萝博派对融资逾亿美元 22岁CEO黄一称具身智能大脑仅跑完一公里

【十字路口】22 岁的具身 CEO、5 轮融资、过亿美元、“不知天有多高”、“一年吃了十年的苦”|对谈黄一:萝博派对创始人/CEO【视频播客】 — Koji杨远骋at十字路口

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具身智能行业正处于政策与二级市场资金溢出的情绪高点,硬件本体已收敛但大脑认知才刚起步。

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Detailed notes

## Background 本内容源自 Bilibili 平台频道“Koji杨远骋at十字路口”于 2026 年 8 月 23 日发布的视频播客,对话嘉宾为萝博派对(RoboParty)创始人兼 CEO 黄一。视频围绕这位 2004 年出生的 22 岁年轻创业者展开,讲述他在一年内完成 5 轮融资、累计融资过亿美元的经历,以及他对具身智能行业、全栈开源商业化、公司管理与投资细节的深度思考。

## TL;DR 节目中,黄一分享了他从哈工大寝室自筹资金造机器人,到带领萝博派对快速完成 5 轮融资并扩充至约 140 人团队的创业全过程。他深入拆解了早期 TS 选择、清算回购陷阱、产业资本与财务 VC 的差异,并阐述了公司通过硬件“Missing Layer”生态卡位与全栈开源实现商业闭环的逻辑。此外,他还展现了对具身智能行业终局的判断,认为本体已跑完马拉松的 1/4,小脑近半,而大脑才刚刚起步。

## Atmosphere & style 整期对话呈现出一种高密度、极度坦诚且充满极客锐气的氛围。黄一毫无保留地拆解创业干货与认知进化,既有“愚昧之巅”带来的无畏与自大,也有经历“绝望之谷”后快速重组认知的成熟。主持人与嘉宾的互动真实而深入,在接地气的实战经验分享与对航天、大海等理想主义浪漫的展望之间切换,让听众能清晰感受到年轻一代创业者在面对资本泡沫与高压竞争时的清醒、韧性与真诚。

## Key takeaways - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=0s) 萝博派对(RoboParty)创始人黄一年仅22岁,一年内完成5轮累计过亿美元融资,团队规模达140人(约一半为实习生)。 - [03:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=180s) 天使轮融资最重要的原则是“多拿牌”并极其关注首轮TS条款,避免陷人个人连带责任与Pre-IPO清算回购陷阱。 - [05:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=300s) 依靠现金流业务养机器人是错误路径,VC的本质是将公司未来20年赚到的现金流拿到今天使用,以实现极速迭代。 - [05:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=300s) 面对具身智能赛道泡沫要“顺势而为”,借助资本红利吸引供应链合作与顶级人才切入。 - [09:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=540s) 产业资本(如小米、宁德时代)能带来深度技术Know-how和战略赋能,而人民币基金与后期跟投更看重商业化落地可行性。 - [14:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=840s) 年轻创业者在对行业还没有清晰认知之前的“愚昧之巅”反而最适合创业,自大与愿景感是吸引人才的关键力量。 - [20:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=1200s) 萝博派对定位全栈开源,通过切入具身智能“Missing Layer”(缺失层)建立生态壁垒,依靠售卖硬件本体实现商业盈利与研发复利。 - [20:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=1200s) 中美具身智能各有优势:美国在LLM与大脑智商上领先,而中国在小脑、人形硬件本体及供应链体系上具备明显的代差优势。 - [35:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=2100s) 公司管理需平衡“人才密度驱动”(适用于算法Lab)与“极致流程驱动”(适用于硬件供应链),防止出现分工混乱。 - [45:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=2700s) 预测到2030年全球将只有10-15家具身智能企业存活,后续车企下场竞争,最终由万亿级科技巨头统一市场。 - [55:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3300s) CEO的核心职责在于“决定哪些不做”,创业公司应避免内部赛马,集中资源切入特定场景实现商业闭环。 - [55:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3300s) 中美创业文化存在差异:美国倾向于奖励“探索未知的范式突破”,而中国更倾向于奖励“能把公司做起来实现闭环”的团队。 - [59:45](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3585s) 给青年创业者的建议是不要盲目切入无人蓝海,而是在足够大的赛道中找准细分场景做大做强。 - [01:02:11](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3731s) 如果将具身智能比作42公里马拉松,机器人本体已跑完1/4,小脑跑了近一半,而大脑认知才刚跑完1-2公里。

## Detailed walkthrough ### [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=0s) 萝博派对的起步与五轮融资概况

**萝博派对(RoboParty)** 创始人兼 CEO **黄一** 是一位 2004 年出生的年轻创业者,年仅 22 岁。他在过去一年内带领团队完成了 5 轮融资,累计金额过亿美元,公司团队规模发展至约 140 人(其中约一半为实习生)。公司希望通过开源方式推动具身智能发展,减少行业内“重复造轮子”的现象。在商业化进度上,萝博派对的 RPO 产品在 2025 年实现了每月约 100 台的出货量;公司计划在次年推出新产品 RP1,预计年度销售收入将达到 2000 台左右。黄一在创业前曾做过无人机与机器人,大学期间在寝室自筹资金约一百万元采购材料,自制出人形机器人原型。

在谈及创业感受时,黄一形容这一年如同“度过了一个压缩的人生”,把可能需要十年才吃的苦在一内吃完了。他引述清华大学唐杰教授等人的观点“**认知 > 格局 > 技术 > 管理**”,并补充了自己的理解——“**认知 > 格局 > 技术 > 管理 > 努力**”。针对外界关于 VC 究竟看中他什么的问题,黄一强调钱在具身智能行业其实算不上多,但对年轻创业者而言确实不是小数目。VC 投他并非单纯押注年轻,而是在他带领团队依靠自筹资金将机器人原型机做出之后,看到实物才下注的。

- **创始人信息**:黄一,2004 年出生,高中就读于华南师范大学附属中学(华附),大学毕业于哈尔滨工业大学(哈工大),MBTI 为 INTP,白羊座。 - **公司规模**:约 140 人,实习生占比约 50%。 - **产品出货与数据**:RPO 目前月出货量约 100 台;预期次年新产品 RP1 年销量达 2000 台左右。

[00:03](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3s) 投资条款选择与清算回购陷阱

针对天使轮与早期融资,黄一分享了极为具体的融资经验。他指出,创业者在种子轮(Seed)或天使轮最重要的是“多拿牌”,并极其关注第一轮的投资协议(TS)。因为第一轮协议的条款往往会伴随公司至 IPO 或 Pre-IPO 阶段,后续轮次大多会直接沿用第一轮的框架。重点在于第一轮是否有优质机构领投(Lead),以及条款是否足够友好,例如是否包含无限连带责任回购、对赌协议等。

在谈及具体条款时,黄一分析了董事会席位与回购条款的利弊。许多创业者认为给投资者董事会席位是多了一层管控,但他认为若股东(如小米、宁德时代等)能带来切实帮助,给予董事会席位反而能让产业资源赋能更顺畅。关于回购条款,个人连带责任回购在目前的优质交易中基本已不存在,甚至国资机构也不会强制要求;而 Pre-IPO 清算回购犹如“达摩克利斯之剑”,虽然实际执行难度极大,但细节(如单利还是复利)依然需要找经验丰富的律师把关规避风险。

- **条款核心建议**:规避个人连带回购,谨慎对待 Pre-IPO 回购条款,找经验丰富的律师把关细节。 - **FA(财务顾问)的价值**:帮助创业者从 0 到 1 了解 VC/PE 圈的决策流程,梳理行业图谱,确定精准的投资人线索。

[05:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=300s) VC 的运作逻辑与面对资本泡沫的“顺势而为”

谈到如何找到第一笔 VC 资金,黄一透露当时是他建立了一个机器人技术交流群,**五源资本** 的投资人 Bill 在群里主动加他并提出沟通。彼时公司内部保留了两条业务线:一条是做现金流业务以养活人形机器人,另一条则是机器人本身。但他很快意识到这是错误路径——在需要高频迭代的赛道上,依靠现金流业务养机器人会导致研发进度严重落后。VC 的本质是将公司未来 20 年赚到的现金流拿到今天使用,以实现行业顶尖的发展速度。

对于当前具身智能行业的资本热度与商业化收入之间的差距,黄一坦言确实存在泡沫。但他选择引用股东 **顺为资本** 的理念——“**顺势而为**”。一个企业无法凭空改变时代,但可以顺应行业大势把公司做大。泡沫带来的红利是切实的:供应商更愿意给具身智能公司合作机会,顶尖人才也正从光伏、房地产等传统或周期性行业大量涌入具身智能领域。

- **多拿 TS 后的选择策略**:既要确保对投资机构的尊重,也要注意保留后续轮次能够继续下注的大口袋基金(Deep Pocket),避免早期单家机构持股比例过高导致后续大基金失去加仓动力。 - **早期机构的非资金价值**:深创投、真格基金、经纬创投等机构在创业者尚显幼稚的阶段,提供了远超资金本身价值的认知交换与资源支持。

[00:09](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=9s) 产业资本 vs 财务 VC,以及快速融 A 轮的节奏

在分析财务 VC 与产业方(如**小米**、**宁德时代**)的钱有何不同时,黄一指出 VC 带来的是人脉圈子与创业者生态,而产业方的赋能则是极其深度的。例如小米 Robotics 部门积累了大量技术 Know-how 和内部文档,能够协助 Founder 辅助做战略决策,避免走弯路。关于美元基金与人民币基金的区别,美元机构更看重技术与 Know-how 的领先性;而人民币机构及后期投决会(IC)更看重商业化落地的可行性,甚至很多后期跟投机构纯粹依赖领投方的背书。

萝博派对在融资频率上表现得极为激进,几乎每隔一两个月就会完成一轮融资。黄一解释称,这是因为具身智能正处于政策(如“十五五”规划)与二级市场资金向一级市场溢出的情绪高点,行业内许多公司在未达到相应阶段时就已经融到了数轮之后。公司胸前贴着“Stay A Round”的标签,他幽默地解读为“可以一直融 A 轮”。只要不断完成关键节点(Milestone,如 RPO 发布、RP1 量产推广),就可以持续推动融资。

- **公司注册地选择**:遵循“人才在哪里,公司就注册在哪里”的原则。萝博派对将模型团队放在北京清华东门起地大厦(邻近清华叉院),公司主体与硬件工程则 Base 在上海浦东。 - **“卖总部轮”现象**:不少创业公司在某一轮融资时,通过将公司总部从 A 地搬迁至 B 地,以获取当地政府的招商引资政策与资金支持。

