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獨(dú)家專訪千尋創(chuàng)始人:20 億新融資、具身模型淘汰賽、落地非共識(shí)

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26 年的具身會(huì)非常像 23 年的大模型,如果模型性能跑不到頭部,就沒(méi)有機(jī)會(huì)上牌桌了。

* 題圖:從左至右為千尋聯(lián)創(chuàng)鄭靈茵、千尋聯(lián)創(chuàng)高陽(yáng)、千尋創(chuàng)始人韓峰濤

文丨程曼祺

編輯丨宋瑋

一位 80 后機(jī)器人創(chuàng)業(yè)老兵韓峰濤,一位 90 后 AI 大模型學(xué)者高陽(yáng),千尋智能有中國(guó)具身行業(yè)里獨(dú)特的創(chuàng)始人組合。

春節(jié)前,千尋完成近 20 億元人民幣兩輪融資,估值突破 100 億元,新股東包括云鋒基金、混沌投資、紅杉中國(guó)等財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu),Synstellation Capital、TCL 創(chuàng)投、明薈投資(匯川技術(shù)董事長(zhǎng)家辦)等產(chǎn)投方,重慶產(chǎn)業(yè)投資母基金、杭州金投等國(guó)資;順為、Prosperity7、達(dá)晨財(cái)智等老股東也繼續(xù)投資。

“臨時(shí)組隊(duì)創(chuàng)業(yè)” 本被視為一種風(fēng)險(xiǎn):韓峰濤和高陽(yáng)之前不認(rèn)識(shí)、沒(méi)交集。但具身智能是一個(gè)超級(jí)跨學(xué)科領(lǐng)域,它以 AI 大模型的性能為核心變量,也需要硬件本體、工程、能源、材料技術(shù)和商業(yè)化經(jīng)驗(yàn)??缛M隊(duì)合理而必要。

韓峰濤身形健碩,快人快語(yǔ),他 2011 年從浙大研究生畢業(yè),2015 年聯(lián)合創(chuàng)立協(xié)作機(jī)器人公司珞石,擔(dān)任 CTO,歷經(jīng) 10 年創(chuàng)業(yè),仍頭發(fā)濃黑。

高高瘦瘦、說(shuō)話慢條斯理的高陽(yáng)第一次見(jiàn)到韓峰濤時(shí),覺(jué)得他看起來(lái)像 “生意人”,后來(lái)聊得深入,發(fā)現(xiàn)他懂技術(shù)、懂行業(yè)。在 23 年陸續(xù)見(jiàn)了 100 多人,最終確定和高陽(yáng)一起創(chuàng)業(yè)的韓峰濤說(shuō):“靠譜的人太少,騙子太多。高陽(yáng)絕對(duì)靠譜?!?/p>



2024 年 4 月,千尋從孵化器搬到新辦公室,韓峰濤在朋友圈回顧了過(guò)去的從業(yè)經(jīng)歷和中國(guó)機(jī)器人行業(yè)的變化。

在千尋新一輪融資發(fā)生前后,中國(guó)具身智能行業(yè)還出現(xiàn)了數(shù)筆大額融資,從 25 年 12 月到 26 年 1 月,銀河通用、云深處、自變量機(jī)器人都宣布了數(shù)億元至 20 億元的新融資。

《晚點(diǎn)》與韓峰濤的這次訪談,從新近的資本市場(chǎng)變化開始,延展到了背后的行業(yè)變化,26 年競(jìng)爭(zhēng)主題,和他對(duì)過(guò)去工業(yè)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的復(fù)盤。

我們提到了 1 次 VLA,0 次世界模型和 18 次客戶,這是韓峰濤的肌肉記憶。

但他也反復(fù)強(qiáng)調(diào):26 年不會(huì)是具身行業(yè)的落地生死之年,而是具身模型性能快速爆發(fā)的一年,千尋會(huì)把絕大部分精力放在模型上。這是一個(gè)經(jīng)歷過(guò)上一批智能機(jī)器人熱潮起伏的創(chuàng)業(yè)者轉(zhuǎn)變的決心。

不要為了融資騙投資人,不要互相攻擊得這么狠

晚點(diǎn):千尋新融了近 20 億人民幣,估值破 100 億。這半年,整個(gè)中國(guó)具身領(lǐng)域還出現(xiàn)了數(shù)起大額融資,為什么更多錢現(xiàn)在涌向了具身?

韓峰濤:因?yàn)榫呱碇悄苷幵?“黎明前的黑暗” 時(shí)刻。制約具身模型性能爆發(fā)的核心卡點(diǎn)——數(shù)據(jù)問(wèn)題,已經(jīng)被解決了。所以過(guò)去幾個(gè)月,行業(yè)認(rèn)知迅速收斂到了投具身大腦。

26 年的具身會(huì)非常像 23 年的大模型,如果你拿不到很多錢,模型性能跑不到頭部,就沒(méi)有上牌桌的機(jī)會(huì)了。

晚點(diǎn):你看到了更強(qiáng)的共識(shí),但我們也能看到具身行業(yè)現(xiàn)在非常喧囂,有各種概念、技術(shù)路線和宣傳 PR。

韓峰濤:尤其是過(guò)去的一個(gè)月,我們這次融資過(guò)程也發(fā)生了很多故事。我們應(yīng)該構(gòu)建一個(gè)更良性的市場(chǎng)。

晚點(diǎn):發(fā)生了什么 “不夠良性” 的競(jìng)爭(zhēng)故事嗎?

