李丰
大家好，我是峰瑞资本的李丰，欢迎大家来到新一期的产业观察。这次产业观察我们请到了星际光年，我们一个被投企业，它的创始人兼CEO魏德浩，包括我们科技组相关的投资同事闫千航，他们两位在腾讯新闻的有料时间栏目和腾讯的薛芳老师一起聊了聊灵巧手，这也是星际光年本身创业的方向。灵巧手在我们现在的对机器人的理解当中作为了原来不太典型，但今天随着人形变得非常重要和未来之后，它们变成了人形当中上肢里最重要的一个跟现实世界进行交互的环节。那今天的聊天内容呢也涉及到了从创业者本身在从学校到商业社会中间的心路历程和转。变以及体会，当然更重要的是在机器人的这个人形机器人的灵巧手这个环节，各种不同的解决方案各自会具有的特点，以及今天从技术上不管是软件算法、硬件这些能力上，我们能看到的各个解决方案的同和比较。当然同时也包括面向未来来看，今天的灵巧手到最终我们希望机器人能实现的各种灵巧跟物理世界的交互和操作中，还有哪些地方值得期待和能够更好的面向未来提供我们所需要的各种各样的服务型，包括工业用的人形机器人。也欢迎大家有更多的问题和意见能够在评论区留下。今天是有料时间的第三期，欢迎星际光年的魏总和峰瑞资本的严总来我们直播间。下面请魏总和严总自我介绍一下。
魏德浩
大家好，我是魏德浩，深圳星际光年的创始人和 CEO。星际光年主要做灵巧手的软硬件平台开发。
闫千航
大家好，我叫闫千航，来自峰瑞资本，现在是一名峰瑞资本的科技投资人，主要关注前沿科技和泛交叉领域。机器人也是我过去几年比较关注的方向，魏总也是我们去年投的第一轮天使轮项目。
薛芳
魏总其实在各个大厂都待过，包括腾讯、字节、小米。你当时为什么从字节离开，选择做灵巧手？
魏德浩
其实做灵巧手这件事情，我在 2021 年就开始做了，到今年也做了 4 年的时间。从 2022 年开始，我们就看到整个大模型带来的泛化能力，首先在数字世界得到了一些体现。经常会听到一些新闻，比如 AlphaGo 战胜李世石，包括腾讯《王者荣耀》的研发人员也训练出了非常好的 Agent，在对战过程中甚至能打败使用甄姬的非常优秀的玩家。
这件事情我也想了很久。我们看到 AI 模型本身的通用操作能力，能不能带到真实世界？带到真实世界的前提，是它要具备一个非常好的载体，也就是机器人的本体。对于这个本体，马斯克所讲的人形机器人是一个很好的通用载体。
在这个过程中，我们看到机器人如果真正想做操作、想和世界交互，就离不开一双非常完美的手。手迄今为止仍然是最好的、最通用的末端夹具。在我去年的时候，包括在字节的时候，我们也看到说整个市场上呢是没有一个很好用的手。这件事情对于 AI 在真实世界中的应用来说，是一个很大的困难，也是最触动我的地方。
另外，我又有多年的灵巧手研究经验。我从 2021 年在清华做灵巧手开始，就是自己一个人做结构、做硬件、做运动控制和算法，所以就打算出来创业。更多的是想为这个市场、为整个具身智能时代打造一款真正好用的灵巧手。这也是我创业的初心，到今天也没有改变。
薛芳
闫总，魏总当时也是这么说服您投资的吗？当时给您讲了些什么？
闫千航
其实当时讲的故事跟现在没什么区别。我认识魏总应该是去年的 5 月份左右，那时候魏总还没毕业。他当时在北京租了一个小房子，是一个卧室的小单间。走进他的卧室，里面摆满了各种各样的加工设备，比如 CNC、桌面 3D 打印机，还有他的样机和工程版，都摆在桌上。
他自己就在这个小房间里搭出了最早的原型机，非常像一个经典的极客，或者说一个动手能力很强、想改变世界的年轻人创业的样子。
薛芳
魏总也是毕业就创业，对吗？
闫千航
一毕业就创业，非常有勇气。他是一个对这件事情非常热爱，而且真的是发自内心想去改变世界的人，这一点非常重要。
大家总在说，中国的工程行业或者各种工程技术发展离不开借鉴。但中国每一次创新，都是由一些有自己追求、有理想的人推动一点点小的变革，逐渐积累起来的。
当时魏总给我的感觉，就像是他想在机器人行业真正用自己的创意去改变原有的、大家可能已经习惯和接受的设计方案，然后做一些底层创新，打破现在应用中的僵局。这个就是我们所谓的破坏式创新，在魏总当时跟我们聊的过程中非常明显。
最直观的结果是，当时灵巧手要么很贵，要么不太好用。魏总当时想到的底层结构创新和技术创新，不管是机械结构上的，还是控制方面的，都能把灵巧手原来各个指标相互冲突、此消彼长的瓶颈状态，变成各个指标齐头并进、同步优化的状态。这是非常让我欣赏的一点。
薛芳
您刚才谈到了热爱。我当时梳理过王兴兴的资料，王兴兴好像也是从高中阶段，甚至小学阶段就开始……魏总，您能不能讲讲这种热爱，包括从各个大厂的历练，到最后决定进入这个赛道，整体的路径是什么样的？
魏德浩
可以。我从小就是一个很典型的理工男，平时也喜欢捣鼓一些小的发明创造。我来自河南，我们那里其实竞争很激烈。高中之前，我可能把更多时间花在学习上。
高中的时候，我就立下了志向：专业只有两个选择，要么做机器人，要么做火箭。后来我来到了被誉为“机器人黄埔军校”的哈尔滨工业大学，第一志愿报的是机电工程专业，就是去学机器人。
到了之后，很自然地从大一开始疯狂接触各种各样的机器人。大一时大家更多是在上基础课程，但我当时就想做一些能动起来的机器人。我记得很清楚，刚入学就拉着室友一起参加大一年度竞赛，组队做自己的机器人。
我做的第一个机器人，是和室友一起做的乒乓球捡球机器人。当时其实不太懂专业知识，甚至 CAD、Inventor、SolidWorks 这些设计软件都不太会。我们就开始自学软件，通宵达旦地想各种结构，又去请教老师，想办法把机器人做得尽可能完美。最后我们还拿了一等奖，这件事情算是我大学机器人研发的起点。
从那以后，大学阶段我一直痴迷于各种机器人的创造。从最开始的乒乓球捡球机器人，到大二立项做智能切菜机器人；大三做移动硬盘夹爪机器人；大四做蛇形绳驱机器人、手术机器人和探针机器人。后来我又去了香港中文大学，做形状记忆合金的脑部手术机器人；在 KAUST 做 FPGA 机器人的控制。