[00:14](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=14s) 华附与哈工大时期:“愚昧之巅”与自大力量

回顾创业萌芽,黄一表示自己 3 年即从哈工大毕业出来创业。他坦言,大学刚毕业就创业的最大优势在于“**你不知道天有多高**”——并非自信重要,而是**自大**重要。在对行业还没有清晰认知之前的“愚昧之巅”,往往是最适合创业的时刻。当时他和室友及实验室同学在学校里看到许多顶尖实验室做出的机器人也不过如此,便萌生了“自己做能比他们做得更好”的冲动。

学校提供了人性化的政策,只要修满学分并完成毕业设计即可提前复员。黄一的本科毕业设计就是一款人形机器人,至今仍挂在知乎上。从哈工大寝室拉同学创业时,给到的月薪只有两三千元。之所以能吸引大家加入,一方面是因为哈尔滨缺乏优秀的科技创业公司;另一方面是因为他此前通过打比赛展示出了足够的技术栈拼图能力,能够将运控、结构、硬件等各模块同学的能力整合在一起。

- **招人故事(浙大工程师)**:黄一为了招募一位关键模组工程师,亲自跑到浙江大学玉泉校区,“追求”并陪同对方整整两三天,最终用清晰描述的业务愿景(画饼)将其拿下。 - **对“画饼”的理解**:“画饼的最高境界是自己先相信。”不是凭空许诺“蒸蒸日上”,而是帮对方看清原本模糊的未来图景。

``` 愚昧之巅(自大驱动创业) ──> 跌入绝望之谷(认知被打散) ──> 快速重组(建立完善体系) ```

[00:20](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=20s) 全栈开源的商业模式与“Missing Layer”生态卡位

关于为什么选择开源,黄一提到第一代机器人做完后觉得效果不够理想便开源发在知乎上,结果获得了大量正反馈——甚至有三五位网友根据他的图纸真的把机器人造了出来,这份触动让他决定将公司定位为开源公司。他强调,开源的前提是产品足够优秀(类似于 DeepSeek 的开源逻辑),低质产品的开源毫无意义。

面对“全栈开源如何赚钱”的质问,黄一阐述了萝博派對的商业壁垒与生态卡位:

1. **行业壁垒与合作阻力**:赚钱的本质在于壁垒而非门槛。萝博派对卡在了具身智能行业极其关键的“Missing Layer”(缺失层)——许多大模型公司自身缺乏硬件本体,若使用传统厂商的本体,无法深入到电机层或拆解 URDF 惯量等底层开发。萝博派对提供了一个高度开放的硬件与底座平台。 2. **本体销售与研发复利**:公司基本面是销售人形机器人本体(制造业属性)。当卡内基梅隆大学(CMU)等高校的教授购买一台售价 10 万元的本体后,后续会带两三个年薪百万的博士在其上做研发并发表论文。这相当于公司在赚取硬件利润的同时,让顶尖科学家免费为其进行生态扩荒与技术迭代。

- **中美具身智能竞争格局**:在 LLM 与大脑智商层面,美国依然领先;但在小脑、人形硬件本体及供应链体系上,中国具备明显的代差优势(即使是 Tesla 或 Figure 也严重依赖中国的供应链)。

[00:25](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=25s) 认知的打破与绝望之谷

在谈及创业过程中是否经历过“绝望之谷”时,黄一表示自己没有经历过传统的绝望,但经常经历“认知被迅速打散重组”的过程。例如在与小米机器人事业部负责人交流时,发现对方对于大脑数据收集、本体减重、减速器与电机选型等一整套工程与战略问题早已建立了极其完善的体系,这让他意识到自己之前的很多思考依然停留在表面。

黄一认为,在创业早期“知道太多反而会变得胆小谨慎”。以数据采集为例,从 Teleoperation、Ego 视角到全身数据收集,当前数据成本约 200 元/小时,行业中据传京东等巨头下场后数据投入极高。如果过早用精细的 ROI(投资回报率)去计算何时切入,可能会导致决策过于保守。正如罗曼·罗兰所言,“世界上只有一种真正的英雄主义,那就是认清生活的真相后依然热爱生活”,越年轻越敢于无畏地启动事业。

- **产品迭代轨迹**:从 RPO 到 RP1,公司正从单纯的散件样机逐步过渡到具有高可靠性、经过二三十条竞品痛点调研(如手套关节过热、把手易碎、装箱运输困难等)的成熟标准化产品。

[00:30](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=30s) 产品线(RPO 到 RP1)与“客户即社区”的运营

萝博派对当前的初代产品 RPO 呈现出独特的客户生态。RPO 作为一款面向 0 到 1 教育与研发的散件产品,月出货量保持在 100 台左右。公司不仅没有隐藏客户,反而倾向于将所有客户拉入交流群中。当客户 A 提出技术难题时,客户 B 或 C 往往会在群里主动解答,这使得公司的售后成本大幅降低,形成了极具黏性的社区生态。

在客户构成方面,RPO 的真实订单中有 30%–40% 来自于各类高校科研院所,另有部分来自初创公司及海外机构(如曾交付欧洲客户二三十台订单)。下一代产品 RP1 预计将于 Q4 发布,在自由度(增加头部自由度)、内走线、整机构型与产品化封装上做了巨大升级,旨在解决上一代硬件在装箱、热失控及关节强度上的诸多工程缺陷。

- **RP1 的技术升级**:增加头部自由度、优化整机内走线、解决关节过热与零件碎裂问题、支持自主从箱中站立。 - **全身智能(Whole-Body Intelligence)对接**:当前正在与 ETH 的 Flexia 项目,以及 Current、Data 原素等新型大脑/全身智能初创公司进行硬件定制对接,支持 48 指/24 自由度灵巧手接入及 EtherCAT 硬同步协议。

[00:35](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=35s) 蜂巢组织架构与“人才冗余”管理

随着公司规模逼近 150 人,萝博派对采用了独特的组织架构与管理哲学。公司在 Lab(研发实验室)层面推行**蜂巢结构**(类似 Anthropic 的组织模式)。基于人才密度驱动,不设繁琐的层级结构,每个人理论上最理想的交互与管理半径为 6 个人(即正六边形的六个面),员工可以跨级直接找 CEO 沟通。

然而,黄一也指出了具身智能作为软硬件结合行业的管理冲突:

| 管理模式 | 适用团队 | 运作机制 | 代表企业 | |:--- |:--- |:--- |:--- | | **人才密度驱动(蜂巢/冗余)** | 算法与前沿 Lab 团队 | 无严苛流程,依赖极高的人才密度与自发交叉合作 | 字节跳动、Anthropic | | **极致流程驱动(军团模式)** | 硬件工程、供应链与制造业部门 | 极度明确的分工、严苛的审批流程与极致的交付管控 | 华为、大疆 |

黄一坦言,如果硬件供应链部门也采用人才密度驱动,会导致“买零部件不知道找谁”的混乱局面。因此,公司目前正尝试将 Lab 的高密度人才通信机制与主体公司的标准化硬件流程相结合。

- **CEO 的自我定位与黑脸角色**:黄一承认自己性格偏向 Friendly,不善于做非常昂贵或得罪人的决定。为此,他“捏着鼻子”引进了财务部等非常 Sharp(严厉)的部门来充当“黑脸”,建立张弛有度的管控体系。 - **管理资深员工与“年轻盾牌”**:公司引入了部分来自大厂、愿意降薪 80%(原薪资 250 万–300 万元)加盟的高管。在跨级管理年龄比自己大的资深专家时,黄一认为行业认知是唯一的硬通货;同时,“年轻”在商务谈判与高层对接中反而是个极好的盾牌,能让他更自由、更直接地表达诉求。

[00:45](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=45s) 行业终局预测与大脑/小脑技术探索

在谈及具身智能行业的终局时,黄一给出了明确的时间表与格局预测。他认为到 2030 年,全球可能会有 10 到 15 家具身智能公司脱颖而出:

``` 当前阶段:100+家人形机器人公司 / 300+家具身智能初创企业 │ ▼ (2030年预估) 第一梯队:10 - 15 家头部具身智能企业存活 │ ▼ (第二轮洗牌与巨头下场) 第二梯队:新势力车企下场(蔚小理、荣耀、吉利等,千亿体量,毛利约20%) │ ▼ (终局竞争) 超级巨头:万亿级巨头扫场(比亚迪、华为、宁德时代、BAT、小米) ```

在技术路线探索上,萝博派对除了做本体,也在小脑与大脑侧进行了大量开源与研发工作。小脑方面完成了 BFM Zero 的升级版(如 UFO、MickLight 等),实现了基于小脑的物体交互、感知跑酷、打乒乓球及打篮球等强化学习工作;在大脑侧则发布了 Intact 等工作,将 Action 压入隐空间以大幅降低延迟。黄一表示,公司短期内不会盲目烧钱做大规模预训练,而是等本体基本面搭建完毕后,与行业顶尖的大脑模型公司合作,通过精准的战略节点切入。

- **零主动离职率**:公司成立一年半以来保持了极高的人才留存率(主动离职率接近零),员工愿意为了获取行业前沿认知而接受合理的薪资调整。 - **RP1 的战略发布节点**:选择在 Q4 发布 RP1,是为了契合高校采购周期、行业展会(如 IROS、WRC)节点,并抢在竞品未完全成熟前以高精度的 Sim2Real(仿真到现实)能力占领科研教育市场。

<ElicitationsGroup message="如果您想深入探讨本期对话中的核心议题,可以从以下方向继续:"> <Elicitation label="拆解萝博派对的开源商业化壁垒与 Missing Layer 逻辑" query="请详细拆解萝博派对提出的 Missing Layer 概念,以及全栈开源硬件如何通过生态效应实现商业闭环?"/> <Elicitation label="分析具身智能行业 2026-2030 年的格局演变与竞争终局" query="结合黄一对具身智能行业终局的预测,分析车企与科技巨头下场对人形机器人初创公司的影响。"/> </ElicitationsGroup>

[55:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3300s) 战略克制与选择放弃

黄一强调 CEO 最核心的职责在于“决定哪些不做”。由于创业公司的资源有限,他坚决反对在内部搞“赛马”机制,而是倾向于将有限的资金高效利用。相比之下,他非常佩服美国一些专注度极高、选择“不做很多事”的初创公司,例如由宋舒然与其先生共同创立的 Physical Intelligence(π0),他们坚决不做硬件,而是专注于模型研发与针对特定复杂物体(如蔬菜)的泛化抓取,并努力将数据量 Skill 到数十万小时。

