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首页财产呆板人正文 呆板人发作前夕 6月10 - 11日，“2026投资界SuperLink年夜会”进行，王凯、王弢等佳宾切磋具身智能时代呆板人投资逻辑，分享行业变化与时机等。 2026-06-21 15:54 ·投资界 AI投资人解读· 至简动力聚焦通器具身智能，主打产物从类人形切入，面向To B及To C市场深庭纪是具身智能呆板人企业，主打产物是面向家庭的双轮足户外陪伴呆板人。王凯认为具身智能是时代下一个最年夜单品，王弢看到年夜模子运用在呆板人范畴的远景。· 行业处于巨变前夜，年夜语言模子对于3D空间理解待冲破中 美于具身智能方面各有好坏，中国供给链上风较着。总结：两家企业于具身智能范畴各有结构，具身智能赛道远景好但面对挑战，行业变化快，中 美竞争激烈，中国有供给链上风，于姑苏创业有诸多便当，将来成长值患上期待，但需存眷技能冲破与市场竞争。内容由AI天生，仅供参考
六月盛序，太湖之滨。由清科控股（01945.HK）、投资界主理，吴中金控集团结合主理的“2026投资界SuperLink年夜会”在6月10-11日进行。这场嘉会笼罩“募投管退”全链条，致力在成为中国创投生态的超等枢纽。
本场《具身智能时代：年夜模子怎样重构呆板人投资逻辑》圆桌对于话，由蓝驰创投合股人曹巍主持，对于话佳宾为：
至简动力结合开创人兼董事长王凯
深庭纪开创人兼CEO王弢
如下为对于话实录，
经投资界（ID:pedaily2012）编纂：
曹巍：这场论坛咱们很是侥幸地请到了王凯总及王弢总，一路聊聊年夜模子时代呆板人的投资时机。先请两位扼要先容一下本身的企业。
王凯：至简动力聚焦通器具身智能，今朝的主打产物从类人形切入，面向To B及To C市场。
王弢：深庭纪是一家扎根于姑苏吴中区的具身智能呆板人企业，主打产物是一款面向家庭的双轮足户外陪伴呆板人。今天这款产物也于现场展示，出左手边的门就能看到那台很可爱的双轮足呆板人。
曹巍：二位的先容都很简明简要。我也简朴先容一下蓝驰创投，咱们源自硅谷，专注硬科技范畴的初期投资，于海内已经投了跨越250家优异的初期科技企业，今朝每一年于科技范畴的投资范围于15到20亿元，一年投30到40个初期项目。
适才两位都比力谦善，我增补一些他们的小我私家配景。做初期投资，跟团队之间总有各类各样的缘分及情感，王凯总曾经是抱负的CTO，抱负上市后于构造、技能团队搭建、供给链生态整合以和面临下一代产物竞争等方面，都需要将团队总体进级。为此，王凯总不远万里从欧洲回到海内，领导抱负的技能团队完成为了一次主要攻坚。L系从L九、L8到L6等一系列乐成，都及昔时王凯总打下的供给链生态及产物基础密不成分。
王弢总跟蓝驰也颇有渊源。王弢的第 一次创业是于硅谷，与他的教员——智驾范畴很是知名的吴恩达一路。吴恩达的第 一个创业公司是Drive.AI，王弢是结合开创人之一，他们于硅谷将这家智驾公司做到了技能很是领 先的阶段。厥后公司被苹果并购，王弢插手小鹏，成为小鹏于智驾方案上很是主要的技能卖力人。
回到今天的主题：变化。不管是创业者还有是投资人，对待时代时城市存眷变化，而最 年夜的时机必然与变化慎密相连。已往两三年，科技范畴最 年夜的变化是年夜语言模子及多模态模子的快速突起。同时，海外同样成长出一些全世界科技霸主，好比昨晚刚发布新模子的Anthropic，以和各人一样平常利用的OpenAI的ChatGPT。
想请两位别离谈谈，于你们看来，呆板人范畴、具身智能范畴，你们看到了哪些变化与时机，从而促使你们刻意投身这波科技海潮，将具身标的目的与本身的新创业征程联合？