我在大学期间，可以说尝试了各种各样的机器人设计和控制。后来我保送到清华，有一个契机是看到了一篇 OpenAI 的文章。他们当时用强化学习训练灵巧手去转魔方，这件事情给我的震撼很大。
我在大学做过这么多机器人和机器人的控制，深刻明白一个道理：低自由度，也就是 7 自由度以下的机器人，都可以很好地通过传统控制来控制。但我们从来没有敢想过，一个 20 个主动自由度以上的机器人要怎么控制。这对传统控制算法来说是难以想象的，尤其是灵巧手这种要和物体实时交互的机器人。
因为这不只是控制的问题，还要考虑和物体交互之后，物体发生变化时，我们应该采取什么控制策略。这对传统控制来说是一个灾难。我们看到 OpenAI 竟然可以用强化学习把这件事情做得这么好，当时我特别受触动，也激发了我对机器人，尤其是灵巧手进行更深层次探索的渴望。
2021 年开始做这件事情时，想要获得一只灵巧手是极其困难的。可以明确告诉大家，2021 年国内真正能够拿出来销售的高自由度灵巧手，其实没有。国外只有 Shadow Hand，但 Shadow Hand 的价格要 90 万到 220 万元，我们也没有办法负担。
后来我就跟导师说，能不能自己做一只灵巧手，再在上面做强化学习控制。因为我要做 AI 对机器人、对灵巧手的控制，所以就自己从头搭建了一只灵巧手。
搭建灵巧手的过程也特别有意思。当时其实有比较多的技术路线可以选择，大致包括绳驱、连杆传动、人工肌肉传动和电机直驱 4 种方案。我做了很多研究。
对于灵巧手来说，我们希望它具备像人手一样的柔顺性、精度和负载，同时重量也要和人手差不多，这些都非常重要。连杆传动和电机直驱受设计限制，只能做到有限负载，或者牺牲体积来实现较大负载。
但对于灵巧手来说，如果体积很大，就不能叫灵巧手，而更像一个多轴机械臂。如果负载很小，也没有办法实现真正的通用性。所以我研究下来觉得，只有绳驱方案才能真正达到高负载、高自由度、高速度和高精度。
尽管这条路很难，因为当时做绳驱的人更少，而且极其不稳定，但我还是坚定地选择了这个方向，并且一直做了下来。
薛芳
我之前大概在强脑科技见过他们的产品，看起来还是机械手臂，不太像灵巧手。您刚才一直谈到“灵巧”，它大概就是您想要的产品，或者说未来包括我们选择的技术路线，以及产品最终长什么样？您可以描述一下吗？本来想让您把产品也带过来的。
魏德浩
我们的终极目标，是希望灵巧手真正做到形似人手，性能媲美甚至超过人手。达到这样的手，我们才认为它真正具备实用价值。
过去大家对灵巧手的认知，可能更多是在假肢行业。这是因为机器人控制很难，刚才讲过，很难控制高自由度灵巧手。对于假肢来说也是一样，所以我们看到世界上很多假肢灵巧手，实际上都是自由度相对较低的灵巧手。
自由度其实就是灵巧度。一般来说，自由度越高，灵活性就越高。刚才您看到的灵巧手比较机械、不够灵活，就是因为自由度比较低。到今天，我们已经可以通过 AI 控制 15 自由度，甚至 20 自由度以上的灵巧手。这样一来，灵巧手的灵活性就比过去的假肢灵巧手好很多。
薛芳
目前我们的技术路线是怎么确定下来的？
魏德浩
我们的技术路线不是今天确定的，也不是去年创业时才确定的，而是我在 2021 年开始做灵巧手时就确定了。
刚才讲到，技术路线包括电机直驱、连杆传动、人工肌肉传动和绳驱。这里可以多讲一点。电机直驱，是把电机直接塞到每个关节里面，让电机直接转动，所以也叫关节直驱或电驱手。
这种方案的优点是控制非常简单，可以直接控制每个关节，和传统机械臂很相似。但缺点是，如果希望手做到和人手差不多的体积，能够塞进关节里的电机其实很小。电机越小，能够产生的扭矩和速度就越有限，要么牺牲扭矩，要么牺牲速度。
所以今天我们看到的电驱手，扭矩和速度一定会受到限制。它没有办法真正达到媲美人手的形态。
第二种是连杆传动。它是把电机放在手掌里面，再通过连杆带动每个关节运动。它的优势是，电机直接放在手掌里，手指可以做得相对纤细，也可以塞进更多自由度。
但连杆传动是一种刚性结构，真正执行任务时，抗冲击性不够。碰到物体，尤其是受到外界强干扰时，碰撞会通过刚性连杆直接传导到手掌里的电机上，很容易造成损坏，所以这种方案的抗冲击性不强。
另外，电机都放在手掌里，而手掌又放不下太多大电机，所以电机仍然受限，无法做到很高的扭矩或很大的速度。今天如果把连杆方案做到 15 自由度以上，手掌会非常厚，这也是大家很难解决的问题。如果继续做大，就背离了灵巧手的初衷，也没有办法适配很多任务。
第三种是人工肌肉方案。它是希望发明一种新材料，模拟人的肌肉，按照人类肌肉的布局排列，然后利用材料的特性，比如受热收缩或受热弯曲，去带动手指结构运动。
我之前做过 SMA，也就是形状记忆合金材料，在清华也接触过 LCE，也就是液晶弹性体材料。我们预计，这项技术成熟可能还要 15 到 20 年，目前完全是实验室产品。
从仿生学角度来说，绳驱是最合理的。对人手而言，所有驱动肌肉大部分都在小臂的位置，再通过肌腱连接到手指关节。本质上，人手就是一种绳驱方案。
第二，绳索本身具备一定的抗冲击特性。我们用自己的绳驱灵巧手去执行任务时，即使手碰到没有预料到的外界冲击，或者碰到桌面，也不会停机或损坏。比如训练模型时，手碰到了人，绳驱结构本身的柔性也不会对人造成威胁，所以整个方案的柔性非常好。
第三，绳驱的上限更高。灵巧手的上限包括速度、负载、体积、重量和精度。从这些指标来看，绳驱灵巧手是唯一能够同时把几个指标都拉到较高水平的方案，也是最接近人手的方案。
但市场上并不是所有人都认可绳驱，是因为绳驱也有天然的问题。第一是绳索寿命，第二是绳索本身是柔性结构，长期使用会发生蠕变，也就是变长。绳索变长之后，如何重新张紧，会对控制精度和负载产生很大影响。
此外，绳驱灵巧手、柔性并联绳驱机器人，以及绳驱柔性传动结构的控制问题，都是绳驱目前最受诟病的地方。