韓峰濤:比如找公關(guān)公司黑別人。

晚點(diǎn):怎么黑法?

韓峰濤:比如黑我和高陽(yáng)不合,這是我聽過(guò)的最離譜的黑點(diǎn)。你要黑我韓峰濤不懂 AI,我也認(rèn)了,我確實(shí)不如高陽(yáng)他們做 AI 的。但你要說(shuō)我和高陽(yáng)經(jīng)常拍桌子吵架,那你肯定是沒(méi)見(jiàn)過(guò)高陽(yáng)。

晚點(diǎn):具身智能的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)化到這個(gè)程度了?

韓峰濤:很多都已經(jīng)不是技術(shù)上的競(jìng)爭(zhēng)了。一些負(fù)面評(píng)價(jià)很難自證。就像問(wèn)我吃了幾碗粉?我除了把肚子割開,沒(méi)別的辦法。

晚點(diǎn):你希望看到的更良性的競(jìng)爭(zhēng)是怎樣的?

韓峰濤:不要為了融資騙投資人,拿訂單騙,或拿開源的模型套個(gè)殼騙。不要相互攻擊得這么狠。

具身是個(gè)大的時(shí)代機(jī)遇,也是中國(guó)在硬科技領(lǐng)域,第一次與美國(guó)站在同一起跑線上。過(guò)去我們?cè)诎雽?dǎo)體、大模型和自動(dòng)駕駛上都在追趕美國(guó),但具身智能不同,我們?cè)谌瞬拧?shù)據(jù)采集和系統(tǒng)成本上的優(yōu)勢(shì)比美國(guó)更大。中國(guó)一定會(huì)成長(zhǎng)出幾家全球頂級(jí)的具身智能公司。

26 年的關(guān)鍵不是落地,是模型性能的爆發(fā)

晚點(diǎn):新融近 20 億后,千尋 26 年的目標(biāo)是什么?

韓峰濤:首要目標(biāo)是提升具身模型的性能,要做到具身大腦的全球 Top 3。 關(guān)鍵指標(biāo)是獲得 100 萬(wàn)小時(shí)的有效數(shù)據(jù)。我們過(guò)去發(fā)的最好的開源模型只用了 1 萬(wàn)小時(shí)的數(shù)據(jù),26 年我們會(huì)有 100 倍的數(shù)據(jù)。

還有 10% 的精力會(huì)放在跟產(chǎn)投方合作,讓具身機(jī)器人在他們的場(chǎng)景里落地。營(yíng)收目標(biāo)是 1 個(gè)億。

晚點(diǎn):在同樣估值規(guī)模的具身公司里,千尋對(duì)營(yíng)收的計(jì)劃相對(duì)小,為什么?

韓峰濤:第一,模型沒(méi)到臨界點(diǎn),強(qiáng)行落地沒(méi)有意義?,F(xiàn)在的具身模型,做大部分任務(wù)都需要大量微調(diào),只有當(dāng) zero-shot(零樣本學(xué)習(xí))就能實(shí)現(xiàn) 70%-80% 的成功率時(shí),機(jī)器人才能快速放量。

第二,現(xiàn)在具身行業(yè)亂就亂在都在講落地。有些是披著具身外殼的傳統(tǒng)自動(dòng)化或上一代 AI;有些是簽了大訂單卻還沒(méi)交付。有很多投資人認(rèn)為 26 年是落地的 “生死之年”,落不了地行業(yè)就沒(méi)了,我們非常不認(rèn)同。

26 年的主題其實(shí)是數(shù)據(jù)量級(jí)和模型性能的突破,而不是落地和收入競(jìng)爭(zhēng)。真正大規(guī)模落地應(yīng)該在 27 年下半年到 28 年。

晚點(diǎn):如果你的這個(gè)核心判斷錯(cuò)了,可能會(huì)是錯(cuò)在哪兒?

韓峰濤:這個(gè)問(wèn)題我們內(nèi)部也討論過(guò)很多次,因?yàn)槲覀儠?huì)定期思考 “我們會(huì)怎么失敗”。

目前看比較樂(lè)觀。因?yàn)橛布凸?yīng)鏈已相對(duì)成熟,客戶有需求,公司也有錢,核心的卡點(diǎn)就是模型。而根據(jù)我們自己看到的 Scaling Law 曲線,基模能力的提升沒(méi)有太大懸念。

晚點(diǎn):如果 26 年確實(shí)是模型能力的淘汰賽,你覺(jué)得能上牌桌的公司具備什么特點(diǎn),或者已經(jīng)做到了什么?

韓峰濤:第一,肯定要有很強(qiáng)的 AI 背景。第二,賬上的錢足夠多。第三,在中國(guó),還是要有落地的規(guī)劃,得有強(qiáng)大的產(chǎn)投方以及商業(yè)化能力。

晚點(diǎn):有什么關(guān)鍵的觀察指標(biāo)嗎?

韓峰濤:獲得有效數(shù)據(jù)的加速度。

晚點(diǎn):25 年下半年才成立的一批新公司,獲得數(shù)據(jù)的時(shí)間還夠嗎?