王凯：从我的角度来看，我的配景是做了十几年智能手机，又做了十几年智能汽车，别离于OEM及tiers事情过。穿透这两个行业，走到今天，纯粹从物理世界出发，我感觉具身智能是时代的下一个最 年夜单品，就像昔时智能汽车及智能手机那样，这个赛道对于在任何想成为风口浪尖上时代搞潮儿的人来讲，都是一个绝 对于不克不及错过的时机。这是第 一点。
第二，技能变化确凿很快，各人可能都认同AI将转变整个世界。AI会分成两年夜部门，一是于纯数字世界里与AGI、Agent相干的部门，另外一个就是于具身范畴，但凡与物理世界发生交互的部门，这二者都应是由AI驱动的，是以许多蜕变历程会有相似性。这个范畴我看到了年夜量能年夜幅晋升出产力的时机，这是一次由技能带来的巨年夜革命，可能会比昔时互联网转变世界来患上更猛烈。
接下来的一些趋向，OpenAI及Anthropic给了咱们启迪。包括咱们至简动力的几位联创于内都于思索，具身接下来会履历两次主要节点：
第 一个节点，很像昔时OpenAI所做之事，就是具身的“GPT时刻”什么时候到来，它将孕育发生巨年夜价值。由于具身最主要的意义于在泛化性，可以或许替换很多以往只有人类才能完成的事情，让呆板人周全替换并晋升效率。
第二个节点，犹如今天的Anthropic，可能会打出一个很是高价值的运用，这一点特别使人高兴。咱们于时间线上也有一些判定，最快可能于两年内，具身的“GPT时刻”就会呈现，相称在具身标的目的上的“OpenAI”公司，可能孕育发生巨年夜的价值。
下一步，就看谁能于具身范畴捉住阿谁“coding”的时机，这会带来巨年夜的价值回归及出产效率晋升。
王弢：王凯总的许多不雅点我都很是认同。回首已往十多年，我一最先做主动驾驶，从Drive.AI到2019年插手小鹏汽车，一直从事主动驾驶及感知AI。
我转向呆板人范畴是于2023年头，那时我从小鹏主动驾驶转到小鹏呆板人团队，卖力呆板人年夜脑。之以是自动提出内部转岗，是由于看到了年夜模子GPT的能力，包括对于繁杂使命的拆解，以和对于非预设语言很是天然的相应。
看到这些之后，我认为呆板人与人举行天然交互并主动拆解使命，这件事酿成了可能。于此前许多年中，我做主动驾驶时很多使命都是靠法则手写，有了GPT后我第 一次看到了这类可能性，以是其时我很是高兴，就转去了小鹏呆板人团队。
于呆板人团队待了一年的历程中，我发明行业正处于巨变的前夜：其时年夜语言模子已经经能对于呆板人使命举行拆解，但对于物理世界及空间的理解还有很短缺。这也是这两年具身成长的一个主题。
回到关在年夜模子于呆板人范畴的运用及远景这个问题，我认为有如下两点。
第 一，年夜语言模子对于3D空间的理解还有需要一到两次范式冲破。今天的所谓VLM模子、VLA模子，以和近来很是火的世界模子，对于真正物理空间及物理定律的拆解与理解，仍旧相对于单薄，但正于快速成长。
第二，具身呆板人特别是与人举行繁杂交互、具有使命计划而且能理解情况的呆板人，长短常繁杂的体系工程。这种体系工程已往需要很是重大的团队，像蔚小理主动驾驶团队动辄两三千人，对于创业公司来讲极为坚苦。但今天于年夜模子的加持下，好比借助Anthropic及其他代码东西，人效被晋升到了已往的三到五倍，本来需要十小我私家做的事，此刻只要一两个很厉害的工程师，共同AI能力就能完成。
是以呆板人企业必需从上到下全链路地拥抱AI及AI东西。咱们呆板人的动态体现、声音、心情以和与人交互的设计，都年夜量利用AI来天生。陪伴呆板人可以或许与人自立交互，对于情况有多模态理解，也患上益在年夜模子，特别是带视觉的多模态模子的突飞大进。
曹巍：两位的分享很出色。咱们看到了很多技能变化，但各人遍及觉得还有差一焚烧候，还有处于数据贮备期、模子架构的立异期以和场景冲破前的临界点。这些点可能都需要各人努力冲破，才能看到咱们所期待的ChatGPT或者者说GPT-3.5那样的效果。