绳索寿命是我们必须直面的现实。绳索就是没有刚性连杆耐用，也没有铝合金耐用，这是很正常的情况。想要做出寿命长的手，就必须自研绳索。
这里有一点不同：过去没有专门为灵巧手设计的绳索。灵巧手需要的绳索，并不是单纯抗断裂能力强就够了，而是要具备很强的综合性能。它需要抗断裂，但我们又不希望断裂伸长率太高，也就是不希望蠕变太大；同时希望它有一定弹性，还要具备较高的耐磨性。
因此，今天灵巧手需要的是全新的绳索。前前后后，为了这件事情我们测试了全世界大约 30 种不同绳索，包括极限运动使用的绳索、国内外其他灵巧手使用的绳索、钓鱼线，以及跳伞使用的伞绳。我们逐一测试了它们的性能，最后发现没有一种绳索是专门为灵巧手设计的。
在这个基础上，我们自研了自己的 Python Cable 绳索。我们花了很长时间探索不同材料的性能，改进工艺，研发自己的绳索。现在，我们能把绳索寿命提升到 50 万到 80 万次的量级。
第二个问题是绳索的蠕变。这对所有绳驱灵巧手都非常关键，也是过去一直没有解决好的问题。此前大家提出过各种方案，比如从结构上增加张紧轮，或者从算法上解决，但都没有很好地解决。
归根结底，我们总是需要一个张紧结构，不管是增加额外电机控制张紧结构，还是手动拧紧，本质上都是一个长期使用过程中的顽疾：必须停机做预紧。
为了解决这件事，我从结构上设计了一种可以自动张紧的结构，并搭配自己编写的运动算法，让绳索在使用过程中能够自动张紧。
薛芳
闫博士怎么看星际光年的技术路线？刚才魏总谈到了 4 种路线，星际光年选择了绳驱技术路线。您怎么看这个选择，包括目前这条技术路线在市场上的情况？
闫千航
我们在 2022 年投资人形机器人之后，一直在看上下游核心零部件的供应链机会，灵巧手是我们非常关注的一个方向。
路线之争首先要明确目标。灵巧手的目标是接近人一样灵巧，同时保证精度和负载，最后还要成本可控，当然是越便宜越好。
当时看这几条路线，我们先从性能上限和目标出发，很快就收敛到两个方向：一个是关节电机，一个是绳驱。人工肌肉或者记忆合金的方案，也可以看到韩国一些报道，比如某个大学在做人工肌肉或记忆合金的手，但我们也对这类方案做了成熟度判断。
目前来看，绳驱手更接近从实验室走出来、落地为产品并实现商业化的阶段。所以从投资角度看，当时我们认为绳驱手更符合投资节点，技术相对成熟，虽然有问题，但这些问题是从实验室走向产品过程中可以解决的问题。
对比关节电机方案，我们认为它同样面临挑战：要把电机做得特别小，同时性能又很好，这本身就是传统电机行业的难题。绳驱的好处是，手上没有太多机械结构部件，可以做得非常轻，动力部件也不需要放在手上。
我们也做过假设，如果绳驱真正成熟，未来成本下降的空间可能比关节电机灵巧手更大。
薛芳
从去年或者从 2023 年大家并不怎么关注灵巧手，到现在却非常关注，而且行业里也有很多公司进入这个方向。大家怎么看？
闫千航
这个问题可以分成几派观点。肯定有一派认为灵巧手没有必要，觉得夹爪已经可以解决所有问题。这种声音一直都会有，其实不需要太纠结，只要真正做出一款好产品就可以回应。
还有一种说法是，灵巧手有可能成为具身智能的操作系统。我们的看法是，灵巧手是具身操作过程中机器人和物体交互的核心媒介。这个媒介决定了操作的灵活性和复杂性，非常重要。
现在大家都很期待，也有很多公司开始强调要做绳驱灵巧手，并发布了一些产品。从用户角度看，具身智能研究人员和机器人从业者都非常期待中国真正出现一款好用、耐用、便宜的绳驱灵巧手，让他们可以买回去做具身智能研究。
薛芳
您刚才谈到了韩国。美国这边是什么情况？美国实验室之前也做过一些，魏总应该比较了解。
魏德浩
欧洲更多一些。最早做这些灵巧手的，其实很多都和航空航天相关，因为他们需要在太空中进行精细操作。德国宇航中心最早做过灵巧手，是关节电机版本的，也有连杆驱动版本。
Shadow Hand 来自英国，欧洲这边做得更多。美国也有一些实验室做过灵巧手，但长期来看，只要是以硬件为基础、以软件提升能力的软硬件一体产品，中国的优势是最大的，供应链优势也是其中一部分。
任何工程产品从研发设计走向成熟，都离不开高频次迭代，工程迭代是最重要的。很多产品一开始设计得非常美好，但如果没有经过大量磨合和迭代，很难变成耐用、可靠的产品。
薛芳
这个迭代也包括和供应链、下游客户的反复配合。峰瑞会不会在投后帮助星际光年做这类连接？
闫千航
当然。我们现在会和魏总配合，介绍很多下游客户、上游供应链以及各种场景，像您说的，通过高频次迭代让产品走得更快。
薛芳
刚才谈了很多路线。
闫千航
需要客户反馈意见。大量用户使用之后反馈经验，我们就能知道问题在哪里，然后以最快速度修正问题，继续推进。
薛芳
目前是小范围使用，还是已经大范围使用？效率提升明显吗？会用在哪些地方？
魏德浩
现在处于这样一个阶段：高自由度灵巧手还没有特别完善的控制模型。所以今天高自由度灵巧手最直接的商业用途，就是被各种想研究具身智能操作的人买回去，研究能够运行在手上的灵巧操作系统。
大家可以买回去，尝试让它抓取物品、弹钢琴、盘核桃，或者做各种稀奇古怪的事情。
薛芳
我还有一个投资方面的问题。目前具身智能很热，但脑机接口也是一个很细分的领域。这一块和今年脑机接口的热度是什么关系？
闫千航
从投资维度来看，脑机接口是一个已经热了很久的概念，热了十几年，每隔几年会在技术突破时出现一波热潮。我觉得它更多是建立在对未来的预期上。
对脑机接口来说，无论是交给机器人控制，还是由人脑通过脑机接口控制，灵巧手本质上都是一样的：控制信号给到手，手再动起来。我们昨天也看到一个视频，一个人的手放在桌上，通过脑机接口之后，手在那里运动，和人手是断开的。
这是大家对未来应用场景的预期。假设灵巧手真的非常好，能够媲美人手，再加上一个比较好的脑机接口，作为假肢来说就是一种迭代性的体验。