韓峰濤:如果拿了很多錢,可以。因?yàn)楹芏?know-how,更早成立的公司已經(jīng)踩過(guò)了,我們花一年半,他們可能只需要 7、8 個(gè)月。

幾個(gè)月的差距目前不是很大的問(wèn)題,很多投資人看不出來(lái),市場(chǎng)上的錢也多;而且具身大腦今年會(huì)跑出來(lái)好幾家公司。

晚點(diǎn):你認(rèn)為具體是誰(shuí)?

韓峰濤:我反倒覺(jué)得 25 年出來(lái)的這些新公司做成的概率更高。因?yàn)楦绯闪⒌墓荆芏嘀饕跊_商業(yè)化,已經(jīng)不是大腦公司的基因了。

晚點(diǎn):千尋自己不也是 24 年成立的嗎?

韓峰濤:但我們 24 年成立第一天就聚焦模型的主航道。很多同行也問(wèn)我:“為什么千尋這么淡定?我們被誰(shuí)誰(shuí)卷得不要不要的?!?我說(shuō)原因很簡(jiǎn)單,卡點(diǎn)解決之前,要聚焦解決卡點(diǎn),也就是提升模型能力;卡點(diǎn)解決之后,才看速度。

在中國(guó)創(chuàng)業(yè),一定要在大廠下場(chǎng)前把自己變成中廠

晚點(diǎn):現(xiàn)在很多大公司也在投入具身智能,如小鵬、小米、騰訊、字節(jié),李想最近也在全員會(huì)上說(shuō),理想一定會(huì)做人形機(jī)器人。大公司入場(chǎng)會(huì)怎么影響競(jìng)爭(zhēng)格局?

韓峰濤:我在內(nèi)部經(jīng)常講,我們未來(lái)真正的對(duì)手就是這些大公司。華為、小米、理想這樣軟硬都做的企業(yè)更有可能做好。

晚點(diǎn):你覺(jué)得什么時(shí)候,更多中國(guó)大公司會(huì)把具身智能當(dāng)成一個(gè)重要戰(zhàn)略?

韓峰濤:28 年到 29 年。

晚點(diǎn):如果 26 年具身模型就有大的突破,理想等公司不會(huì)加大投入嗎?

韓峰濤:哪怕 26 年模型能力提升了,機(jī)器人對(duì)理想這樣的大公司依然是很小的市場(chǎng),因?yàn)檫€沒(méi)有大規(guī)模商業(yè)化。

什么時(shí)候大公司會(huì)砸海量資源?創(chuàng)業(yè)公司先證明這個(gè)市場(chǎng)存在,而且真跑出來(lái)了一些中等規(guī)模的創(chuàng)業(yè)公司。

所以我們?cè)趦?nèi)部一直講,速度是我們唯一的優(yōu)勢(shì)。在中國(guó)創(chuàng)業(yè),一定要在大廠下場(chǎng)之前把自己變成中廠。

晚點(diǎn):多大規(guī)模算中廠?

韓峰濤:至少一年賣 10 萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人

晚點(diǎn):多快實(shí)現(xiàn) 1 年賣 10 萬(wàn)臺(tái),才夠快,夠安全?

韓峰濤:我們的計(jì)劃是 2030 年。新能源車大概用了 6 到 7 年左右的時(shí)間,具身智能可能更短,5 到 6 年。

晚點(diǎn):中廠的條件包含盈利嗎?

韓峰濤:如果能 1 年賣到 10 萬(wàn)臺(tái),肯定是盈利的。

晚點(diǎn):很多一年能賣出數(shù)十萬(wàn)臺(tái)車的新能源車企仍沒(méi)有盈利。具身智能公司不會(huì)重蹈覆轍嗎?

韓峰濤:新能源車企的核心困境是產(chǎn)品同質(zhì)化導(dǎo)致的價(jià)格戰(zhàn)。具身智能要避免重蹈覆轍,關(guān)鍵就在差異化,否則銷量越大,庫(kù)存和虧損越大。我們定位是智能服務(wù)載體,賣硬件只是開始,持續(xù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和服務(wù)價(jià)值才是核心。具身智能機(jī)器人和系統(tǒng)賣出去后,連接才剛剛開始。

如果一開始就能融幾億美金,肯定直接 all in 數(shù)據(jù)

晚點(diǎn):前面提到,你認(rèn)為 26 年會(huì)是模型性能爆發(fā)的元年,因?yàn)閿?shù)據(jù)卡點(diǎn)已經(jīng)被解決了,千尋具體是怎么解決的?

韓峰濤:有兩個(gè)階段,24 年初千尋起步時(shí),首先要選擇是仿真、合成數(shù)據(jù)還是真實(shí)數(shù)據(jù)。我們當(dāng)時(shí)就判斷,仿真行不通。技術(shù)上,sim-to-real 的 gap(虛擬到現(xiàn)實(shí)的差距)很難被彌補(bǔ);行業(yè)上,參考自動(dòng)駕駛——那是最簡(jiǎn)單的機(jī)器人,自動(dòng)駕駛用的仿真數(shù)據(jù)也很少。

真實(shí)數(shù)據(jù)當(dāng)時(shí)有兩個(gè)主要來(lái)源,一是視頻數(shù)據(jù),就是讓模型去看網(wǎng)上人類干活的視頻,學(xué)一些動(dòng)作和常識(shí),這個(gè)高陽(yáng)已做過(guò)很多年。二是遙操作,這是 24 年到 25 年上半年的主流采數(shù)方式,它的好處是數(shù)據(jù)質(zhì)量很高,但成本高、采集效率低,沒(méi)法 scaling。美國(guó)做具身的公司,除了英偉達(dá),其他也都在用真實(shí)數(shù)據(jù)。