换一个各人也很存眷的问题。二位都有年夜厂配景，王凯来自抱负，王弢来自小鹏。市场上有一种不雅点，认为以前的经验对于创业既是基础，也是一种可能的束厄局促。想听听二位怎么看，车企弄主动驾驶的配景，对于做具身智能呆板人有哪些名贵的帮忙？你们又是怎样借助这些帮忙，同时让本身“清空”，连结归零心态去接收及进修新工具的？
王弢：已往于年夜厂确凿学到了许多，好比一套严酷的开发流程，以和怎样于主动驾驶范畴构建可用的数据闭环，还有包括每一一次OTA进级主动驾驶功效，需要履历回归等测试来确保机能不比以前差，同时改动的地方要到达预期，这都需要有很是严酷的流程。这些对于创业公司而言是名贵的财富，整个研发流程及系统很年夜水平均可以去借鉴。
此外，对于在深度进修或者年夜模子能力界限的认知，真正做过多产落地的人对于界限有清楚的感知，于做技能时就不会天马行空，不会去提今朝阶段彻底不成能或者不实际的功效。
我看来，从年夜厂、尤其是主动驾驶范畴转向To C消费级呆板人，我自身需要补很年夜的一课，就是对于消费的认知、对于产物的洞察及理解。我是研发身世，这方面的经验相对于短缺。但已往两三年我里一直于恶补这一块的认知能力，此刻已经成立起从市场、产物界说到技能方案的完备路径，更面向消费者及真实需求去听用户的声音，更可能是“出题”的思维，而不是“解题”的思维。
已往可能感觉只要把主动驾驶技能做到极 致，产物天然就建立，但To C消费品，特别是陪伴呆板人这个新品类，能做的标的目的太多了，必需聚焦，而这个聚焦需要开创人亲自决议计划，决议计划历程中需要很深的产物洞察，好比呆板人做多年夜、全身用几多个枢纽关头及自由度、需要激光雷达还有是纯视觉方案、对于用户的价值主意是甚么等等，这些都是咱们需要分外进修及思索的。
王凯：至简动力团队虽然来自在年夜厂，但它有个非凡性，它源在抱负汽车智驾团队，差别在成熟固化的年夜厂团队，这是个从零最先的、拥有创业基因的内部创业团队。是以咱们履历了0-1，1-10，10-100完备历程，再加之年夜厂系统化的赋能，这对于咱们的发展及帮忙巨年夜，这是第 一条。
第二条，此次创业面对的挑战确凿许多。具身赛道许多人认为及主动驾驶很像，主动驾驶广义上是具身智能第 一个较简朴的落地场景，但今天假如谈通用智能，总体情况的难度要年夜患上多。
难于四件事同时处在0到1的状况：具身模子侧是0到1，尚不可熟；技能线路还没有认定，数据是0到1，需要年夜量收罗数据，包罗无物理本体数据，有很年夜的优化空间；市场是0到1，昔时主动驾驶好歹有全世界近一亿辆车的存量市场，今天的具身市场彻底不存于；供给链也是0到1，整个为具身打造的供给链系统还有没有。
以是劈面对于这四个0到1时，从业者该怎样解局，这件事远比昔时的主动驾驶更难。咱们带着年夜厂配景及内部创业的经验，但要挑战一个极难的标题问题，这个赛道很年夜，远景也很好。
曹巍：你感觉于系统化方面，至简动力有哪些原生的、思量患上比力系统化或者成建制的思索？
王凯：关在这一点，也是我作为抱负第 一任CTO的很是好的经验。咱们的团队确凿是朝着“智能构造”去打造的，研发包括前沿研发、平台研发、量产研发，末了到贸易化。所谓智能构造，就像一个有生命体，需要有很强的感知能力。
咱们有一个于抱负颠末正反馈验证的打法，很是夸大“以终为始”，用贸易化来驱动研发。先经由过程贸易化团队，联合年夜数据、年夜计较及行业感知，定出逾越用户需求的贸易spec，然落伍行“互锁”——这个词很主要。我于许多论坛曾经讲过，智能时代企业最主要的要害词是“互锁”，区分在互联网时代的“复盘”等词。
互锁从逾越用户贸易需求最先，互锁并界说到产物spec，再由产物spec推导出平台R D的spec，末了落到前沿研发，明确该定向做甚么样的论文及专利。这类引导方式让咱们的总体运营效率极高。