以这个需求往回推，技术就离不开脑机接口和灵巧手的同步进化。两个技术往往会在某些节点结合起来，但目前其实都还不成熟。今天大家想把它用在机器人上都还没有完全做好，所以第一步应该先在机器人上把这件事情演进成熟。机器人可以允许手暂时不那么灵活，或者动作不那么完美。
薛芳
魏总，您怎么看它未来的应用？从热爱到改变世界，中间肯定有一个具体想法，您可以跟我们分享一下吗？
魏德浩
我们的使命是推动具身智能通用操作，引领产业变革，真正实现落地。
灵巧手在这里面承担的是通用末端夹具的角色。要推动具身操作落地，第一类事情是让 AI 真正具备通用能力，也就是让 AI 能够理解场景，在工厂或家庭中遵循人的指令完成特定任务。
在硬件层面，如果没有一个好的末端执行器，也没有办法真正执行这些任务。我们认为，目前具备通用操作能力的世界上所有东西里，真正具备通用操作能力的只有人的手。
这就是为什么大家今天都在做灵巧手，因为灵巧手在物理意义上真正具备通用操作能力。
第二，如果要做真正通用的 AI 模型，一定离不开数据。我们要获得更多数据，最重要的一点就是从人手上获得数据，而不是从两指夹爪、三指手或四指手上获得数据。
今天我们能从人手上获得最多的数据。不管是海量互联网视频，还是通过采集人类动作数据，最容易获得的都是人手数据。
要推动具身智能真正落地，一方面是 AI 模型，另一方面是通用末端夹具。从数据和操作能力来看，这个通用末端夹具的形态就是灵巧手。这是我们做灵巧手的核心原因。
但只有一只灵巧手也不够。刚才闫总也讲过，把一只灵巧手送给客户之后，客户能拿它做什么？这是一只 20 个主动自由度，或者至少 15 个主动自由度的灵巧手。
客户拿回去之后，想让它抓一个杯子，就需要给 15 个关节编码，每个关节要运动到某个特定的关节位置和角度。面对不同的瓶子、不同的杯子，还要设计不同的角度，这个角度怎么设计是一个很大的问题。
传统机械臂不一样。我们买回来一个 6 轴或 7 轴机械臂，也可以是 3 轴、4 轴、5 轴，然后写一个动力学模型和运动学模型，给定末端位置，机械臂就能运动到那个位置。
但对于灵巧手来说，这种方式不适用。拿到一只灵巧手之后，用户实际上用不起来。
所以我们引入了一个概念：灵巧手是一种全新的机器人形态，是人类历史上第一个由 AI 定义的硬件。如果只出售灵巧手硬件，它是不完整的，我们也不想只出售硬件，因为用户真的用不起来。
我们想做的是软硬件一体的灵巧手操作平台。用户拿到我们的手之后，手上会集成一套操作小脑模型，能够真正帮助用户完成操作任务。
这里提到的“AI 定义的硬件”，其中的 AI 就是小脑模型，也就是灵巧手本身的小脑模型。更通俗地说，它让手具备一些基本操作能力，并且直接集成在手上。
我认为，下一代灵巧手都应该把完整的小脑模型集成到手上。这样用户拿到手之后，就能直接进行一些动作，比如转核桃、把桌上的咖啡端过来。这些动作都需要灵巧手的小脑操作模型来完成。
还有一点，我之前也做过 VLA 大模型。一个 10B 规模的 VLA 大模型，控制频率大概是 3 到 10 Hz，没有办法满足灵巧操作对高实时性的需求。
比如让灵巧手把咖啡端过来，中途有人碰了一下咖啡。对人来说，我们可以非常快速地调整姿势，因为人的控制是分层的，信号可能只传到脊髓，就可以直接完成控制。
但如果是 VLA，今天要把被碰到的情景通过视觉传回大脑，再做判断，然后执行。这样过去可能已经有 300 毫秒到 1 秒。等这个指令传过来，咖啡早就倒了。
这就是为什么我认为 VLA 今天不太适合做灵巧操作。除非未来我们发明一种全新的范式，把 VLA 做成反应非常快、非常轻量化的模型，并部署到端侧。
按照现在的技术状态和网络架构，Transformer 这种架构其实比较慢。这是制约 VLA 大模型落地灵巧操作的一个很大问题。
所以今天我们看到，所有所谓用在灵巧操作上的 VLA 模型，大部分都是把灵巧手编码成一个简单的两指夹爪，或者做一些 Pick and Place。这会限制大家的想象力。
有人会问：既然 VLA 模型用在灵巧手上，但灵巧手只做 Pick and Place，那为什么不直接用两指夹爪？这是因为今天还没有人真正做出灵巧操作模型，而是把灵巧手当成两指夹爪在使用。
如果我们真正有一个灵巧操作模型，去做真正的灵巧操作，大家就会看到灵巧手更多的可能性。今天无论算法还是硬件，都限制了大家对灵巧操作上限的想象。
我们希望提升灵巧硬件能力，带来真正的技术突破，让大家看到灵巧操作和通用操作可以有更大的想象空间。
薛芳
小脑模型相对来说更适配灵巧手，可以这么理解吗？
魏德浩
对，更适配灵巧手。
薛芳
您刚才也谈到了数据。现在数据采集，包括开源硬件社区和开发者生态，是不是也在同步建设？
魏德浩
对于操作模型来说，数据是非常关键的一环。我在 2023 年，包括在小米和字节时，都搭建过各种各样的数据采集系统。
笼统来说，数据采集系统可以分成两类：一类是遥操作，一类是数据手套采集。遥操作是目前最常见的方式，也就是通过 A 地到 B 地对机器人进行实时遥操作。比如人戴上手套，遥操作灵巧手。
这种方式采集的数据非常真实，因为遥操作机器人采集到的就是机器人自己的数据。但它虽然准确，却不快，效率很低。一个数据采集工人可能一天只能采集几百条数据。如果要达到上亿条数据的规模，需要投入非常高的时间和人力成本。
第二种方式是直接用数据手套采集人手数据，再映射到灵巧手上。这种方式很快，戴上数据手套直接采集人手骨架信息，一天可以采集几千条，甚至上万条。
但人手毕竟和灵巧手存在差异，数据迁移会有一定精度损失。所以我把这两种方式概括为：遥操作很准，但不快；数据手套很快，但不准。
有没有一种又快又准的方式？我在研究生期间、在清华做研究时，就发现了这个问题，于是自己发明了一种内外骨骼双模态数据采集系统。
这个系统贯彻的理念，就像幼儿园老师教孩子写字一样，手把手地教。我也像幼儿园老师一样，手把手教灵巧手做各种动作和操作，并把这个理念带到了整个数据采集系统中。