所以第一個(gè)階段,我們是用視頻數(shù)據(jù)做預(yù)訓(xùn)練,遙操作數(shù)據(jù)做微調(diào)。過(guò)去兩年我們積攢了 20 萬(wàn)小時(shí)的視頻數(shù)據(jù)。

但同時(shí),我們還需要一種可以低成本、大批量采集真實(shí)數(shù)據(jù)的方案,這就是從 24 年 5 月開始開發(fā)的現(xiàn)在的方案:在預(yù)訓(xùn)練階段加入可穿戴設(shè)備采集的數(shù)據(jù),用遙操作數(shù)據(jù)做微調(diào),最后讓機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境里通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲得 roll-out 數(shù)據(jù)(機(jī)器人自主完成任務(wù)獲得的數(shù)據(jù))。

這還是參考了自動(dòng)駕駛:先把車賣出去,一邊開車,一邊采數(shù)據(jù)。我們就想,能不能讓人一邊干活一邊采數(shù)據(jù)。所以當(dāng)時(shí)就開始搞可穿戴式設(shè)備。從 24 年 5 月到 25 年底,我們的可穿戴設(shè)備采數(shù)方案迭代了 4 代,有大小幾十個(gè)版本。同時(shí)也一直在迭代相應(yīng)的數(shù)據(jù)管線和算法。

晚點(diǎn):可穿戴式設(shè)備有很多種——UMI、外骨骼、動(dòng)捕,千尋具體做哪種設(shè)備,以及為什么這么選?

韓峰濤:我們現(xiàn)在都用,因?yàn)椴煌目纱┐魇皆O(shè)備有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。UMI(注:universal manipulation intelligence,主要采集和精細(xì)操作相關(guān)的手部位姿數(shù)據(jù)和力覺(jué)、觸覺(jué)數(shù)據(jù))只采手部的動(dòng)作,適合做雙臂訓(xùn)練,但如果去訓(xùn)一個(gè)完整的機(jī)器人,就不知道胳膊、腿怎么動(dòng)。想拿到這部分?jǐn)?shù)據(jù),就得用外骨骼。要獲得更精確的全身數(shù)據(jù),就需要?jiǎng)硬丁?/p>

所以我們是一個(gè)數(shù)據(jù)配方,可以說(shuō)它是 “全身的 UMI”——以一些相對(duì)低成本的傳感器,加一些算法設(shè)計(jì),讓人穿上后能一邊真實(shí)的干活,一邊獲得數(shù)據(jù)。

晚點(diǎn):實(shí)現(xiàn)你們現(xiàn)在這種采數(shù)方案的挑戰(zhàn)是什么?

韓峰濤:提升可穿戴式設(shè)備數(shù)據(jù)的可用性。一開始這些設(shè)備采回來(lái)的數(shù)據(jù)維度少、精度低,相對(duì)于遙操作只有 20% 到 30 % 的可用性。

過(guò)去一年半,我們一直在優(yōu)化設(shè)備本身和數(shù)據(jù)管線,就是對(duì)數(shù)據(jù)切斷、標(biāo)注、質(zhì)檢的整個(gè)流程,以及優(yōu)化模型,讓模型能從相對(duì)低質(zhì)量的數(shù)據(jù)里學(xué)到東西,這里面有很多算法改進(jìn)和創(chuàng)新。

我們把可穿戴式設(shè)備的數(shù)據(jù)的可用性從 30% 提升到了 95%,而成本只有遙操作的 1/10。

晚點(diǎn):你們現(xiàn)在積累數(shù)據(jù)的加速度如何?

韓峰濤:可穿戴設(shè)備,我們是從今年 1 月開始鋪量的,到 Q2 會(huì)有十幾萬(wàn)小時(shí)的數(shù)據(jù),我們今年要采 100 萬(wàn)小時(shí)的數(shù)據(jù)。

晚點(diǎn):開發(fā)可穿戴設(shè)備采數(shù)方案的團(tuán)隊(duì)是怎么學(xué)習(xí)的?有什么可參考的經(jīng)驗(yàn)?

韓峰濤:我們從自動(dòng)駕駛行業(yè)招了一些人,他們有數(shù)據(jù)工程化的經(jīng)驗(yàn),但是絕大部分,是我們 AI 團(tuán)隊(duì)和具身團(tuán)隊(duì)一起踩坑踩出來(lái)的。因?yàn)榈降资裁词呛玫臋C(jī)器人數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)該怎么處理,模型怎么去學(xué)這些數(shù)據(jù),全行業(yè)也沒(méi)有太多可參考的。

晚點(diǎn):25 年下半年,Generalist、Sunday Robotics 都陸續(xù)發(fā)布了他們的可穿戴設(shè)備采集方案,這些不是參考嗎?

韓峰濤:很少,因?yàn)槲覀儚?24 年就開始做了。看到他們的發(fā)布,我們也很開心,原來(lái)和我們做的是一樣的,而且做得很不錯(cuò)。

晚點(diǎn):不少投資人認(rèn)為,中國(guó)公司是在 copy 他們。

韓峰濤:這個(gè)問(wèn)題我們內(nèi)部也討論過(guò)。如果我們一開始就能融幾億美金,肯定直接 all in 數(shù)據(jù)。但是在中國(guó)創(chuàng)業(yè),如果沒(méi)有 demo 和商業(yè)化苗頭,很難持續(xù)融資。所以我們需要花一些精力在探索商業(yè)化上,客觀上會(huì)影響解決數(shù)據(jù)問(wèn)題的速度。

晚點(diǎn):你們實(shí)際在突破數(shù)據(jù)瓶頸上花了多少精力和資源?