在谈及中美创业文化差异时,黄一指出美国社会对“探索未知的范式突破”给予极其丰厚的资源与资金奖励,而中国文化则更倾向于奖励“能把公司做起来、实现商业闭环”的人。面对这两种路径,黄一明确表示自己目前的目标是把“萝博派对”切实地做起来。

* **舍弃的业务方向**:萝博派对阶段性放弃了自研底层预训练大模型、进军家庭场景以及文娱场景,且人事等非核心业务绝不自行投入研发。 * **对“做起来”的定义**:在父母完全不知道品牌与创始人背景的前提下,他们能在市场上出于真实需求自发购买一台萝博派对的机器人。

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[56:56](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3416s) 压缩的人生与未来探索

谈及创业体验,黄一坦言虽然身体和精神层面承受着巨大的压力,但心理与个人成长却带来了极度的快乐。创业最迷人的地方在于能够体验“压缩的人生”——将原本需要十年才能获得的阅历与折磨压缩在一年内度过。这种高强度的历练让他感觉自己在三十岁前就能拥有百岁老人般的沉淀与顿悟。

对于未来的终点与个人抱负,黄一展现出了极客特有的浪漫与好奇心: * **“海盗”梦想**:希望未来能租一艘船在海上漫无目的地航行,去发现一条新鱼并以自己的名字“黄一鱼”命名。 * **跨界探索**:未来当具身智能行业变得清晰通透后,为了保持极客的手感与追逐感,他可能会尝试商业航天等全新领域,“上天去看看”。

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[59:45](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3585s) 给青年创业者的建议与日常 AI 工具链

面对前来咨询创业的学弟与同学,黄一给出了非常明确的建议:不要盲目追求切入无人的蓝海,而是要看准时机,找到一个足够大的赛道,先在一个特殊的细分场景中做好并将其做大,最终实现商业闭环与持续增长。

在日常工具的使用上,黄一在 AI 模型方面几乎没有“忠诚度”,始终坚持“谁好用就换谁”的原则:

| 工具类别 | 使用的具体产品与场景 | |:--- |:--- | | **代码与开发** | 频繁使用 Cursor 以及 Claude Code 等工具来编写模型和代码。 | | **底层大模型** | 目前主力使用 Kimi k1.5/k3,此前则使用 Sonnet 系列模型;日常会用 Prompt 在几分钟内手搓轻量 Demo(如近期与其表弟合作手搓的“灵巧手识别手势玩石头剪刀布”)。 | | **硬件与物理实体** | 更倾向于使用带实体的 AI 设备(如飞书阿豆等);对 Notion 等 Pre-AI 时代的工具依然保持习惯,认为它们切中了人类固有的交互惯性。 |

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[01:02:11](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3731s) 具身智能的马拉松进度盘点

如果将具身智能的终极目标比作一场 42 公里的全程马拉松,黄一将硬件本体、小脑控制与大脑认知进行了明确的分阶段评估:

* **机器人本体(进度约 1/4)**:硬件与系统层面大部分已经收敛,后续主要是工程上的细节迭代与成本优化。 * **小脑控制(进度近 1/2)**:在抗干扰与自适应算法上取得了突破性进展。萝博派对目前已将视觉力学模型(VFM)与物体交互感知融为一体,实现了机器人即使抱著物体受外力踹打,也能保持姿态协调并迅速将落下的物体捡起。 * **大脑认知(进度仅 1~2 公里)**:行业目前普遍缺乏对“大脑终局”的清晰认知。黄一认为大脑的终局形态应当是能够将人类所有的历史行为与反应进行深度蒸馏,使机器人能坐在面前与人类进行极度自然、具备真实力反馈与情感碰撞的实时交互。

## Notable quotes > [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=0s) 认知 > 格局 > 技术 > 管理 > 努力 — 黄一

> [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=0s) 度过了一个压缩的人生 — 黄一

> [14:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=840s) 不是自信重要,是自大重要 — 黄一

> [14:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=840s) 画饼的最高境界是自己先相信。 — 黄一

> [05:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=300s) 顺势而为 — 黄一

> [25:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=1500s) 知道太多反而会变得胆小谨慎 — 黄一

> [25:00](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=1500s) 世界上只有一种真正的英雄主义,那就是认清生活的真相后依然热爱生活 — 罗曼·罗兰(黄一引述)

> [01:02:11](https://www.bilibili.com/video/BV1yS8x6fEmi?t=3731s) 世界上如果把具身智能比作 42 公里的马拉松,机器人本体已跑完 1/4,小脑大概跑了一半,但大脑可能才跑了一两公里。 — 黄一

## Mentioned 黄一, RoboParty(萝博派对), Koji杨远骋, 十字路口, RPO, RP1, 小米, 宁德时代, 五源资本, Bill, 顺为资本, 深创投, 真格基金, 经纬创投, 华南师范大学附属中学(华附), 哈尔滨工业大学(哈工大), 浙江大学, 清华大学, 唐杰, 卡内基梅隆大学(CMU), Tesla, Figure, 京东, ETH Flexia, Current, Data原素, Anthropic, 字节跳动, 华为, 大疆, 蔚小理, 荣耀, 吉利, 比亚迪, BAT, 宋舒然, Physical Intelligence(π0), Cursor, Claude Code, Kimi k1.5/k3, Sonnet, 飞书阿豆, Notion, BFM Zero, UFO, MickLight, Intact

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萝博派对融资逾亿美元 22岁CEO黄一称具身智能大脑仅跑完一公里 具身智能行业正处于政策与二级市场资金溢出的情绪高点,硬件本体已收敛但大脑认知才刚起步。 节目中,黄一分享了他从哈工大寝室自筹资金造机器人,到带领萝博派对快速完成5轮融资并扩充至约140人团队的创业全过程。他深入拆解了早期TS选择、清算回购陷阱、产业资本与财务VC的差异,并阐述了公司通过硬件“Missing Layer”生态卡位与全栈开源实现商业闭环的逻辑。此外,他还展现了对具身智能行业终局的判断,认为本体已跑完马拉松的1/4,小脑近半,而大脑才刚刚起步。 萝博派对(RoboParty)创始人黄一年仅22岁,一年内完成5轮累计过亿美元融资,团队规模达140人(约一半为实习生)。 (0:00) 天使轮融资最重要的原则是“多拿牌”并极其关注首轮TS条款,避免陷入个人连带责任与Pre-IPO清算回购陷阱。 (3:00) 依靠现金流业务养机器人是错误路径,VC的本质是将公司未来20年赚到的现金流拿到今天使用,以实现极速迭代。 (5:00) 面对具身智能赛道泡沫要“顺势而为”,借助资本红利吸引供应链合作与顶级人才切入。 (5:00) 产业资本(如小米、宁德时代)能带来深度技术Know-how和战略赋能,而人民币基金与后期跟投更看重商业化落地可行性。 (9:00)

Source quotes

[0:00] 黄一: 认知 > 格局 > 技术 > 管理 > 努力 [0:00] 黄一: 度过了一个压缩的人生 [14:00] 黄一: 不是自信重要,是自大重要 [14:00] 黄一: 画饼的最高境界是自己先相信。 [5:00] 黄一: 顺势而为 [25:00] 黄一: 知道太多反而会变得胆小谨慎 [25:00] 罗曼·罗兰(黄一引述): 世界上只有一种真正的英雄主义,那就是认清生活的真相后依然热爱生活 [62:11] 黄一: 世界上如果把具身智能比作 42 公里的马拉松,机器人本体已跑完 1/4,小脑大概跑了一半,但大脑可能才跑了一两公里。