我发明了内骨骼数据采集系统，直接穿戴灵巧手，然后手把手教灵巧手采集数据。一方面，采集到的数据就是灵巧手自己的数据；另一方面，又可以通过人手直接采集，速度非常快，所以是一种又快又准的方案。
这个方案我在 2021 年、2022 年就提出了。最近包括斯坦福、MIT 的一些研究人员，也在跟进我们的工作，做类似的内骨骼数据采集方案。未来我们仍然希望它成为主流数据采集方案之一。
除了这件事情，我们也在鼓励大家 DIY 自己的灵巧手。因为我在研究生期间没有可以供自己 DIY 的硬件，所有硬件都是自己搭建的。创业之后我就觉得，中国乃至全世界一定有很多像我一样的极客，他们没有豪华的实验室，也没有条件配备各种灵巧手，但大家都想做这个很热门的方向。
所以在创业过程中，我给自己立下了一个目标：让全世界所有像我一样的极客，都能快速、很好地 DIY 自己的灵巧手，做自己想做的研究。
在产品研发过程中，我们也开放了一部分技术，把自研的关节模组开放出来。基于这套灵巧手专用的微型关节模组，我们开源了一款高自由度灵巧手方案，价格至少是同等自由度产品的 1/5。
我们把价格降到很低，并且开源所有资料，包括结构资料、上位机资料，以及软件方面的识别功能，希望所有想做灵巧手的极客都能拿去开发。
目前我们已经开源了第一代 Gaia Hand，也收到了很多好评，已经有一些伙伴开始使用。这只是一个开胃菜，未来我们还会持续推出更好用的开源产品。
薛芳
我再补充一个小问题。小脑模型用于灵巧手，相对来说是不是没那么贵？
魏德浩
从模型规模来看，小脑模型没有大模型那么大，所以成本相应会下降很多。但从研发成本看，我们并不认为小脑模型比大脑模型简单很多，因为这是一个还没有被探索过的领域。所以小脑模型的难度依然很大。
薛芳
闫博士，您帮我们看一下，灵巧手的终极壁垒究竟是机械设计、核心执行器性能，还是感知与控制算法？投资本体和投资核心零部件的逻辑有什么不同？
闫千航
我先介绍一下我们觉得比较终极的壁垒是什么。
灵巧手如果真正做成产品，是要给客户使用的。客户用得好，愿意偏好一款产品，认为这款产品比另一款更好，最终还是从使用角度来判断。
从使用角度看，您说的几点其实都包括在内。但目前最重要的，还是把算法和硬件协调好，也就是软硬件一体。灵巧手不是单纯的硬件产品，和人形机器人一样，它后面的算法至关重要；算法做得好，又离不开灵巧手本身的硬件做得好。
所以团队需要同时具备两方面的能力。算法研究往前推进一点，发现硬件有什么缺陷，就去改硬件；硬件往前推进，又带着算法往前走。这样形成螺旋上升，才会形成最终的壁垒。
单独说算法很强，如果硬件不是自己做的，就会被别人的硬件限制算法突破，必须等别人的硬件做好。硬件很强但不做算法，也必须等别人把算法做好，这对产品化都会造成延迟。
商业竞争上，尤其创业，唯快不破。为了快，就要软件、硬件一起抓，做软硬件一体，这才是比较核心的终极壁垒。
当然，在软硬件一体产品化的过程中，还要解决供应链、量产等一系列问题，但核心一定是两手一起抓，形成软硬件一体的思路。
至于投资供应链和投资本体的逻辑有什么区别，峰瑞的风格是先投本体，再基于对本体进度的认知，回头寻找上游供应链的投资节点。
我们在 2022 年投资本体之后，观察到的节点是具身智能操作，也就是上游操作模型开始受到关注，并且快速出现一些新成果。这个时候，制约操作的一个因素就是传感器，另一个就是灵巧手本身的硬件自由度。这就成为我们挑选上游供应链投资方向的决策思路。
我们是一家早期基金，所以要挑的方向尽可能是现在技术还不成熟、但未来很重要的方向。这样的方向通常不是成熟公司或大厂更擅长的，反而是创业公司非常适合的方向。
本体方面，我们也希望看到软硬件一体的产品。最终我们不希望原型机公司只交付硬件，让下游用户自己琢磨怎么用，而是真正把功能完善的产品交给下游。
有一个很有意思的比喻：我们希望未来有一天，人形机器人最终商业化交付时，处于一个很聪明、身强力壮的年轻人的状态。你教它什么，它就学什么；培训它一下，它就可以去完成任务，为你带来价值。这是一个比较终极的预期状态。
薛芳
您怎么看魏总刚才讲的开源模式？这种开源对行业或商业化有帮助吗？
闫千航
要看阶段。现在灵巧手还处于非常早期的阶段，早期就意味着大家虽然感兴趣，但行业资料稀缺，入门门槛也比较高。
刚才提到，灵巧手第一步商业化，是让更多人去研究如何做具身智能操作。所以没有必要把门槛维持得这么高，而应该降低门槛，吸引更多人进来。
现在更像是一帮极客自己在玩。未来我希望，即使不是做灵巧手研究、但对具身操作感兴趣的人，也能因为有更好的学习资料和开源材料而快速入门。
这样，他们就可以根据自己的想象力，搭建不同类型的灵巧手，适配自己的研究需求。更多的是在构建行业生态。
薛芳
先把生态养起来，再推动商业化。
闫千航
没错。如果生态没有起来，就直接推动商业化，用户数量有限，商业化天花板也不会足够高。
薛芳
在你们看来，现在算应用场景爆发的前夜吗？
闫千航
还是有点早。
短期来看，高自由度灵巧手还比较早，主要缺两点。第一，应用爆发离不开产品本身成熟。我们希望看到的产品成熟节点，是国内外灵巧手公司，包括魏总的公司和同行，真正能够把产品交付给下游客户，让客户非常快、非常轻松地上手，解决自己的任务。
不一定要让灵巧手公司亲自去做下游场景中的具体任务，因为传统产业中通常会有集成商。当集成商能够很好地用起灵巧手时，就到了场景快速爆发的阶段。那时候很难站在今天的角度，去想象它们会把这些产品用在哪里。
短期来看，行业仍处在把产品打磨好的阶段。在这个过程中，也要陪着早期科研机构、下游客户和种子用户探索场景，这非常重要。
薛芳
目前哪些行业，比如工业、医疗、消费，对灵巧手的需求更迫切？
闫千航
从构建生态的角度看，现在已经有一批人开始用起来了。
魏德浩
当前来看，下游具体应用场景还是探索性使用更多。现在比较常见的还是表演场景，因为表演场景只要保证万无一失，或者经过多次重复验证确认可行，就可以使用。