韓峰濤:80% 以上。

晚點(diǎn):第一個(gè)卡點(diǎn)是數(shù)據(jù),再往后是什么?

韓峰濤:一是 scaling 的速度,把具身模型的性能從 GPT-2 提升到至少 GPT-3.5。然后是把性能達(dá)到 GPT-3.5 的具身大腦,批量落到某一個(gè)應(yīng)用上去。

所有你聽過(guò)的具身公司都去了寧德時(shí)代

晚點(diǎn):25 年至今,你們?nèi)诘搅烁噱X,如果模型是主航道,有必要現(xiàn)在開始做應(yīng)用落地嗎?你們已經(jīng)陸續(xù)有了寧德時(shí)代等大客戶。

韓峰濤:寧德時(shí)代我們是在 25 年元旦開始正式合作的。其實(shí)不考慮融資,也很有必要做商業(yè)化探索。

具身的核心是具身大模型,看具身,必須按大模型的邏輯看。相通之處是:大模型經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、agent 這些階段,具身還處在開始搞大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的第一個(gè)階段,此時(shí)就大規(guī)模落地,邊際成本很高,會(huì)很痛苦;所以我們 26 年到 27 年會(huì)用大部分精力提升基模。

但機(jī)器人和大語(yǔ)言模型有一個(gè)核心區(qū)別:它不是 “模型即產(chǎn)品”,模型只是產(chǎn)品的一部分。你不能等模型到了 3.5 才去想我到底要做電池機(jī)器人、保潔機(jī)器人還是零售機(jī)器人,那時(shí)就晚了。同時(shí),大模型前期主要用的是互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù),但具身智能需要工廠、倉(cāng)儲(chǔ)里的私有數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不是誰(shuí)都能采。商業(yè)化探索也是為了先去占數(shù)據(jù)的坑。



千尋的 Moz 機(jī)器人在寧德時(shí)代電池產(chǎn)線上工作。

晚點(diǎn):像寧德時(shí)代這樣的客戶,會(huì)允許你們用他們場(chǎng)景里的數(shù)據(jù)去訓(xùn)模型嗎?

韓峰濤:基模預(yù)訓(xùn)練是可以的。在早期,大家要有數(shù)據(jù)共享的默契,才能提升模型能力。但當(dāng)基模預(yù)訓(xùn)練好之后,大客戶落地時(shí)采的一些高精度的微調(diào)數(shù)據(jù)肯定是客戶自己的。

晚點(diǎn):你們和寧德時(shí)代的合作是怎么開始的?它當(dāng)時(shí)是在全行業(yè)招標(biāo)嗎?

韓峰濤:不是招標(biāo),是發(fā)需求。比較知名的、24 年之前成立的具身智能公司基本都去了。

當(dāng)時(shí)我和高陽(yáng)穿戴全套安全帽、安全服,一天走了兩萬(wàn)步,看了需求里的所有工序。因?yàn)樽鳛榧夹g(shù)負(fù)責(zé)人,他(高陽(yáng))也必須掌握兩種語(yǔ)言:技術(shù)語(yǔ)言和客戶語(yǔ)言。 如果不親自下場(chǎng)看,永遠(yuǎn)不知道真實(shí)產(chǎn)線長(zhǎng)什么樣。

千尋是第一個(gè)真正能在電池產(chǎn)線上干活的具身公司,到目前已經(jīng)參與生產(chǎn)了 1000+ 塊電池。

晚點(diǎn):寧德和其他公司的合作為什么沒(méi)有繼續(xù)?

韓峰濤:有的公司是和客戶交流有些 gap,和客戶不能主要講技術(shù),應(yīng)該講怎么理解他的場(chǎng)景、用什么具體方案。有沒(méi)有客戶語(yǔ)言,決定了當(dāng)技術(shù)突破時(shí),能不能找到 PMF。還有一種是選的場(chǎng)景比較小,潛在用量很少,現(xiàn)在處于在非真實(shí)產(chǎn)線測(cè)試的階段。

晚點(diǎn):還有什么不夠好的場(chǎng)景?

韓峰濤:打螺絲,打螺絲太難了。

晚點(diǎn):千尋在寧德做的是電池插拔檢測(cè),這個(gè)場(chǎng)景好在哪兒?

韓峰濤:第一,它能用到端到端模型,不需要對(duì)現(xiàn)場(chǎng)做自動(dòng)化改造,人撤下來(lái),機(jī)器人放上去就能干活。第二,插拔用到了力控技術(shù)。第三,這個(gè)工序的節(jié)拍相對(duì)慢。第四,容錯(cuò)率高,電池檢測(cè)的插頭相對(duì)大,第一次不行可以再試一次,不會(huì)損壞零件,如果去插那種精細(xì)的小插頭,一下沒(méi)對(duì)準(zhǔn)可能就壞了。

最重要的是,因?yàn)榍懊孢@幾個(gè)條件,這個(gè)場(chǎng)景讓機(jī)器人可以上真實(shí)產(chǎn)線干活,收集強(qiáng)化學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù),跑通整個(gè)技術(shù)鏈路。

其實(shí)寧德給大家提供了將近 200 個(gè)工序,我們是從 200 個(gè)工序里選了一個(gè)當(dāng)時(shí)的端到端模型可以實(shí)現(xiàn),節(jié)拍、容錯(cuò)率也合適,能真的上產(chǎn)線的場(chǎng)景,這需要很強(qiáng)的場(chǎng)景選擇能力。

晚點(diǎn):沒(méi)人去和你們搶這個(gè)場(chǎng)景嗎?