昔时主动驾驶范畴，咱们团队于主动驾驶范畴发表论文的总数与援用数的乘加值，是财产界全球第 一位。今天咱们带着这类经验来到具身，建立不到一年已经产出年夜量论文，每一篇论文都是带着贸易化的KPI去做的。
曹巍：讲患上很出色，焦点就是基在先前经验，以贸易化洞察的视角去牵引及拉动畴前沿研发到工程化量产、产物系统及迭代的全链条。
适才提到了传承，还有需要立异。于这个年夜模子时代，咱们看到一个很年夜的变量，模子自己就是这个时代出产力极 致体现的浓缩，不管是做设计，还有是coding Agent，都最先融入事情流去重构构造。许多年夜厂由于构造错乱、系统化，反而很难快速顺应AI原生的事情流及AI原生能力的赋能。
我想先问王弢，你们是一家很年青的公司，于打造AI原生构造、把AI融入自身系统、尽可能阐扬最 优模子能力方面，做了哪些工作？这属在于年夜厂时代没做过的工作，就是当下怎样把AI更好地融入现有的系统？
王弢： 简朴说一个词，就是“舍患上费钱”。把钱花于token上必定是值的，于token上多花5万块，我年夜几率就省下了一个年薪30万的工程师，这是咱们切身体验。某些模块已往需要十小我私家做，此刻一两小我私家就能做，甚至有工程师给本身“养”了五个Agent，本身当老板，让Agent天天帮他干活。
今天于整个事情流中利用Agent仍处在很是初期的阶段，无法做顶层设计。我不会一最先就要责备公司该怎样利用Agent，反而会去不雅察下层同事怎么利用、怎么提效。一旦发明巨年夜的提效时机，我就把阿谁典型拿出来于全公司推广，而不是自上而下地设计Agent事情流，这是一种自下而上、有机的方式。
同时，于各个事情流里我都测验考试利用Agent，不只是写代码，还有有呆板人交互的固定语料天生、声音、动作效果等，咱们都优先思量用AI、用年夜模子的方式去出产。哪怕有时辰靠AI需要探索，速率可能比用已往的经验直接写法则稍慢，但时间的复利站于AI这边，由于AI越用越好，越用越纯熟。当整个事情流交融于一路时，这个构造转起来会比传统构造快许多。
王凯：我增补一点。就咱们公司而言，我赞成这类能力是自下而上长出来的。最 年夜的感慨是，这件事要向年青人进修。咱们从第 一天起就及年夜学建立了结合试验室，这些学生们每一周都坐于咱们办公室里的。
咱们最顶流的一个学生全职于咱们这里实习，天天能用失1200万个token，让我很是震动，咱们许多工程师都达不到这个量级。这个学生才17岁，还有于年夜本就已经经拿到了直博资历，让我尤其感触。
真正实操中，咱们先从工程师及最年青的人最先，虚心向AI原生一代进修，再逐步沉淀，买通整个构造。我也鼓动勉励法务、财政、PR团队都用Agent晋升效率，当形成为了最 佳实践后，就能够迅速沉淀下来成为流程化的成果于公司推广。
曹巍：回到将来市场时机这个问题上。蓝驰从2016年最先投资呆板人及硬件相干范畴，也投了包括抱负、高仙呆板人、智元呆板人等优异团队。咱们看到一个特色是各人都很存眷海外市场。
两位都有跨越15年的海外糊口事情配景，想听听二位怎样对待海外市场于将来企业成长中持久的主要性，以和如何评估当下中 美于具身智能方面的差距或者状况。
王凯：这个问题上，第 一，中国有很是强盛的供给链上风，这于全世界可能独 一 无 二。就像姑苏的强盛供给链，咱们于创业历程中深受姑苏处所当局、生态及当地本钱的巨年夜帮忙。
咱们设计一个图纸出点问题，立刻修改，从出图纸到供给商把零件送到桌前只要30分钟，这让我很是冲动，而美国具身方面的这类能力极为短缺。同时也要看到，中 美于具身方面的经验上，GPT时刻年夜几率是美国先弄出来，他们的上风太较着，但从长线来看，由于呆板人终于发生于物理世界，中国人能迅速追平，并借力供给链上风。