但在生产、工业级别或消费级别的实际应用场景里，目前仍然处于探索阶段。
我们也可以换一个方式思考：未来哪些场景一定需要灵巧手，哪些场景其实不太需要灵巧手？可以对照目前人介入的工作来看。
在灵巧手出现之前，工业机器人已经发展了很长时间。很多事情传统工业机器人已经可以做得很好，不需要再回到人工方式，要么就再加上 AI。
但有很多场景是传统工业机械做不好的，必须由人亲手完成。比如前几天我们聊到的服装纺织。布料本身需要人手去处理和制作衣服，目前还没有特别好的机器人或自动化方案。这类场景就离不开接近人手的灵巧手。
概括来说，原来很难用传统自动化方案替代、必须由人亲手完成的任务，未来就是灵巧手成熟之后要拓展的市场。这个市场非常大，不管是工业端还是消费端。
消费端可以举一个很有意思的例子：用灵巧手替代人去做一杯奶茶。今天更多是自动化方案，用一个机械臂夹住杯子，把饮料倒进去，并不是非常接近人的工作方式。它的流程很清晰，也就那么几步。
工业里还有柔性装配。为什么很多工业装配线仍然需要流水线工人？包括富士康生产手机时，仍然有大量人工，因为很多东西机器人做不了。
特别是组装手机这类精细零部件时，每个零部件的组装不一定是把 A 移动到 B，再用几牛的力按下去。有时是柔性装配，需要人去感知“啪”地卡进去的感觉，这时就离不开人。
这些原来由人的手去完成的灵巧操作，未来在工业、消费和服务场景中，都可以随着灵巧手产品逐渐成熟，一步步渗透进去。
这很像早年大家设想如何自动化生产汽车。一百年前，福特的生产线需要很多流水线工人逐个组装固定零件；大型机器人进入之后，才变成全自动化流程。人到机械的变化，会在很多行业不断上演。
薛芳
听下来，留给灵巧手的还是比较难、比较精细、接近人手的工作。
魏德浩
对，比较精细，但技术挑战也很大，所以是“难而正确”。不过这些事情必须有人去做。
薛芳
闫博士也讲到软硬件结合。我觉得魏总创业之前工作经验很丰富，但创业时间其实不长。这样一个软硬件结合团队的搭建，对您来说有挑战吗？
魏德浩
这是创业以来最难的一件事，就是怎么搭建团队。
我自己是一个全栈工程师，也知道对于硬件公司需要搭建什么样的团队。尽管如此，前期搭建团队时还是经历了很漫长的过程。有的人招进来之后，技术栈和我们想要的并不一样；有些人具备我们需要的技术，但我们没有把他招进来。
有时等这个人进来之后，我们才恍然大悟，原来公司需要这样的人，最后把产品往前推进了一大步。所以我觉得，搭建团队是初期很难、也很容易被忽略的一件事情。
薛芳
您的精力肯定一部分在技术研发，一部分在招人。整体时间是怎么分配的？
魏德浩
时间分配对我来说确实是一个比较难的事情。坦白讲，我作为技术极客，创业之后很长一段时间都在自己打螺丝、写代码，经历了很长一段这样的过程。
后来我思考了一个问题：一家公司不管是一个组织还是一台机器，每个人都是这台机器上的一部分。这也是划分不同岗位的原因。每个人都有自己的事情要做，组织才能运转起来。
CEO 更多要做的事情，是找钱和做战略。战略可能具体到一款产品，接下来要怎么做，以后的路要怎么走。
这里又有一点感悟。大家讲定战略，会说我要做这个、做那个。但后来会发现，定战略最重要的事情其实是不做什么，是拒绝做什么。
我理解其实这是有点类似于像热力学定律一样的这种概念。一家公司创立、经营的过程中，总会忍不住把事情做大，把企业做大，把方向做多。永远会看到什么都想做，初期我们也是这样。
后来我们认真思考，对于一家公司，尤其是初创公司，会遇到各种各样的诱惑。但这家公司真正重要的事情，只有一件。
薛芳
商业模式这一块怎么考量？
魏德浩
现在整个具身智能操作还处于早期，不像手机或其他产品那样成熟。
从历史上看，个人电脑在 20 世纪七八十年代也是不成熟的产品，先给极客使用，在社区里玩起来。社区里的先驱者和极客不断发展个人电脑，开发各种应用，让更多人能够更好地使用，个人电脑最后才真正走进千家万户。
现在具身智能也是这样，还处于非常早期的阶段。我们可以设想它未来有很多种改变世界的方式，但在技术早期，我们只能判断，希望这一天尽快到来。
我仍然认为，具身智能一定会迎来通用应用的时刻，最终走向 C 端，进入千家万户，真正帮助我们完成各种家务。
第一，它可以帮助我们完成家务；第二，为我们提供情感陪伴；第三，在危险场景中应用。比如未来我们成为多行星物种，在外星探险，或者在非常危险的工厂场景中使用具身智能。我认为这些一定会实现。
薛芳
星际光年未来两年想重点探索和攻克哪些场景？
魏德浩
我们看到灵巧手可以落地的场景很多，刚才闫总也讲了，很多精细化操作场景都需要它。
Optimus 已经把灵巧手部署到电池分拣场景中，计划部署很多台。Figure 也展示过长时间、没有剪辑地分拣包裹的场景。
国内一些走在前面的优秀企业，比如乐聚、银河通用，也已经在工厂里实现上下料和搬运。
这些场景未来几年会密集爆发，大家会把灵巧手应用到各种行业。对于灵巧手来说，仍然会有各种应用场景。
对星际光年而言，我们首先会专注于自己理解的、完美的灵巧手。不管别人怎么讲，也不管事情怎么发展，我们要把这件事情真正做好。我们预计硬件打磨需要 2 年时间。
同时，我们还希望打造一个真正通用、具备泛化能力的小脑模型，支持用户在初期简单部署时使用，并且能够和大模型的思考能力结合，形成一套反应非常快的小脑模型。我们会在这方面投入更多精力。
薛芳
硬件打磨的难度在哪里？
魏德浩
灵巧手是 AI 定义的硬件，难点就在于如何和 AI 算法协同开发。
人类手部末端的两个关节其实是耦合关节，无法只动其中一个关节。如果不把另一个关节压住，就必须让两个关节同时运动。
从第一性原理来看，我们应该设计这样的耦合关节。但算法同事使用时会发现，这种结构非常难在仿真里做强化学习，再迁移到真机上，也就是很难做 Sim-to-Real 泛化。
为了这件事，就会面临一个选择：要不要为了算法设计砍掉耦合关节？要做什么样的设计？类似这样的情况意味着，在灵巧手研发过程中，要时时刻刻考虑如何和算法配合。