韓峰濤:實(shí)話說(shuō),這個(gè)場(chǎng)景是另一家具身智能公司先做的,做了快 1 年沒(méi)做成,撤了。

晚點(diǎn):你們做插拔檢測(cè)的過(guò)程中遇到了什么問(wèn)題,怎么解決的?

韓峰濤:沒(méi)有特別多。這是端到端模型第一次落地,我們主要做了兩件事:

- 第一,管理客戶預(yù)期。 明確告訴客戶這是一個(gè)全新的嘗試,前人沒(méi)做過(guò)。

- 第二,研發(fā)死磕現(xiàn)場(chǎng)。有段時(shí)間我們的技術(shù)人員長(zhǎng)期在寧德現(xiàn)場(chǎng)寫代碼、改模型。做這種落地,你不能在北京搞研發(fā),然后把模型發(fā)過(guò)去讓現(xiàn)場(chǎng)工程師去跑。研發(fā)必須在客戶身邊。

晚點(diǎn):這是一個(gè)很重的服務(wù)過(guò)程,怎么平衡服務(wù)好大客戶和你們自己提升模型能力的主線目標(biāo)?

韓峰濤:我們專門成立了 “寧德小分隊(duì)”,相對(duì)獨(dú)立地負(fù)責(zé)服務(wù)寧德,但他們有需求時(shí),公司也會(huì)給最高優(yōu)先級(jí)支持。這種 “研發(fā)長(zhǎng)在現(xiàn)場(chǎng)” 的模式,本質(zhì)是因?yàn)楝F(xiàn)在的模型能力太弱,必須靠大量人力和工程化去填坑。這種方式無(wú)法低成本復(fù)制,低成本復(fù)制還是要做標(biāo)品。

所以我們的核心目標(biāo)還是提升模型能力,將來(lái)會(huì)把最后 100 米的交付交給客戶自己。

千尋融了很多實(shí)業(yè)產(chǎn)投方,比如華為、小米、京東。這些大廠有場(chǎng)景,也有自己的具身部門,他們?nèi)钡氖悄P?。我們將?lái)可以給他們提供 “標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器人 + 模型 + 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)”,客戶可以基于這套系統(tǒng)針對(duì)下游任務(wù)自己微調(diào),開發(fā)自己的機(jī)器人 Agent。

晚點(diǎn):既然當(dāng)前的具身模型還不夠強(qiáng),那實(shí)際上你們?cè)?25 年給客戶交付的方案用的是什么技術(shù)?

韓峰濤:現(xiàn)在在現(xiàn)場(chǎng)用的也是端到端的 VLA 模型,但用的是我們上一代模型。所以我們選的場(chǎng)景也相對(duì)簡(jiǎn)單。

晚點(diǎn):上一代模型的后訓(xùn)練和工程部署實(shí)際花了多少人、多長(zhǎng)時(shí)間?如果換成新模型后會(huì)減少多少?

韓峰濤:寧德時(shí)代,我們從接觸到最后驗(yàn)收花了 11 個(gè)月,如果只算模型部分,大概是 2 到 3 個(gè)月。而基于我們現(xiàn)在最新的模型,我覺(jué)得能縮短到 1 個(gè)月。

晚點(diǎn):當(dāng)具身的基模更強(qiáng)之后,你們會(huì)逐步拓展哪些場(chǎng)景?

韓峰濤:整體節(jié)奏是先工業(yè),再商業(yè),最后進(jìn)家庭。

千尋 24 年底定中期目標(biāo)時(shí),高陽(yáng)提了雙十計(jì)劃:十年讓全球 10% 的人擁有自己的機(jī)器人。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)量級(jí),終局一定是家用。但在行業(yè)早期,我們先選更簡(jiǎn)單的場(chǎng)景,所以先工業(yè)。

傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人太笨,只能做固定、簡(jiǎn)單的工作,所以滲透率非常低。中國(guó)有 1 億制造業(yè)工人,但工業(yè)機(jī)器人保有量才 300 萬(wàn)臺(tái),每年新增約 30 萬(wàn)臺(tái)。全球工業(yè)機(jī)器人一年的銷售額也就 100 億美元,就是理想賣半年車。

如果具身大腦能替代 30% 的人工,工業(yè)市場(chǎng)的規(guī)模至少會(huì)提升一個(gè)數(shù)量級(jí)。同時(shí),有了 “大腦”,機(jī)器人也能從工廠走向服務(wù)業(yè)。

在這些 To B 行業(yè)里,我們篩選場(chǎng)景有五個(gè)標(biāo)準(zhǔn):市場(chǎng)大;在增長(zhǎng);集中度高,有大客戶;客戶付費(fèi)意愿強(qiáng);國(guó)內(nèi)外需求一致,在中國(guó)打磨的產(chǎn)品可以賣到全球。動(dòng)力電池是一個(gè)很好的方向,還有物流、酒店和零售,這是我們這一階段的重點(diǎn)。

晚點(diǎn):有很多近期新成立的具身智能公司直接瞄準(zhǔn)家庭服務(wù)場(chǎng)景。而在你們的計(jì)劃里,這是比較后期的場(chǎng)景。為什么你們的選擇不一樣?