Original transcript

[0:00] 嗨,我是Koji,本周十字路口的嘉宾是黄一,罗博派对的创始人和CEO,你好黄一,欢迎来到十字路口。大家好,我是黄一。罗伯派对呢在过去一年的时间完成了五轮接近一亿美金的融资可以说是目前最受关注的在巨神行业的年轻新势力我们还是先从十字路口的传统快案快答开始帮助大家了解你啊请问你的年龄好像所以2004年的求学的经历呢我是高中是在华尔读的然后大学去到了这个亨大然后你的MBTI和星座RNTP,新作是白亚那一句话介绍一下罗伯派对我们是希望能通过这个开源的方式来让这个世界上更加少的重复到轮子然后也通过希望开源去推动距禅智能发展所以开源是对咱们来说非常重要的一个关键次我觉得是公司的雷部非常大的雷部那咱们融资的情况呢目前还成五轮融资其实是过亿没云的反对的规模现在大概是140人左右那包括实习生吗包括我们公司经营一半是实习生咱们目前收入和利润的情况方面分享吗2025年的话我们大概每个月的话RPO是100台左右的一个出货然后像我们明年的话预计的话整年度会有这个新的一款产品RPO大概会有2000台左右的一个这个销售收入创业之前做过些什么呀就做了些无人机做了些机器人马斯克的饼就做了这个人型机器人当时在学校里做了就自己操钱做然后自己去这个买材料然后去各种堆叠这样子我们今天的播客呢会是两个部分一方面是要聊巨生聊萝卜派对另一方面也是想聊一聊这个你的创业的经验和收获其实我的整个创业经验其实也不多吧就一年来一年左右但是你可以理解度过了一个压涩的人生对我感觉其实我把这个可能十年该吃的苦一年吃了但现在其实这一块的话不只是投资吧其实还有非常非常多的这个专业上碰到的管理问题然后你的战略问题其实我觉得战略是大于你的这个反对的其实之前那个唐杰他们有句话就是说认知大于这个格局然后大于这个技术大于管理展开啊包括你提到这个认知大约格局大约技术大约管理但我其实今天想问的第一个问题就是你融到那么多钱的原因是什么你觉得VC在投你的时候在投什么我觉得这个钱其实在巨城里面不算多但是可能对年轻发展者来说还是比较多的一个钱这块的话我觉得其实大家根本不是说bet什么年轻人或者怎么样其实当时我们拿到低币钱的时候我们机器人都做出来了对我们当时是一开始大家自己投了一些钱基本上是我投的吧就大概一百万的钱然后去把这个机器人的原型机等等都做出来了然后他们才有人愿意去下注非常重要一个点就是CDRAM的我们需要是多拿牌然后拿到投资者一向以后你会涉及到一个点就是CDRAM的这个投资协议这个的协议基本上会伴随你非常非常久一直到基本上你这个比如说pre-IPO轮这样的那个情况因为大家基本上都是会沿用你的第一轮协议所以我其实觉得一个点就是第一轮你有没有足够这个比较好的一些机构去立的然后之后就是你的第一轮的协议能不能谈到一个非常好的一个点IPO回购我没有对赌等等一个条款对一个非常非常友好的一个名人条款其实我觉得这样的话在你后来的这个创业的这个这个压力其实会小一些但是也只是小一些吧所以条款你认为重点要看什么呀条款我觉得是这样的就是比如说大家有些人可能会觉得比如说你放一个董事会进来他天然就感觉多了一层管理什么的但其实我觉得比如说如果你觉得那个股东确实有帮助比如说我们跟小米其实小米帮了我们非常多那这个的话我理解你就你给一个董事会反而会让这个帮助会变得更加舒服一些包括比如说像小米和宁德等等这样一个帮助其实都非常大的我不知道条款能不能公开条款应该不太能开源但是另外反正我们可以给一个比较好的大概的一个条款框架就哪些好哪些不好我觉得这个其实是可以做一个整理的比如举个例子今天个人连贷回购这种东西其实就基本上没有甚至国资都不会要求你签然后第二个就比如说像你的QIPO回购这种东西的话我觉得它是一个达默克利斯之线就是悬在你头上但是anyway他到执行册可能又很难被执行所以其实我们就是看这些条款到底是不是非常友好的这个很多点比如说你说回购单利复利这些所有的很多细节找到一个比较好的一个谈过非常多投资条款的这个律师然后他们帮你规避掉非常非常多的这个投资一个风险那FA对你们有帮助吗FA也会有就是FA的话更多的是说把你从0到1的挖入到这个 [5:00] PCR或者PE这样的一些圈的一些融资的这一块对更多让你明白这个融资到底是怎么回事然后他们的投资机构的决策流程是怎么样的这个其实是FA他们会去做的其实还有个点就是现在市面上其实FA非常非常多然后这个项目也是说甚至出现了什么配售制度我觉得这种东西就非常非常匪夷所思啊就是那怎么选FAFA的话我理解其实你也不是选嘛就是你跟他们聊然后你就问一些问题比如说举个例子你说你能不能把现在这个行业里面的这个所有的公司你有没有他们的人格融资情况他们的公司的一个大致的一个情况能给你做一个介绍比如说第二个就是你能不能知道这个赛道里面谁投什么东西准不准这个东西的话,比如说举个例子,你今天聊100个投资人,但其中只有10个是居身的,而且聊的线路都不对,因为比如说像有些机构,有些机构里面可能有一堆人是去聊,但是他实际上并不管这个线,而且这个线的推移的成功率也不一样,虽然投资人说投人,但实际上创业公司其实也是在找合适的投资人。所以当时你决定要融资了,然后你找到的第一位。VC是谁是怎么找到的当时聊了什么当时第一位VC吗?第一位我理解是这个我记得是五言的Bill对但是他更多的是他来找到我他怎么找到你的当时我做了一个那个机器人的那个交流群然后他是在那个群聊里面加上我然后说能不能聊一聊这样的一个情况所以当时我们整个公司里面大家去这个当时公司还有两条线啊一个是说做了做一类这个现金流业务等等然后另外去养活那个人型机器人但我觉得这真正值显示错了高频次的迭代的时候去指望一个现金流业务去养活人形机器人我觉得是一个等你现金流业务跑起来的时候你的这个人形机器人已经被别人落后了对所以我觉得当时还是说需要依靠这个VC的这些力量就VC的本质就是你把你未来这个赚的现金流拿到今天先给你用掉然后先达到这个行业的比较top的一个情况比如说你拿的越多拿了20年的这个这个钱那实际上大家体感就是感觉泡沫更大现在行业里面聚集的钱和商业化的钱之间的差别我觉得是比较大的一个泡沫的点所以你觉得现在是有泡沫的那作为创业者你怎么去和这个泡沫共处呢我们有个股东叫顺维嘛就说能不能顺势而为就是说这个行业起来它实际上这个市就是一个泡沫但是你能不能顺着这个市去把你的这个公司给它这个做起来我觉得这个是非常重要因为我理解任何一家公司都没有办法说我去改变一个时代对它实际上体现是在方方面面的我觉得这个你说上泡沫也好说上市能也好因为比如说举个例子今天我们要跟一个供应商合作或者跟一个合作方合作他会因为你在巨身智能行业赛道而乐于多看你一眼对如果以前是光伏以前是房地产可能大家都不愿意看你甚至说比如说到招人其实你会发现现在人才基本上都从别的行业涌到这个行业来说第一个反应就是行业热钱多第二个实际上是说明这个赛道其实它的未来的promising是更高的对像你刚才说第一次融资要尽可能多拿牌就要尽可能多拿TS拿到那么多的TS之后你怎么选的呀我觉得这个也不能说选不选就是第一个就是保证机构的一个情况对这我觉得是个前提就是大家他愿意投入你说明他非常信任你非常非常认可你那其实你这对第一个就是保证对一个非常非常的尊重对第二就是说你这些机构的话得判断就是有些机构其实你呃第一个就是你不拿你之后还能拿现在有一些基金就是呃是所谓的这个deep pocket你到了这个后续轮次有那么深的口袋的基金变少之后它其实是少有的几个能投得起来比如说五亿人民币十亿人民币这样的基金但这样的基金如果在天使轮就拿了你十个点那在后面能投大钱的基金变少的时候它一开始有考虑到我已经有那么多的股份了所以它没有那么强的动力在那个时候在加仓的时候其实有可能其实是失去了一个未来能投大钱的deep pocket我们是行业的第二波相当于是25年成立的一些巨神的公司我们可以看他们之前的投资的一个情况包括你也可以跟很多这类的创业者聊他们的投后大概是怎么样的我理解其实比如说有些机构也是非常好的包括像深格经纬等等这些机构他们会有非常非常的资源得给你会让你出息什么都不懂的时候先教你这个的话他的这个认知的交换其实甚至说已经远大于这个钱的质量你们现在的这个股东名单里面有VCA [10:00] 没有战略投资方包括小米 包括宁德他们的钱和VC的钱在你看来有哪些不同吗?我觉得VC那边的话可能盖来的更多是一些人脉一个创业者的圈子对然后比如说像这个产业方的话我觉得是非常慎重的去拿这样就是产业方其实它能带来的负能是非常大的对就是比如说像那个小米的话Robotics这边我们跟那个他们的相宝是也做非常非常多次的交流包括我们未来前哪个方向然后他们其实举个例子他们内部也有一些Robotics部门但实际上他们部门做了非常非常多积累其实很多的这个knowhow可以share给我们这样的话其实你作为Founder来说如果你的战略决策做的准少走非常非常多万路的对其实他们的话就有非常非常多的know how然后非常多的文档然后来信给你然后帮助你去辅助你做战略决策对今天大家还会面临一个问题是我到底要融美元还是融人民币这个你是怎么想的美元的那些机构包括整个接触下来其实你会发现他们会因为你的技术或者因为你的know how比较领先而愿意投你但人民币其实不是的人民币的话其实很多投资人的话他们更多的会care你的商业化或者你的商业模式成不成立然后包括其实越到后期你碰到这个投资人的专业度其实偏低的因为敢于在你早期下注在没有任何这个人能帮你背书的这个情况下这个他们能选择投你我觉得是需要非常一个专业的判断的对当然这也是带来他们的一个超越收益的一个部分但其实比如说像后期的这个包括像很多的一些这个机构过会过会的话他们最后的一个IT会上面你的只要说是说这一轮是这个领头方是谁也非常非常好那他们就是无脑投就这样的一个情况对这种情况是个例还是你遇到了很多次啊我觉得其实会比较多对因为你说真的这个专业的投资人其实也不是那么的多但是行业里面的热钱是多的所以你还在继续融资吗我们会同步的继续的看对就是你其实一直在融一直在融差不多我们基本上一两个月会做掉一轮这背后的考虑是什么是你需要这么多钱投入到某个具体的事情上还是你觉得就应该这个多拿钱去做准备嗯我觉得是这样的就是你得判断这个行业的他的一个周期或者说他的一个这个时间点吧对我觉得其实我觉得应该是能多拿就多拿然后现在的话比如说据称在15规划包括大家对包括二级市场二级的那群人有钱了然后他们会把一些多余的钱作为LP去投到这一堆的GP里面然后GP开始投公司所以我觉得其实是会有一些情绪的情况像今年有非常多加文的出现其实发现一个事情可能公司没有到那个阶段但是我又可能在两个阶段之前比如说我们公司的话我们这个Dinner