因为我们是一家软硬件兼备的公司，所以可以做协同设计，这也是我们的优势。
薛芳
刚才魏总讲了很多，闫博士对魏总有什么建议？创业公司要摒弃很多诱惑，软硬件打磨上也要一直学习。对现在阶段的星际光年，您有什么建议？
闫千航
我觉得还是吸引最优秀的人加入公司。
魏总本身已经很优秀了。从极客变成 CEO，这条路上如何做好一个优秀 CEO，始终是创业公司早期最重要的课题。魏总已经意识到这一点，接下来就是吸引更多人跟他一起做这件事。
薛芳
什么是一个优秀的 CEO？尤其对从极客转型而来的创业者，您有什么建议？
闫千航
极客转型的优势，是他本身解决问题的能力很强，对加入公司的人的吸引力也很强。他有个人标签和个人特质，可以吸引别人。
但极客的缺点同样在于，自己很强，就容易容忍不了别人比自己弱，或者有不足的地方。
刚才魏总说过，公司是一个整体，需要把所有人有机组合起来，让人力资源利用率尽可能高。你肯定不希望招来一个 100 分的人，最后只用到 60 分。
所以我觉得，早期公司的好 CEO，第一要把战略定好，第二要把钱拿好，第三要把钱花出去。钱最主要花在人身上，要尽可能提高花在人身上的 ROI。这是早期公司优秀 CEO 的标准。
薛芳
近些年创业的极客越来越多，包括我们投资机构关注的也是这一小撮人。
闫千航
对。我刚才听的时候，能感觉到魏总一直在快速成长。和去年我们刚见魏总时的状态已经不一样了。我觉得这就是很典型的环境迫使人成长：如果你不成长，环境就会给你教训。
薛芳
目前听起来，星际光年还处于构建生态、由一群极客探索未来方向的阶段。从硬件维度来说，量产鸿沟是不是还太早？
闫千航
我认为量产是公司下一阶段产品定义完善之后，开始大规模交付时肯定要迈过的一道坎。所有硬件产品都会在这道坎上经历反复和教训。
我能做的就是提醒魏总，知道这里有一道坎，让他踩这道坎时摔得稍微轻一点。
第一是供应链管理。要选择什么样的供应链公司来配合，选择什么样的人做什么样的事情。比如机加件要选谁来做，既便宜又好，还能保证稳定交付。
第二，你是一个产品，后面有几百个零部件，零部件之间的供应链节奏如何配合？
第三是资金管理效率。当你做一个产品样机、做 100 个初期交付产品，和做 1 万个初期交付产品时，资金损耗率是不一样的。
东西越多，各个环节就越容易发生各种损耗。损耗累积起来，会非常考验企业的整体管理能力。这些都是魏总后面必须学会的事情。现在要做的是广积粮，为未来深挖做好准备。
薛芳
刚才魏总也讲了，小脑模型可能没有想象中那么贵，但也没有那么便宜。小脑模型和大模型之间还要搭建一个技术通道，这一块成本到底是什么样的？
魏德浩
对我们来说，现在灵巧手的成本更多花在非标机加件、电机，以及非标电路板上，这几项占到整个成本的 95% 以上。
这听起来很夸张，因为灵巧手是一个全新的产品，供应商也在跟着我们一起承担成本。我们所有的零部件都不是标准件。一根手指可能就要用十几个零件，而且都没有模具，全部需要机加工。
这也是整个行业的问题。现在所有同行大概都在机加件上花很多钱。
第二，今天还没有标准化的灵巧手电机，所以大家使用的都是定制电机。不管是 6 毫米、8 毫米空心杯电机，还是我们自己做的 10 毫米、13 毫米空心杯电机，都属于非标产品，过去行业里没有这样的需求。
大家要重新设计电机，重新设计减速器，并把它们稳定下来，成本非常高。包括我们想做自己的触觉传感器电路板，也没有太多标准产品，需要自己打样。由于量不大，价格就很高，供应商那边的价格也很高。这是目前最大的成本。
魏德浩
行业内对灵巧手的耐用性和可靠性还有很多质疑，这确实是事实。
对于耐用性来说，灵巧手作为一个非常早期的产品，今天还处于技术打磨阶段，还没有做到很强的耐用性。创业以来我们悟到一个道理：硬件需要底蕴积累。
从一个产品到真正耐用，需要时间。大家应该给我们这些早期技术一些时间，让它逐步提升耐用性。但我认为耐用性一定是一个工程问题，最终一定能够被克服，可靠性也是一样。
耐用性和产品研发本质上有一点矛盾。我们在追求技术前沿，研发速度很快，迭代速度也很快。这就带来一个问题：我们找不到一个完整、稳定的版本，用来做可靠性测试。
如果稳定在一个版本上做测试，研发进度就会停滞。但如果还要继续做更前沿的产品，就不能停下脚步。不能停下脚步，就没有办法对产品做更好的耐用性测试。
尽管如此，我们仍然有自己的测试部门，尽力做各种测试，尽量寻求平衡。
薛芳
这可能不只是星际光年需要考虑的问题，而是所有新兴技术都会面临的问题。魏总讲下来，初期贵是因为处在早期阶段，成本基本不可省略；之后达到一定规模，可能会产生规模效应。
魏德浩
是的。
闫千航
其实魏总还忽略了人员成本。人才是最贵的，人是最贵的。
魏德浩
对。
薛芳
闫博士，面对这么多困难，比如峰瑞如何利用生态资源帮助星际光年解决问题？刚才您也谈到了小规模迭代，能不能讲得更具体一点？
闫千航
第一，我们会介绍已经迈过这道坎、吃过亏的人，让他们分享经验。
我们有很多被投创始人，不管是消费电子还是科技企业，在量产以及中间非常痛苦的阶段，都有各自不同的经历。对魏总这样的年轻人来说，收集到足够多的数据之后，自然就能提前做好思路上的预防和准备。
这件事情非常重要。前人的经验，尤其是那些刚刚走出这个阶段的创业者的经验，往往非常新鲜。对他们来说，可能还没有创业成功、走到后期，但经验刚刚发生过，价值很大。
第二，我们会寻找下游对灵巧手感兴趣、愿意使用并与之协同的企业。比如我们投了工业机器人、其他零部件和触觉传感器，也有下游场景用户，比如我们投的用于船舶清洗的特种机器人。我们会带魏总去认识这些不同场景的客户。
认识这些企业伙伴有什么好处？他们当年如何一步步开发客户、和客户迭代产品，这些经验也能帮助魏总。
魏总自己也说过，他是一个“I 人”。带他亲自去见一个当年也是“I 人”、今天已经成为企业最大销售的 CEO，这个过程比我直接告诉他“你要做好销售”更有冲击力。在交流过程中，魏总能学到更多。
