一开源的生态。

智元团队配置犹如正规军,涵盖后勤与协同等环节,相比20年前零散的创业团队,实力显著增强。 开源战略在机器人产业发展中占据着关键地位,堪称兵家必争之地,也是中国企业的优势所在。回顾华为的开源历程,步伐稍显迟缓,开放程度也有待提升,这是行业发展中的经验教训。而智元在这方面一步到位,实现两年直接开源,这一举措不仅明智,还为其生态建设奠定了良好基础。当前的开源生态建设,如同抗战后期,需要在开发、建设、生产、应用等多方面同时发力,尽管过程艰难,但只要企业能够合理运用数据、持续投入,坚持五年、十年,必将迎来发展机遇。不过,我们也要清醒认识到,短期内开源生态的发展或许不会一帆风顺,需要保持理性与耐心。

从资本市场和媒体视角看,机器人产业已经迎来了"Deepseek时刻"。 当下机器人领域,不少布局已跳出传统创业公司的逻辑。 芯片这类核心硬件对机器人与AI发展至关重要,投入再多精力都不为过。 端侧AI设备和云端逻辑完全不同,数据不再"开发完OS就固定",会被无限量补充,这与传统ROS或OS模式截然不同,甚至可能改变行业经济形态。 机器人领域的生态变化或许会像Robotaxi,若成现实重构保险行业逻辑那样,带来类似连锁反应。 现在技术层面探讨"ROS的ROOM",忽略了过去是开发者模式,而未来用户就是开发者,若用户训练的机器人使用方法被他人直接应用却无收益,这不公平。 让用户的创造与数据获得合理回报的思维源自Web3理念,这与传统软件开源模式不同,若落地或能让机器人生态成为开发者与用户共赢的"福地"。 若企业投入资源整合物理、化学相关的基础支撑技术等底层技术,机器人生态的根基会更扎实。

需求往往是创新之母。 攀登珠峰,最后的几百米,才是最艰难、最危险的路程。 智元的策略:快,是唯一的生存法则!面对现实世界,如果还慢悠悠地在实验室里搞理论研究,等着一个完美的通用大模型从天而降,那基本上就出局了。 部署的机器人越多,跑的场景越多,积累的数据就越多,模型才会越聪明。这就是 "数据飞轮"。 在当前的条件下,用单一的"人形"去适应所有场景,既不经济,也不高效。智元的思路很清晰,"一脑多形":一个超级大脑,可以搭载到不同的身体上。 真正的生态,需要一种"半成品"思维。厂商提供基础平台,和开发者共同定义未来。当用户不仅仅是使用者,而是创造者时,生态才真正具有了生命力。 具身智能的"DeepSeek时刻"还没有到。从信息到行动的跨越,注定是一场漫长的征途。智元以及更多的中国机器人企业,如能在这场"开物"之旅中,为整个具身智能产业注入源源不断的"活水",那么 "行动智能"的机器人新纪元也不远矣。