Milestone就是比如说RP1的发布然后包括推量产这个可能是我们的一个A轮的标准包括你胸前贴了一个stay around的我这其实是一个健身房的一件衣服我之前ok它去stay around完全没有想到你可以这么去解读它就是我可以一直融A轮对吧就是判断比如说B轮的话可能商业化或者商业闭环等等那我觉得巨神公司一般都会在A轮但是我觉得anyway反正我们会同步的看就是说这个有没有一些别的商业化的点这个Milestone然后到完这个Milestone可能开一个大轮次我觉得是这样的那融资之后公司要注册在哪里我觉得是这样的就是人才在哪里就注册在哪里对比如说你今天要做模型你这个基本上大家都扎堆在北京或者扎堆在这个起地包括我们公司在北京的base就在这个起地C的20楼对这个其实19楼就是那个清华插院然后比如说我们公司实际上是base在上海然后我就觉得上海普通这边人才其实还OK那我们就会说这个住在上海因为有一些地方有特别的政策就考虑吗我觉得这个是一般包括我们跟很多创业者聊我们一般会称之为某一轮是叫卖总部轮就是你可能会在某一轮的时候比如说你零美咬牙上市了这样的话你可能会把这个总部从A搬到B然后这样的话你就会把相当于是借助这地方的招商引资包括他们拿到一个轮次OK好那我们现在把这个时钟稍微拨回到大学时期你当时在哈工大的时候这个创业的萌芽是怎么产生的其实也没有想太清楚对其实当时就是先创业的时候你会发现一个点就是你觉得自己什么都会了觉得现在市面上看到的产品都是不行不行等等这个问题你首先你相信自己能做到这件事情这个事情是很重要的所以自信很重要就是要相信自己能干成一件事情他不是自信很重要是自发很重要自大很重要对就是你在这个对行业没有太清晰 [15:00] 人也知的之前其实你会有一个非常自大的时间段我觉得那个时候是比较适合创业的就是所谓的愚昧之巅对的所以对你来说那是什么时候基本上就是我们把这个机器人做的比学校里面的这些各类的这个好吧那你们发现学校里面有非常非常多厉害一些实验室等等其实他们做机器人也不过如此那时候你会带到一个非常大的一个这个愚昧之巅当时旁边还有谁吗就是谁和你一起干的吗还有我室友和一个实验室的一些同学对你刚才提到你三年从哈工大就毕业就出来创业了对这怎么做到呀就是学校里面会有些政策就是说我理解这还挺人性化的就是说你把那个学分修完然后你把这个B社做完然后你就可以出来你就可以复义了对然后你的毕业设计是什么呢毕业设计就是人型机器人对其实现在还在知乎上挂着各位有兴趣的话可以看一下你的整个毕业论文是在知乎上挂着对就在那挂着我觉得现在看起来也非常稚的但是anyway反正就是现在更多看他感觉是那种看孩子的感觉对我感觉你很喜欢把你的这个过程全部放在知乎上我个人其实还是挺喜欢这个做一些这个系列输出其实我觉得人生的话在这个能影响到多少人有时候像乔布斯他直接影响一整代的这个硅谷精神我觉得这些其实相当于是每个创业者自己的一个一个追求所以从开始创业到现在然后自己做CEO有一年半左右的时间了对差不多感受怎么样呀有没有经过那几个比较典型的阶段我觉得会有就是第一个比如说从这个非常草台的一个情况开始然后这个什么都不知道然后逐步的上手去做这个可能是第一个step然后第二个就是说可能是这个初步接触这个资本市场然后知道这个资本市场相对是把未来钱拿到今天来用等等这样一个know how这个可能大概是在这个创业六个月以后吧懂了一级市场VC风头是什么东西对大概知道说实际上他们也是一个借力的工具第三个阶段其实是我们人数慢慢开始扩张的一个阶段包括像公司如果上百人你怎么做百人的管理然后这个阶段其实我觉得是我们现在也在同步经历的一个坎虽然我们所有人都会面试所有人我都会聊非常久面最久的一个人变了几个小时免最久的一个人吗也不能面嘛就挖应该是主动去挖这些可能我花了两三天这样子两三天就是就陪他他想去哪去哪比如说举个例子像浙大午就是我们那个我们就直接去浙大午去找他现在加入你们了吗在的在的在的那是一个什么样的体验呀就是两三天和一个人待在一起有那么的话聊吗有那么重要我只能评价那他是一开始不答应吗所以才需要那么久也不是可能比如说没有想好去一家创业公司或者没有想好未来的情况到底是怎么样的对然后比如说去创业公司当时其实也没多少人然后他的position又是在哪里然后其实我们也会划饼就比如说我跟关键文那边说相当于招号的时候是第一个人就告诉他说我们这个关键我以后会给你搭出来这个部门那实际上他一定可以完全不信我那实际上到今天为止像这个关键模组我觉得这样的部门的这个集成度完全可以单独拎出来去做一个模组公司了那他当时确实有很多的理由不相信你那你怎么让他相信你的呢我觉得是诚意,画饼的最大境界就是说相当于是你画了这个饼,别人感觉不到是个饼,或者说它也是我自己所相信的一个事情,更多是把你这个他们看不清的这个未来,你把这个未来给他们描述清楚,对,而不是说什么画饼,我给你讲,行行日,这些我觉得是没有意义的。所以画饼其实是一个中性词,我们换一个说法就是描述一个愿景,描述一个蓝图,那马斯克就是最大画饼,他给你画到2040年了,火星,对。我记得你还有告诉我说最早期在航空大的时候就开始有室友有同学和你一块创业但那个时候给到大家的月薪可能是两三千块钱对的但那个时候你是怎么说服他们拿着那么低的工资跟你一块干呢我觉得这在哈尔滨有个好处吧就是他们确实哈尔滨没有什么这个科技类的这个比较不错的公司那正好说我们有一个这个做人型机器人的创业公司然后包括我们一些同学们这个之前也都跟我比如说多数少人有过接触比如说打过比赛然后有过认识大家会知道我的技术站等等一系列的一个情况所以完全是相信你不能说吧就完全是相信这个对举个例子就是说我的技术够平凑出来一个机器人然后这个比如说一个运控加入我家这个运控呢去凑出来更好的 [20:00] 再来一个结构再来一个硬件等等才能凑出来一个更好的机器人其实提到罗伯派对的时候有一个非常重要的关键词就是开源一开始你是怎么想到开源的其实我是第一代机器人然后就做完了感觉没啥用然后把它开源了这个当时也发在知乎上其实你会有非常多人想要联系你想要跟你讨论这些问题所以我们其实慢慢的才发现了这样的一个路子就比如说今天Dipsick开源是因为它这个模型做得非常厉害了世界上大家对于比如说像MOE MLA这样的一些算法的一些感知所以今天就是说只有做好的产品开源了才有用而不是说你今天开源一个非常没有用的产品明白应该是一开始开源有很多正反馈所以才让你决定把自己定位成一个开源的公司这个正反馈是什么这正反馈是真的有三五个人跟着你的图纸把这个集权做出来我觉得这个Spark的点其实非常触动到我就是这三五个人我至今也保留了非常非常好的关系在巨升领域一家全站都要开源的公司你们要怎么赚钱呢未来赚钱在于壁垒点就是说一个行业我简单先介绍一下就是比如说像门槛和壁垒的两个事情就比如说行业的门槛的话是比如说我要投入多少固定资产我要进入到这个行业需要多少人多少技术债对然后但是实际上行业的赚钱的点基本上在于壁垒就今天可能新的原车都没有怎么赚钱但是实际上像电池他们一个最大的壁垒点然后这也是占成本比较高的一个部分他们先赚钱机器人也是这样的就是我们公司的壁垒点在哪里这个约等于说我们公司靠什么赚钱我觉得这个大的壁垒点在于这个非常低的这个合作的阻力吧我们公司卡在了一个非常好的一个missing layer就是说比如说像模型公司实际上他们实际上是没有本体的但是他们如果今天用这个各家友商的本体实际上就会发现一个点就是他们开发了不底层没有办法开发到特别他们需要的一个layer比如说电机层的layer能不能再往上一点比如说他定砖子的URDF的快量能不能拆开我觉得这些其实是现在这个友商所提供不了的这也是我们现在卡在了一个比较好的missing layer所以就是行业缺少这样一个巨深的这个非常好的开放的一个平台拓展你的这个branding我觉得这个是目前来看我们觉得最好的一个渠道对但实际上我们还是说我们能不能在主线上面走得更远走得更快这样的我觉得是一个这个万面不离其中的一个本质对那咱们未来卖的具体是什么呢卖的就是一个人性计划本体这是我们的基本面就是你甚至今天可以说我们就是一家本体公司我们就是一家这个搞制造业的搞这个搞这个供应链等等一系列这个东西我觉得SOK但是它的潜力其实不止不止于制造业制造业是说我来一个单子做一个单子或者说这个怎么样但其实我们会有很多用户的复利其实比如说像我们用户比方说如果今天有一个CMU的老师买了买完以后他实际上在找两三个博士去基于我们的本体去做研发这实际上带来的负利是非常大的像你卖一个文体赚了十万块钱同时你还收获了两个年薪百万的工程师他们还啃资啃资给你干活然后干完了以后给你发漏文就有点像是Deepseek今天他看着他不影响对,其实在大语言模型这个领域,开源已经变成中国的厂商去世界舞台上竞技一个非常重要的手段了。你觉得同样的状态会在巨升领域出现吗比如说像雨速智源他们也可能会选择开源吗我觉得这个是两个情况一个是中美的一个是友商的对我们先回答中美这个事情中美的话其实我觉得LM这一块的话像KimiK3直接引爆美股市场其实我们会发现在巨升这里的话我觉得中美之间的差异其实会被进一步拉大其实模型那边美国在这个智商大岛的这一块其实还是领先的对或者说美国的华人是比中国华人领先的对但是其实到了这个比如说偏这个人性智商本体或者说这个小脑其实小脑他们也会差不多吧对人性智商本体等等一系列的话你会发现这个国内是也要领先的这是说基本上会有个代差那还像海外的话像这个Figure啊特斯拉这些其实他们还是比较在线的但实际上他们用的也是这个中国的一个这个供应链的体系对所以其实回到这个中美的竞争的格局的一个情况来看就是我理解像中国的这类的巨神公司他们有个非常好的一个这个基础但是他们的这个人才的密度包括像模型能力的这个人才密度可能短 [25:00] 其实没有美国那么好这也是从我们同步有可能会搭建这个美国的base的一个原因然后有伤呢有超的竞争的话我个人会有一些非常sharp的一些bat比如说我觉得这个像轮式可能我觉得它这样一个形态就没有太大意义就是它可能是一个中间态相当于是一个这个腿部惯量无限大的一个足势为什么轮式不行呢轮实也没有步行了就纯的操作类或者怎么样甚至你fix的都可以因为实际上今天比如说播客你把我这个下半是扎在这个椅子上但其实我们也能完成这样一个talk对包括比如说我要工作有些老板发布的把员工留在个位上但是我做巨神本质就是我的通用性那为什么我要阉割掉一部分的通用性去满足这个满足更加的效果我就随着算法提升今天这个道理末端进度或者说这个0.01毫米我觉得其实不是那么的关键了因为我理解这个这个现在的话我们人的话这个task重复执行也没有说达到多少次那其实只要是这个到底看就是今天到底是你人为主还是说以这个超过人类为主我觉得自动化是超过人类的那我没必要说我这个再搞一个中间态去做到这个这个这个超人而是说我能做到一个女人我觉得是OK的嗯所以你觉得语速之源有可能有一天会开源吗?