韓峰濤:家庭確實(shí)是最大的市場(chǎng),但具身產(chǎn)品的落地要看各因素的匹配。

我不擔(dān)心模型能力。到 27 年,讓機(jī)器人在家洗衣服、收玩具、澆花,技術(shù)上都能達(dá)到。但還要考慮安全、隱私、價(jià)格等?,F(xiàn)在機(jī)器人普遍幾十公斤重,萬(wàn)一倒了砸到老人或小孩,就是巨大的事故。再說(shuō)電池,機(jī)器人的電池容量是電動(dòng)自行車的三倍,連自行車電池都不讓進(jìn)家門,何況機(jī)器人?需要等固態(tài)電池成熟,或者只能拖著線工作。

所以那種能滿屋子跑的通用家庭機(jī)器人確實(shí)相對(duì)遠(yuǎn)。但在家庭,尤其是歐美家庭,很多專用機(jī)器人可能會(huì)先爆發(fā)。

比如歐美很多人住獨(dú)棟,地下室放洗衣機(jī)、烘干機(jī)??梢宰鲆粋€(gè)機(jī)器人,專門負(fù)責(zé)操作洗衣機(jī)、烘干機(jī)、疊衣服。它的位置相對(duì)固定,可以插電用;也不會(huì)和人有太多接觸,可減少安全隱患。

所以具身的落地要綜合考慮軟件和硬件的進(jìn)展。

既然要費(fèi)這個(gè)勁,不如做點(diǎn)大事

晚點(diǎn):這次創(chuàng)立千尋之前,你已在機(jī)器人行業(yè)創(chuàng)業(yè)十年,是珞石的聯(lián)創(chuàng)和 CTO,為什么在 2024 年珞石已開始籌備上市時(shí)選擇重新創(chuàng)業(yè)?

韓峰濤:2015 年第一次創(chuàng)業(yè)是 “無(wú)知者無(wú)畏”。那時(shí)候覺(jué)得有技術(shù)、有政策、有熱潮,創(chuàng)業(yè)挺簡(jiǎn)單。第一份 BP 用 word 寫了 60 多頁(yè),投資人說(shuō):現(xiàn)在 BP 都用 PPT。

那十年,我們見(jiàn)證了工業(yè)機(jī)器人的國(guó)產(chǎn)化率從 3% 跑到超過(guò) 50%。但說(shuō)實(shí)話,工業(yè)機(jī)器人是個(gè)很小的市場(chǎng),大部分公司不賺錢。

為了讓機(jī)器人能干更多活、打開更大的市場(chǎng),上一批公司也是做兩件事:一是更好的硬件,給機(jī)器人加力控、3D 視覺(jué)等傳感器。二是結(jié)合第一代深度學(xué)習(xí),當(dāng)時(shí)做了縫衣服、磨刀等場(chǎng)景,這些都需要 AI 視覺(jué)加力控小腦,靠傳統(tǒng)規(guī)則方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)。但受限于上一代 AI 的能力,我們始終沒(méi)法構(gòu)造一個(gè)通用大腦。直到 2023 年初,我看到 ChatGPT。

當(dāng)時(shí)我覺(jué)得必須出來(lái),我意識(shí)到,大模型是真正的技術(shù)革命??陀^講,第一波深度學(xué)習(xí)熱潮只是 “技術(shù)進(jìn)步”,所以沒(méi)有誕生特別大的公司。但大模型不同,千尋要做的,就是把這場(chǎng)技術(shù)革命從虛擬世界帶進(jìn)物理世界。 這也是我一直想做的事。

晚點(diǎn):后來(lái)你怎么吸引高陽(yáng)成為合伙人的?創(chuàng)立千尋前你們并不認(rèn)識(shí):你的背景是自動(dòng)化和工業(yè)機(jī)器人 ,高陽(yáng)從伯克利再到回清華,一直做深度學(xué)習(xí)。

韓峰濤:這次創(chuàng)業(yè),我考慮的不是我會(huì)什么。我會(huì)做減速器、一體化關(guān)節(jié)、電機(jī)、整機(jī)……但這都不是具身智能最大的機(jī)會(huì),最大的機(jī)會(huì)是大腦,那我就去找誰(shuí)能做大腦。

我當(dāng)時(shí)微信里有 6000 多個(gè)聯(lián)系人,從 A 到 Z,我挨個(gè)去看誰(shuí)能幫我介紹,最后一共聊了 100 多個(gè)人。

晚點(diǎn):高陽(yáng)是你見(jiàn)的第幾個(gè)?

韓峰濤:高陽(yáng)是比較后面聊到的,23 年夏天。他也在找產(chǎn)業(yè)和硬件背景的人。所以我們是 “雙向奔赴”,他找 CEO,我找 CTO。

晚點(diǎn):密集聊 100 多人的感受是什么?