总之持久来看，我对于中国于具身范畴的领 先很是乐不雅。
对于咱们自身来讲，出海必定是很主要的一环。起首于中国把产物打磨好，然后很年夜比重的营收未来自在办事全球。由于全人类的需求是相似的，海内的实践可复制，于海外可以得到更高回报且摊薄成本，这恰是咱们全世界化想做的工作。
王弢：户外陪伴呆板人解决的最焦点问题是人类底层的生理问题——孤傲，这于海内外都同样，人道是相通的，解决了最 底层需求，产物于海内外都建立。
咱们此刻的产物调性，从一最先就更倾向出海，包括形状及人设，更倾向泰西用户可能喜欢的贱萌的人设表达。不成否定，北美市场上特别是高客单价的消费品，可能仍旧是全世界标杆。
近两年因为AI海潮，美国的收入系统于变化，高收入人群尤其有钱，也有不少中产面对阶级滑落。富人经由过程科技成长收成了盈余，对于科技类产物接管度更高，而可能滑落的中产也很焦急，但愿孩子起首不要因孤傲孕育发生生理问题，其次于迎接AI海潮时能祖先一步。这部门焦急也能鞭策产物更快、更早走向市场。
关在中 美差异的问题，我很是认同王凯总说的，海内供给链其实太强盛了。于姑苏吴中区，周边三十千米内就能找到所需的所有零部件。汗青上也有经验，201五、2016年先后美国有几百家无人机公司，今天基本都不存于了，可能剩下一两家也重要靠当局定单。于真实的市场化竞争中，通常触及软硬联合的产物，中国有巨年夜的供给链上风，这也是咱们为何坚定把研发及多量量职员放于海内。
对于在GPT时刻的到临，我的不雅点及王凯总稍有差别。我认为谁先把数据闭环跑起来，谁就更有上风去靠近GPT时刻。
即便美国于算法上先推召盘 尖结果，这其实不影响中国公司去竞争成为下一个OpenAI。举个例子，GPT中的“T”所代表的Transformer留意力机制是google的科学家发现的，但真正收成巨年夜盈余的其实不是google，是OpenAI以和英伟达如许的公司。这触及到贸易最 底层的逻辑：谁能触达更多用户、拥有更大都据、把数据闭环跑起来并成立贸易闭环，这个更主要。
曹巍：今天于姑苏，也请两位简朴聊聊于姑苏创业的感触感染，或者者还有有哪些需求与帮忙？
王弢：来到姑苏有一点偶尔。其时想快速把事做起来，据说吴中太湖新城有现成的办公园地，一看很是新，就过来了。来了以后很是喜欢这里。整个节拍不像北上广深那样猛火烹油，很是合适初期团队沉下心来把焦点问题解决及想清晰。
人材方面，姑苏对于周边都会的人材吸引力比力强，咱们也招到了来自天下各地的人材，一方面是由于公司的愿景，另外一方面各人也很喜欢姑苏的糊口节拍及年夜情况。假如说下一步需要甚么，多是更好地打出姑苏这张都会手刺，吸引天下以致全世界的人材到姑苏来。
曹巍：姑苏的文化气味及情况能让各人安放心心把产物打磨到极 致。
王凯：我总结了四点尤其深的感触感染。第 一，姑苏有很是强盛的供给链集群，各行各业的企业都离患上尤其近；第二，有巨年夜的市场及时机，这里的制造业原来就很棒了，此刻面对AI时代的进级，存于着年夜量客户；第三，感激姑苏的当局，尤其务实，帮咱们解决了许多问题；第四，我深有感慨，姑苏处所基金也很是务实，及处所当局形成为了很好的联动。
这四点是咱们来到姑苏最 年夜的感触感染。假如说有瞻望，我但愿这四件事于姑苏的联动能更猛烈，为AI新时代的到临做患上更好。
曹巍：谢谢二位关在姑苏创业体验的分享。今天聊患上很是出色，也感激二位带给姑苏的立异创业活气。但愿来岁姑苏再会，谢谢！
本文来历投资界，原文：https://news.pedaily.cn/202606/565379.shtml
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