没必我觉得是有可能的对但更多的话所以我说还是得看这个公司的这个技术的缩下程度其实看起来这本身不是一个大的壁垒而是说你公司的这个基本面因为实际上硬件迁移成本会比这个这个软件大就比如说你今天从DeepSick API换到这个Kimi的API其实没有太大的这个使用差别可能你需要把context补齐一下咱们其实前面提到你说这个创业一开始自信都不够要自大的吧就是流行的说法是站在愚昧之巅但后来大家都有一个规律好像会跌到绝望之谷你经历过什么绝望之谷了吗绝望之骨吗?我觉得可能没有太多的这种绝望之骨,就是有时候你比如说那天涌入了非常非常多的信息,然后包括比如说有一个这个有一个认知远超于你的人跟你讲了某个他们的这个分析或者战略,那么实际上你会迅速的跌到这个,不能叫绝望之骨吗?你会迅速觉得自己这个之前的这些思考都太浅了。对举个例子呢比如说其实我们跟小米的夏老师聊就是他们的机器人部的事业部的老大对实际上跟他聊的话我会觉得之前比如说我们做了很多思考包括我们说这个我们到底要不要开这个大导数据怎么放然后这个怎么做然后包括比如说我们本体这一块怎么做减重然后怎么做这一系列相本或者说这个一堆的问题所以你会发现我们现在还是处于一个question的部分他们其实已经取决一个非常完善的体系这时候你会发现你自己其实是处于一个迅速的被认知打散的一个过程然后你又会快速重组像我们判断说要不要做大脑但还有一个点我觉得不是知道越多越好当然你在不懂的时候你在一个自大的时候前进去了我觉得说不定是个好事你知道太多了你可能会变得胆小谨慎你会判断投入的到底有多少我觉得其实这个东西的话就比如说举个例子我们说大脑里面是叫数据端数据端的话几类金字塔比如Telup的Ego的Wumi的然后再加上全身的All Human Data Collection然后包括比如说像互联网的Retarget每个梯队的数据值多少钱现在行业是多少钱然后中据是多少钱比如说像一个数据可能现在200块钱左右但是比如说你到了中据比如说京东下场去做了那还有是多少钱反正大概都能看到中据是多少钱然后它的降的是多少然后其实可以算出来你什么时候切入的时候是RI最高的但是我理解这个东西的话会导致你非常的谨慎所以我觉得人部分是需要自大的就像罗曼罗兰那句话这个世界上只有一种真正的英雄主义那就是认清生活的真相之后依然热爱生活其实创业也是一样的越年轻其实大家会越无畏越敢去启动一个视野但进到人生的中场还敢去创业其实在那个时候我觉得反而更是要有勇气和决心当然有可能是愚昧那创业之后你们遇到了什么样的难题吗就从你在这个大学做出第一个机器人到现在卖的这个RPO就是这个中间你们遇到的具体的难题是什么没有碰到特别多难题吧这一块我觉得其实还挺顺但是从这个RPO到RP1就是从这个自大开始滑下去的时候这个的话其实你会碰到非常多的这个问题因为你知道了这个网页比如说你拆解了你会发现一个有一个非常大的一个这个认知的差别然后包括比如说别人已经开始上上模具了相加注了那 [30:00] 我们怎么还在这个这个想打想闹搞个50台100台这样的小的这一系列的机器人这是不OK的所以RPO卖了多少台RPO大概是一个月100台左右而且我们现在基本上都是一些真实订单其实我们很有可能会之后会把所有的客户拉到一个群里我觉得这个在商业上不work的但是我们很有可能会做这样那为什么你要反其当然行之呢我们的这一系列客户其实他们都是非常的friendly包括甚至我们现在一些交流群就是里面有很多我们的客户然后你提出一个A问题会有这个B或者C班解查掉这样的话我们的售后做了一个很大程度的降低我理解我们更多是向社区向生态的一个感觉现在主要RPO都是卖给了谁现在100台左右的真实订单的话比如说像每个月基本上都是大概有30%40%是卖给了学校其实不只是比较好的一些学校会买所以你会发现中国有一堆的非常多的一些学校他们也想要了解俱身制的到底是怎么回事我们RPO是一个散件然后是一个零部件就是自己会搭起来所以我们把这个RPU的一款产品定为0到1的教育产品对然后还有一类的话比如说是一家创业公司就有些创业公司他们也是说想要知道这个一系列的这个到底是做什么的在行业早期包括像电脑啊手机啊这些其实你的这个很多的发烧友包括这个这个电脑的一些真的去搞这个8081的这些这个这芯片的人后来出了这个Windows和那个Mac吧说不定我的用户之后之前我记得你还提到过有一个海外的机构曾经一次要下500个订单对欧洲类的那你们没有卖是因为什么呀我们也交付了我们大概交付了大概有二三十台吧给他们对但是其实你会发现一个事情就是这个这一类的订单的话我们现在交付的压力会比较大虽然我们是一散件发货但是实际上像我们公司的供应链等等其实这个体系还是现在可以了但之前的体系其实是落后于现在的交付能力的相当于是我别的客户实际上两三个月才能等到机器人但我500台都给他了对所以还是受限于产量对但现在基本上供应链慢慢搭起来了我就会好一些然后咱们下一代产品是RP51对的它和RPO的升级在哪里RPO的话其实比如说它的所有的自由度包括比如说我们家加了两个头部的自由度然后包括比如说我们的整机的构型包括它所有的内走线等等一系列的产品其实都做了很大的一个产品化其实比如说像我们也会调研了可能二三十条竞品的一些问题就是比如说像假手肩部关节过热那个相不够,把手容易碎等等一系列的这个产品调研,然后包括比如说我们机器人的话,大家很难装箱子里,这些其实我们都做了,比如说我们也会看汉有商业协解决方案,比如说能不能这个自主从箱子里面站起来,等等其实我们这些都在做在我们的这个产品的这个里面了。所以有很多产品上面的改进对它不只是一个工程样机它更多是一个产品所以定价多少什么时候发这个还没有定就是说我们的预计会在Q4左右的时候发但是定价多少其实我们内部也在讨论你觉得在这个阶段做一个本体去竞争最主要的竞争优势要怎么得到本体要更多看就是你的客户他们的我们会有一些积累的一些客户你就问他们他们现在的使用的产品有什么问题然后他们的这一类的产品他们的迭代的需求是什么样的然后我们同步只要把它做好了我理解就能起来这块还有一个就是现在随着Behaviour Foundation Model这块越来越火包括这块其实问题基本上慢慢的被solve掉了但是你的下一步就是说你的Hobody Intelligence相当于是人性继承的全身的智能这块其实慢慢上来了其实我们现在也在对接非常多的做Hoburn Intelligence的一些系列公司他们都在找我们去做定制包括比如说像ETH的Flexia其实国内的话我们也在对接很多家比如说像Current然后Data原测等等一系列新的一个初创公司包括还有很多类的大脑公司他们想切入Hoburn Intelligence这一块去做我觉得其实这一块我们都会非常好的基础给到他们我们收集到学校的五花妈们比如说有的说这个手部的那个能不能做一个48指24的因为他们想接这个五级的手然后比如说有的人说这个我能不能这个全身做一个这个Ethercat的协议的方案,然后能不能做这个硬桶布,然后比如说还有的人问这个能不能头部跟这个Eagle海底数据能不能做一个控制赛,我觉得是非常重要一些knowhow,然后相当于跟我们去做一个非常好的方案。 [35:00] 产品的这个PRD来自客户的真实的需求对的我觉得这个可以理解为公司最重要的能力吧就是时时刻刻在大的行业里面保持一个高频次的迭代那怎么去在那么多这是五花八门的需求里面对找到一个最真实的对或者最重要的是我觉得是权衡吧就是举个例子我今天会说这个back then的时候我投不了两个自由度我问一下current说你这个投不投意然后这个两个自由度的FOV怎么放然后慢慢的有种定标准的感觉就是你把A的需求123456全部列出来然后给到BB的话这个需求你满不满意但是我们也不会说是这个需求哪来的就我们还是基本上会保持着一个这个各家的一个保密性对你最近和很多的这个创业者或者研究员聊你感觉到的是什么就是我们会聊就是说这个十年以后这个军神志愿他们最后的这个这终局谁做出来吗对其实有很多很多不同的分析不同的想法,其实比如说像我们有的人说,觉得最后可能会在质朴或者OpenAI这类的模型位的公司,他们有足够多的卡,足够多的infra,足够多的talent的researcher,他们的话其实只要增加一些robotics的认知,他们就能快速的解决skilling的事情。还有一类的话可能说是觉得是需要一些特别懂robotics的人然后去做到这个scaling up的这个事情这个认知其实我觉得是cheap的只要你招一些特别懂这个robotics的人我觉得就能就能做比如说像OpenAI可能招了一些像何泰然这样的一些别的这个research进去但实际上他们就补齐了这样一个这个认知所以其实我个人也非常看好这个这个这个大风行啊这类的公司这样去做那你们呢你们并不是那样的公司呀自己吗我觉得XBOX就是说我们今天这个这个我们终局一定是要做这个模型这一块包括其实我们也规划了2027或者说这个时候基本上就开始了但是你说大规模的这个预行链到底的这个这个规模到多大我觉得一般都是有先身后降的过程就是比如说像那个这个Video Generation这一块其实他们的模型类基本上是先上升到一个更高的这个参数之后可能啊比如说像一些更多框架有一些这个knowhow出来以后他们就能又回来所以其实我觉得我们如果去做这个第一波先上后将还是第二波直接切入我觉得这个这是一个战略决策问题吧对我觉得这个其实是得考量的就是说包括还有一个就是竞争态势的一个情况就是如果你今天这个OpenAI下场做了他们成立了Open Air Robotics他们的这个这个scaling的能力其实远大于任何任何现在国内的创建公司甚至说远超过国内的一系列模型公司咱们公司现在快150人了它大概是一个什么样的组织结构啊组织结构的话我觉得是类似于像一个蜂巢结构吧其实我们之前也会说想通过这个氛围来驱动就是说一个人的话你可以把它理解为一个圆嘛然后一个圆的话那自然界中几个圆合在一起最稳定的结构实际上是蜂巢这个我觉得是这个这个Atherophic就是有一篇文章就是什么造就了Atherophic我觉得这个的话大家就是足够高的人才密度然后去把这个风潮给它搭起来我觉得这个其实是我们现在比如说像lab里面的一个组织模式然后包括实际上通过这个风潮的话相当于是一个六面型就每个人可能最多的理论上来说管理盘境最好是六个人或者一个人的interaction最好是六个人这实际上也是自然界里面告诉我就是一个人有最多有六个面可以去cover风潮是不是意味着就没有太多的层级结构对了其实像那边的话基本没有什么层级结构公司线有几层啊?