韓峰濤:靠譜的人太少,騙子太多。有的人想騙融資;有的人固執(zhí)地守著舊技術(shù);還有人想帶一堆自己的人來(lái)。

具身至少是個(gè) 20 年的事業(yè),合伙人必須能并肩戰(zhàn)斗 20 年。所以選高陽(yáng),我有兩個(gè)硬指標(biāo):第一,技術(shù)要靠譜。 24 年融資時(shí),投資人笑我不懂 AI,但有一點(diǎn)我很確定:既然是大模型的機(jī)會(huì),合伙人里就必須有人懂大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練。高陽(yáng)從 17 年就開始研究端到端自動(dòng)駕駛,又知道怎么用互聯(lián)網(wǎng)視頻做訓(xùn)練,在技術(shù)上絕對(duì)靠譜。第二,價(jià)值觀趨同。 我倆反復(fù)聊了十幾次,就是在確認(rèn)能不能長(zhǎng)期跑下去。創(chuàng)業(yè)過(guò)程中一定會(huì)有爭(zhēng)吵,甚至?xí)锌简?yàn)人性的決策時(shí)刻。最終決定團(tuán)隊(duì)會(huì)不會(huì)分裂的,就是價(jià)值觀。 拿我們鄭總(千尋聯(lián)創(chuàng)鄭靈茵)的話說(shuō)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該是價(jià)值體系趨同,能同頻共振。

晚點(diǎn):你們共同的價(jià)值觀是什么?

韓峰濤:信任,追求卓越,實(shí)事求是。不知道會(huì)說(shuō)不知道。

晚點(diǎn):你們的技術(shù)背景和思維方式不同,真的開始一起創(chuàng)業(yè)后有過(guò)什么碰撞和分歧嗎?

韓峰濤:robotics 的思維是基于規(guī)則、建模,AI 是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。我自己到 24 年下半年會(huì)更清晰地意識(shí)到,我的一些決策還是受原來(lái)機(jī)器人行業(yè)的認(rèn)知的影響,而具身是 AI 行業(yè)。

晚點(diǎn):當(dāng)時(shí)具體發(fā)生了什么?

韓峰濤:24 年 5 月之后,我們?cè)谕瑫r(shí)做可穿戴式設(shè)備,自研機(jī)器人和訓(xùn)第一代模型。當(dāng)時(shí)需要遙操作的數(shù)據(jù),到下半年,第一代硬件還沒(méi)出來(lái),導(dǎo)致沒(méi)法采數(shù)。高陽(yáng)說(shuō)這不行,要不我們?nèi)ベI一些無(wú)限方舟的臂。我當(dāng)時(shí)想,這個(gè)臂和我們自己的構(gòu)型不一樣,這部分?jǐn)?shù)據(jù)可能會(huì)被浪費(fèi)。高陽(yáng)說(shuō)不行,必須得買。

回頭看是應(yīng)該更早買,這事來(lái)回溝通了 1 個(gè)多月,再加上后面給這些臂修 bug 和調(diào)試,整體可能耽誤了模型進(jìn)度 2 個(gè)多月。這是一個(gè)認(rèn)知問(wèn)題,從 AI 視角看,數(shù)據(jù)在初期是最重要的。

晚點(diǎn):你們挺有默契,我之前問(wèn)高陽(yáng)這個(gè)問(wèn)題,他說(shuō)的也是這件事。

韓峰濤:我覺(jué)得其他人做的機(jī)械臂沒(méi)有我做得好。

晚點(diǎn):一種行業(yè)老兵的自負(fù)。

韓峰濤:對(duì)。

晚點(diǎn):后面你們遇到類似的決策分歧,怎么處理的?

韓峰濤:只要是在提升模型性能的主航道上的研發(fā),就堅(jiān)決投。具體決策會(huì)更多依賴高陽(yáng)。我是機(jī)器人老炮,高陽(yáng)也是 AI 老炮,從 14 年去美國(guó)讀博到現(xiàn)在,也搞了十幾年了。

很多對(duì)未來(lái)的判斷,不可能有 100% 的證據(jù),它依賴于長(zhǎng)久浸泡一個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)的直覺(jué)。

晚點(diǎn):面對(duì)新問(wèn)題時(shí),過(guò)去的直覺(jué)可能會(huì)錯(cuò),怎么辦?

韓峰濤:沒(méi)法完全避免。糾錯(cuò)靠?jī)牲c(diǎn):要么自己發(fā)現(xiàn)自己錯(cuò)了,要么別人指出,你能接受,第二種更常見(jiàn)。所以千尋一直強(qiáng)調(diào)信任文化。如果你相信對(duì)方提意見(jiàn)是為了公司好,為了你好,接受建議就會(huì)變簡(jiǎn)單。

晚點(diǎn):上一次創(chuàng)業(yè)十年,你自己并沒(méi)有拿到大結(jié)果,這次創(chuàng)業(yè),想走多遠(yuǎn)?

韓峰濤:面對(duì)這樣一個(gè)大的機(jī)遇,我們是奔著做一家偉大公司去的。其實(shí)一個(gè)人不管干啥,哪怕是開煎餅攤、開咖啡館,想做好都極艱難。既然都要費(fèi)這個(gè)勁兒,不如做點(diǎn)真正的大事。

客觀講,以前沒(méi)這種機(jī)會(huì)。搞工業(yè)機(jī)器人,做得再好也只是一個(gè)垂直行業(yè),甚至都改變不了行業(yè)。但在 AI 這個(gè)賽道,我們有可能改變世界。

題圖來(lái)源:千尋智能

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金銀大漲 市場(chǎng)仍在評(píng)估沖突會(huì)否長(zhǎng)期化

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