如果真算层的话应该会有两三层对但是我理解这个层级结构其实我觉得我们公司内部不会太care对就今天所有人都会直接来找我然后我也会找到所有人对我觉得这个是很重要的你们公司还会继续招人吗继续变大吗到什么程度可能就做不到风潮结构了我们公司其实不只涉及到这个比如说软件类的其实涉及的算法类的其实涉及到了一些这个硬件类的制造类的等等系列的这个其实会带来的一个问题就是说需要极致的流程化现在的组织管理架构基本上只有两类一类是像华为大疆类的说我通过极致的这个规则通过极度的流程然后把这个公司变成一个军团还有一类就是说通过这个人才密度驱动字节里面内部特别喜欢一个句话叫人才冗余不通过这个流程驱动通过人的比如说字节啊或者我觉得其实对于制造业公司来说或者说对于这个追尊智能的这一类的公司来说包括比如说像新内原的车的这类公司不仅有支架还需要有这个整机的制造交付销售供应链等等一系列的这个人但我理解这一块的话是说是需要这个结合一下我们的 [40:00] 公司的话直接把这个一个lab拆出来了,它里面可以完全由这个风潮或者说由这个人才密度去驱动。但是实际上像我们公司的这个比如说我们的整机的部门,如果你通过这个人才驱动,你发现一个事情就是今天这个找谁买都不知道。对就是你今天找谁买这个零部件因为没有明确分工那就非常完蛋了对所以当你说风潮的时候指的是你们的lab不是指的是主要的公司主体公司其实也是就也会有这样的一个一个影响吧但是我理解其实还是会需要部分流程所以讲究就是怎么结合起来怎么结合呢这个听起来是冲突的对我觉得是挺冲突的就是比如说像就很多很多细节点比如说这个他们那边的话比如说人才密度像开会制度其实这些东西基本上都是可以被服用到的因为他们那边的话会探索出一些比如说类似于通信制度的通信系统的这样一个开会流程它实际上可以放到我们的主体公司里面对然后等等比如说会有一些knowhow一些knowhow怎么做快速做交流还有一个就是我觉得组织靠人就是只要你这个比如说举例子一开始我们感觉公司的可能大家都是偏控制类的或者偏硬件类的这个算法类的出来可能比如说AI的这个用的少那其实你只要有这个纯AI的一个人加入你整个公司AI份额带起来我觉得更多还是说靠这个机械交叉你觉得自己是一个什么样的CEO我觉得我在公司里面他们都会觉得我比较friendly但是我理解这个CEO friendly并不是一个好事那你要做什么去对抗你现在的这种friendly形象也不知道怎么对抗这就是我的人的这个个性实际上我不太说喜欢做什么非常push或者非常得罪人的事情实际上我就是得这样子我必须得捏着鼻子找一个可能跟我个性完全不一样的人但是他去来在公司里面穿上黑脸然后需要去把公司的进度推一推一个张弛有度的公司才是一个好的公司对遭到了吗其实是有的公司里面我们也是有非常严厉或者说非常sharp的一些部门的对像我们的财务部其实非常sharp的就如果如果今天财务部不是sharp那其实大家找你报销或者什么的你都给过都给过你就完蛋了因为公司的平均年龄应该是比你的年龄要大的,你怎么管理那么多比年龄大的人?我觉得大家其实不太care这个部分,更多是看这个你对于robotics认识,你对于这个计程行业认识,你对于公司的这个认识,我觉得其实只要你的认识足够大,你今天是个这个这个高中生,你也能管理我。你有听到过评价就说,哎,他还是太年轻了?我觉得这个是一个很好的盾牌,为什么不用?怎么讲?包括我们其实经常有些交流,实际上非常高量级,应该是迅速的把一些诉求提出来,然后能不能在这个局面上面迅速得到一些非常好的决策,或者他们的所谓的金口一开。对,但实际上我们其实大家不会care这些部分,可能跟我们氛围不太符合,但是我理解它是在某些商业谈判上必须的。所以这个盾牌具体指的是在这样的接待任务里面怎么用呢接待任务比如说举个例子说了一些这个比如说不是那么合适的话今天我做了什么这个部分的话他别人就会觉得非常sharp大家同时也会给你一个盾牌就是说你非常年轻所以就是可以更自由的说更直接的话这只是其中一方面嘛对嗯那有下属这么说你吗就是他也是太年轻了所以怎么怎么样嗯就我理解不太会我们也不会说下属下属就很多同事的话他们的这个know how其实有很多在specific的一些这个部分会比我好一些对那一块的话其实我理解有没有什么太多关系对上次聊的时候你提到一个非常让我意外的事情就是公司到现在一年半是零离职就是没有人被别人挖走这怎么做到的其实我们公司的人才密度比较高的但是现在其实陆陆循循开始有些人被人挖但anyway我更多的是说能不能做更高的一些获得感就是能在公司里学到什么东西包括其实我们公司非常喜欢招一些从行业里面有很多零的经验大概缺少个亿人指的是转行的之前的在上一个这个行业里面做得非常好对然后竟然补充这个机身认知补完了其实举个例子他们跳一下跳到这个隔壁类的这些公司其实基本上都能做到一个两倍的掌心对但还没有人跳嗯他们可能觉得补的还不够吧哎那淋漓指数是也意味着你没有辞退过人 也不是 其实我们会有辞退一些人的 但那个不算到零离职的吧 你说的零离职是零主动离职 我觉得是基本上跟anthropic差不多一个感觉吧 你觉得在这个公司里面需要东西 实际上大家甚至说降薪也愿意来 包括我们公司引入了一些比较高量级的人 他可能原来年薪大概在250-3百左右的一些大厂的一些高管 但实际上 [45:00] 我们公司来可能就是80他们愿意为这个转型支付这个学费获得成本我觉得这个其实是我们也非常cost efficiency 的一个原因吧嗯那你看你其实容了一亿美金了你其实是付得起那样的溢价的那为什么还要让大家降薪呢我觉得其实你说付得起吧是付得起但是我觉得得稍微控制一点吧对因为你会发现一个事情就是像这个我们复盘了一下早年各类的这个新电车早年融资融的比较好的一系列的公司你会发现这个爆雷的他们基本上都在一个burn rate上对他们没有活到这个新年起量的这个时候比如说像这个蔚来大家都一开始觉得他非常花钱什么的我前两天看到像蔚来那个牛耗斯里面的这个花都换成假花了我理解这个是你原来非常在乎这个品牌形象的这个李斌可能是完全不能看到这个部分的他们做每一丝每一离的这个扣是每个公司需要或者经常会提到一个词吧就是资金六律所以回到之前的那个点就是认知大于各就大于这个技术大于努力大于管理所以大力努力吧管理那么不重要吗?排在第四第五了管理还是比努力重要的努力是更不重要的认知大于格局大于技术大于管理那你觉得然后我想再加一个大于努力对OK再大于努力那你觉得对你来说现在你的什么认知是你觉得最重要的我觉得是你对这个行业的这个taste举个例子你有个prediction就是未来三年巨神这个就要爆发了那实际上你今天应该是拿着所有的子弹去all in为一个最好的模型或者说这个这个行业的格局是怎么样的你就知道哪些公司是目前需要去提防的你需要去cover的进队哪些公司其实你完全不需要care所以你现在觉得就是重要的认知是什么比如说刚才我不知道是不是随便举的例子啊就是说三年怎么样因为行业的判断只是你认知的中的一个嘛比如说举个例子比如说你怎么去融资你怎么去管理其实都是在你的这个认知的部分你现在有哪些对未来的判断嗯其实我们也会也会有些判断吧现在有一百多家的人性类公司有三百家的这个这个巨生类的公司我觉得2030年吧可能会有十家到十五家走出来第二轮的话可能是像魏小丽然后这个荣耀啊这个这个一系列的吉利啊这一系列的这个车企数千亿的这个体量的公司然后他们的话基本上会下场然后你可以按照行业比如说平均毛利啊等等来算出来现在最神的毛利大概在40%左右但是你在这个车里面可能就20%这样一个情况,然后再到机器人的,比如说到万一局的,比如说像比亚迪,华为,宁德,然后BAT,小米,这等等一系列的公司开始下场的时候,基本上就是一个大的一个时代,比如说举个例子,今天比亚迪这些公司说我下场去做,那他们有一个非常多的零了,我们只需要补齐一个机器人的部门,所以他们把我买过去,他们都能拿到一个机器人的这个ticket。信号你有看到吗在聚生聚生里面之前会有一些分享比如说像金粉他们在那个统商案里面有个分享就是说他们的Skilling Law就是说我的这个基层的Tracking Loss这一块到底是怎么样的一个曲线其实他们会有看到对但是anyway我理解这个包括比如说像徐南飞的介绍里面说这个到底有多少的这个数据能够用他几次访谈可能出的数据的这个指标不太一样了但基本上都是接近上亿小时数据对我觉得这个是多方面的就是你能今天哪有一小时数据去训练的话我理解这个这个scaling的就是能够看到一些的对咱们主要做本体还是也在做大脑做了一些像小岛的BFM,然后再包括像Human Way Foundation Model这一块,比如说像我们也有些同学发了一些paper,BFM的话,比如说像BFM Zero的升级版,比如说UFO,像MickLight等等这样一系列的工作,其实也都做完了,然后包括其实我们也做了一些,比如说像基于BFM Zero的跟物体的interaction,然后包括比如说赶之类的跑酷,然后包括机身打乒乓球,然后打篮球等等,这个强行学习的一些工作这我都把它理解为小脑派的因为其实我们都做了然后很多在等着上机有些已经上机完成了但是还在整理check report这些等等东西当然这些也都会开源然后同时还有一个就比如说像大脑这一侧的话这个我们也做了一些工作比如说箱里面的这个研发路线里面的比如说前段时间发的intact就把这个action的这个动作也压到这个影空间里面把这个latency打到一个比较好的一个分布然后保证它不坍塌等等其实这些工作也我觉得还挺不错的,他们也拿到了像一般的工作 [50:00] 雅琳的点赞包括我们也给杨利坤他们的公司给了个talk你是怎么决定做什么不做什么的因为刚才看上去大脑小脑那些工作我听起来其实感觉略有一点点而安的就是怎么决定要做他们的我觉得是这样的今天你的认知肯定是不如一线的research的这些认知所以说我们招呼招待的人他们想做什么只要在我们的branch里面那就可以随便做所以说这个我理解就是Vive启动的就是今天S-Rapping他们也没有规划出出一个什么功能而是说这个出什么比如说像华为华为的话其实像任老爷子他们当时拉着点是说我们不要坐车啊大家不要坐车啊然后他们实际上华为开始做给一些整车厂去做一些这个赋能然后做这样的抽成等等其实你会发现他们会探索出一些新作东西因为我可能就是说我我定的大方向就是我们短期先不要做预训练啊不要做预训练啊做了一些JAPA的一些框架我觉得这个更多的就是说看你这个你的这个判断觉得什么时候开始切入的下涨好的点对所以你会做一些排除选项剩下的让大家自由探索对了剩下而且探索成本其实是非常可控的对为什么不做预训练呢短期还没有太开始做或者说一些小小摊数的比如说一两B的两三B的这个我可能不管就是说我说你不要一上来给我搞数据大非常厚的数据管线能得我们的基本面搭完比如说我们基本面是RP1最后说不定会有些有些创业公司或者有些大脑公司拿着我们的RP1去做管线那我们只要跟他们合作就好那你最近做的最重要的决策你认为是什么最近做这段决策是把这个RP1推向台前我觉得这个是一个非常重要的角色为什么重要因为做了新产品不就要发吗不是的其实我们这产品做了也有一段时间包括现在做一系列测试我理解很多公司其实他们是在测试做完之前就发了现在行业里面可能甚至有些人还没做完测试就已经发布了我觉得这个是看周期和时间实际对因为相当于开枪你什么时候开枪然后打中了哪些客户我觉得这个是非常重要比如说像现在应该是一个比较好的一个开学前的采购点然后包括比如说是一个这个一些展会包括比如说IROS WRC等等一些的这个展会包括还有的像现在行业里面到了一个这个开始要卷生产卷量产等等一个时间然后包括还有一个就是说你得判断面向着这群客户你去问他们上一款产品这个怎么样然后刷一款产品如果觉得不够用了已经被他们榨干了因为它是硬件上线那我们就开始要推下一个但是听起来好像这个时间选择也不是太难呀嗯我觉得是会有比如说举个例子有些公司可能说我先错个Diamond亮出来所以我们也得判断比如说有没有一个非常威胁力度的一个产品在我们同时期发布就有可能你会遇到一个竞争对手他还很不ready就发了但他抢走了更多的注意力和对attention is all you needRP1是Q4才发对吧RP1这款产品更多是承载了我们的一些思考就比如说我们为什么说今天发布一款更加面向开源更加面向科研教育类的产品是因为我觉得现在大家能基于现在现有的平台做的这些东西我觉得不够的本质本质的是什么呢比如说有没有办法把SIM2R做得更加的精细比如说你每个模组的力举跟踪做得更加的精确然后你达到一个如果今天SIM2R是ゼロ era的情况你会发现比如说今天是Motion Generation他可以无缝的迁移到机器人上那今天基本上就被扫不掉刚才提到Rip1是要面向科研面向学校对那其实也意味着他可能第一的目标用户就不是说比如说去跳舞去表演或者说不是进家庭也不是进工厂这是怎么决定的我觉得是看这个行业的一个周期现在的话我们也拆了各家的一个销售的一个方向大概可能70%左右来自于科研的教育类的对科研教育是两个场景科研教育然后还有一个可能10%的是在工厂类然后比如说20%的话可能是陪伴类的娱乐类的文娱类的可以把科研类的市场做得更大我觉得这个是目前来看最重要的一个事情你让多多人用起来你的富力价值越高文艺类的基本上就是你可以理解为大家可能作为品牌或者marketing这样一个渠道然后也能收到钱对这个是下一步的去做其实我们也在包括跟您的包括跟这个小米他们会对接一些工业类的需求举个例子他们做了一些这个比如说上海料的一些场景他们原来节拍大概在一分钟左右然后我们在完成这个部分能不能在一分钟以内完成然后同步这个因为机程可以干24个小时然后基本上可能只有一些热湿痕的时候可能会需要出来的 [55:00] 别的时候可能基本上不需要他做太多处理对这样的话你这个能不能做一些优化其实听起来咱们还是做了很多的放弃的比如说在至少是阶段性的放弃吧比如现在不做这个预训练然后现在也不太考虑进家庭或去做文娱场景还有哪些你觉得比较重要的放弃吗我觉得其实CEO最重要就是说那个哪些不做吧让我们人事基本上不打算这个自己去投入去做我觉得创业公司资源有限去赛马我觉得大公司可以这么做但是我今天我的资金利用率有要求所以我选择是哪些不做说不定他们也能探索出一些别的plan比如说像华为说不做车最后能探索出一些目前来看其实华为也是这个车里面最赚钱的一家在所有的巨升相关的公司里面不管中国美国你有特别佩服的吗特别喜欢的嘛中国美国的话其实比如说像特斯拉菲格尔然后美国其实还有些starter还不错比如说像Thunday Journalist这些我们会比较喜欢它一个点是它focus他也是他是很多不做他基本上不做比如说像这个journalist他们是宋书然应该是他先生他先生的这一家这个方认他们的公司然后其实他们的话基本上就是说我只做模型然后我不做硬件然后我这个甲爪等等我就坚定了去做这个蔬菜去做污蔑类的蔬菜我就把它skill到20万个小时然后每周可能加几万个小时说不定他们这样二出来又会对大家有个改观就他们的话我比较佩服的点就是他们敢于探索一些没有人发生过的部分但是其实在美国这是受到实在奖励的他们也是能容到最多的钱拿到最多的资源但实际上在中国文化其实并没有那么的奖励这个探索的人那觉得这个文化在讲为什么这文化在奖励这个能把公司做起来的人今天把这家公司做起来的事情跟我探索了某个范式改变了世界这是两个路径你在哪条路径上我目前是希望把罗伯派对做起来嗯对嗯做起来意味着什么什么叫做起来了你对自己满意了嗯我爸妈妈愿意满意台我机器人这个感觉还是比较容易实现吧不是就是他会举个例子他不知道我品牌他不知道我的因为就在不知道你的情况下对他不会因为我买而说在这个真实的选择里面选择我其实这是一个特别具体的有画面感的目标但这个目标感觉有点难去衡量因为你爸妈肯定知道那是你做的了或者说一个不知道了我的人他们可能不是这个行业里也不懂这个地理到底发展到什么部分了他们去这个指导我们然后去买一台那这次创业你有一个想到达的某种终点吗我觉得可能没有什么终点不终点更多的说达到这个目标之后该做什么达到这个目标之后其实我们并没有想好你现在感觉创业是快乐的吗快乐分文很多吧,我感觉创业对于身体或者对于这个整个人的这个精神来说不一定说那么快乐,但是它对你的心理包括你的这个这个你的成长来说是极度快乐的,除了创业以外很难享受到这个压缩的人生。就你很难享受到一个十年期的一个经历压缩在一年里面度过然后而且你还未来还会持续度过这个三五年或者说十年二十年那相当于你能在这个这个三十岁之前然后你活过别人你有这个百岁这个老人的一个贵质感我觉得这个是非常不一样的嗯嗯除了创业你还想做什么想做海盗想做海盗的意思是什么呀就是去租一个船然后去漫无目的就飘着比如说去找一条鱼然后把它命名叫黄衣鱼所以这不是比喻对吧这是真的要去做海盗对就是探索一些大海给你的这个宝藏嘛但是你想说的更多是探索海洋探索海洋包括等等一系列的这个可能和毫不相关的一些部分比如说举例的这个商业航天OK了说不定我就上天看看我觉得更多就是说能不能经历到一些这个非常难以经历的部分为什么这么重要呢我觉得是人的追逐感嘛对追逐感所以你会发现比如说你这个经历完非常多压缩人生假如说十年以后的黄毅他今天看这个行业或者看这个巨生我感觉应该是会比较通透谁家做什么哪家好坏其实基本上都比较清晰了那我怎么去让自己保留这个手感保留这个极客那可能我需要去探索一些新的部分因为现在应该有很多你的同学或者学弟来找你来咨询想要创业他们什么样的建议啊?就是刚毕业就创业的 [60:00] 我一般会给一个比较通用的建议就是说这个创业最重要的实际程式这个实现商业闭环之后的增长还有一个就是他那个行业要足够大包括像黄仁君说不要一上来就想切到一个比如说蓝海很多是说你能不能在一个特殊的赛道里面把这个做好然后把这个赛道做大OK.我们最后聊点轻松的就是聊点和AI有关的你现在日常在用哪些AI的产品我更加会prefer有个实体实体对比如说像飞出斗等等或者什么plow的这个东西其实我都有就比如说像有一些产品包括你之前给我开的那题刚刚是有nose吗然后这一系列产品其实我觉得他们可能都是在pre AI 时代做出来但是他们依旧能在今天没有被 AI 替代掉他们一定是切中了某种人的交互或者是某种人的惯性然后回到现在用的 AI 我一般会用 cursor真的就是写模型或者说 Cloud Code 这些东西去写代码但是我理解模型的底层其实我现在基本上会非常没有忠诚度的换就是你谁好用我就换谁你最近在用的是谁?Kimiki 3之前呢之前吗K3之前K3之前我一般会用他们一些自带的一些比如说Sonic这些系列的模型可不可以分享一下你在工作中具体怎么用AI的工作中吧比如说有些工作我想看一看某些demo的一些效果我能会自己手搓一个那你最近手搓的一个demo是什么可以分享吧最近的话大概就是上上周吧我表弟搓了一个这个灵巧手识别手势然后这个去玩什么石头剪刀布等等这样一些demo对我理解非常非常简单可能几个proper就能完成因为大家现在都在说巨身是一个马拉松马拉松就意味着42公里你觉得我们现在跑到第几公里了呀我觉得这得分类吧比如说像这个本体类的然后这个小脑类的大脑类的比如说像这个本体类可能会跑得快一些我感觉大概得有个四分之一了最后剩下就是一些这个迭代和这个情况我觉得基本上系统类的可能大部分的都慢慢收敛了然后第二个像小脑类的我觉得小脑类可能跑得更快可能基本上没办法比如说像我们现在把VFM也加上了一个这个物体的interactionrequisitation这样一套这个BFM框架它实际上就是你踹它它会回到原来的姿态但我现在可以抱着东西然后你踹它它回到原来的姿态继续把这东西捡起来就等等一些工作其实都做完了想到了这个自体协调类我就差不多了但是像大脑类的话我不知道是多少因为我不知道大脑中矩是长什么样子这我觉得是我现在丢失的这一块认知当然可能在这个行业大家都没有这个判断就是说这个中矩是什么样子中矩可能就是像今天我能在这做然后跟你做interaction我把我的历史所有的这个东西都蒸留出来他能做出和我一样的东西一样的动作然后一样的立反会等等我觉得这个其实是这种局那我觉得今天可能一两公里OK你最开始说的本体是四分之一是吗我觉得差不多OK好呀那我们今天感谢黄一也非常期待RP1发了之后我们可以再聊一次我感觉这个你们的进展非常的迅速然后很短的时间之内在过压缩的人生或许这个到第四季度的时候又会有很多新的发现新的观察新的思考可以好谢谢谢谢拜拜