峰瑞投了很多企业，有非常多不同的创始人画像：有魏总这样高校学生创业的，有老师创业的，有行业专家，也有已经有经验的连续创业者。
不同人的视角就像 AI 模型需要多样性数据一样。魏总既需要了解量产过程中的多样性，也需要学习如何做好 CEO。我觉得这是投资机构能够提供的比较直接的帮助。
授人以鱼不如授人以渔。帮助魏总成长，比直接给他一个订单，或者告诉他哪个供应商好，更重要。我们只是投资人，不是行业里的人，所以能够帮助的就是让魏总快速成长。
从峰瑞成立第一天到现在，这一直是我们非常重要的投后帮助风格。
薛芳
刚才我们也谈到，目前灵巧手这一块德国比较强。和海外巨头相比，比如波士顿动力、OpenAI，或者特斯拉，中国具身智能的优势和短板是什么？
闫千航
前面反复提到过，我们的优势第一是有场景和客户，第二是有供应链。两方配合起来，我们的迭代速度比他们快。
举个例子，在深圳华强北订一个电路板，晚上就能直接给你送到。假设创始人在美国，供应链在深圳，发现问题之后需要重新定做供应商的产品，漂洋过海十几天才能送到手里。对他来说，整体研发效率就会比深圳的公司慢。
所以我们可以看到，波士顿动力、特斯拉和美国的 Figure 可能起步更早，但国内公司追赶的速度会非常快。
当然，他们也有自己的优势。美国公司在前沿创新和资本支持方面，规模会比我们更大。最近的新闻是 Figure 融了 10 亿美元融资。他们的融资体量通常会大很多，对创新和前沿探索的容忍度也会更高。
比如 Physical Intelligence 以科研为导向，希望推进具身智能落地。他们推出的具身智能模型，相对比较好的都会开源，带动大家一起往前走。
OpenAI 和 Physical Intelligence 这样的公司，虽然名义上是商业公司，但实际上更像科研组织。所以它们在创新、新方向探索和推进方面，可能会比中国公司稍微快一些。
但中国在工程化方面有优势。他们擅长从 0 到 1，我们擅长把 1 做到 100、做到 1000，这是我们的一个很大优势。
薛芳
中国目前的供应链足以支撑灵巧手的精密制造吗？哪些环节仍然需要突破？
闫千航
首先还是需要方案确定。我觉得要先等魏总把方案完全打磨好。
至于上游有什么做不出来的，从目前角度看，没有太多瓶颈。过去中国新能源和消费电子的供应链已经非常成熟。比如电机、减速器、滚珠丝杠，这些在中国传统行业里都是比较成熟的产业。
供应链可以针对灵巧手的需求配合创业公司，甚至愿意承担成本，帮助把一些新产品做出来。所以整体供应链比较完善，更多还是公司要先把产品定义好，再去配合供应链提升。
唯一相对比较难、又和灵巧手同步发展的，是触觉传感器。这也是投资上目前比较热的一个方向。大家既需要一只手，也需要让这只手像人一样感知。
这和灵巧手的需求一样，永远是便宜、好用、耐用。
薛芳
目前产业链上最脆弱、最容易被“卡脖子”的环节是什么？
闫千航
目前灵巧手本身的硬件层面没有太多卡脖子的地方。即使放到软件算法一侧，中国科研人员和技术创新者的智慧也能很快突破，所以这里没有太多卡脖子的环节。
薛芳
从卡脖子之后再往前看，星际光年如何构建专利护城河？
魏德浩
我们在材料、结构和控制方面都有自己的创新，所以会进行专利布局，通过这些专利构建国内外的专利护城河。
公司也会持续关注并参与行业标准制定，我想这也是非常重要的一件事情。
薛芳
闫博士，从一级市场来看，资本如何推动行业形成技术、应用和标准的闭环？
闫千航
从我们的角度来说，资本不会只投单一环节。我们一直关注的是，行业发展到一定阶段、投资机会出现之后，如何最快时间切入。
技术、下游应用和供应链的整体闭环，通常是这样的逻辑：在技术未成熟的情况下，先从技术本体入手，再寻找上游供应链环节；供应链成熟之后，等下游应用起来，再快速切入下游。
理想情况下，资本应该在对的时间，把钱投向对的地方、对的人。
薛芳
今年具身智能非常热。记得上半年估值节节攀升，有的公司一个月融资三次，很多公司上半年就融了三轮。您怎么看上半年的热潮？接下来在机器人领域，峰瑞的投资图谱是什么？
闫千航
具身智能热潮理论上是从 2022 年 9 月特斯拉宣布要做 Optimus 人形机器人开始的，伴随着北美 VLA 操作方式的一些进展，国内迅速出现了人形机器人本体和机器人大脑的投资热潮。
今年上半年的热潮，相当于借着宇树在人形机器人在春晚上的表演，对公众形成了很强的视觉冲击。普及之后，形成了更强的共识。
这个共识原本是在投资和创业领域逐步形成的，后来扩展到社会公众层面。大家开始关注这件事情，关注度和投资热情双向叠加，带来了上半年的融资热潮。我觉得这是比较根本的原因。
当然，从行业进度来说，我们肯定希望有更多资金支持行业向前发展。
峰瑞的投资图谱，从创立到现在，最早在工业机器人时代也做了很多布局。比如逸飞科技做并联机器人，行知行做特种机器人，这些在工业机器人时代我们都有相应布局。
进入人形和具身智能的新时代后，我们也在行业比较早期的时候，在特斯拉宣布做人形机器人之前，就投资了逐际动力这家人形机器人公司。之后，我们快速搭建了峰瑞在人形机器人和具身智能行业的投资体系。
大致分为 4 块：上游核心供应链、关键传感器、AI 加本体，以及下游应用场景。
上游供应链方面，我们投了星际光年和因时机器人，两家公司都在做灵巧手，只是因时机器人更早切入，做了从 6 自由度到十几自由度的灵巧手，和星际光年的技术方案不同。
本体加 AI 这一侧，我们投了逐际动力、动易科技和原力灵机 3 家公司。原力灵机偏具身大脑，前两家更接近人形本体。
关键传感器方面，我们投了做视觉的公司，也投了一家力传感器公司，叫杭凯微电子。
应用场景方面，峰瑞比较早布局。2017 年、2018 年，我们投了一家 Covariant，当时想做机器人在物流场景的智能化落地。
后面我们肯定会持续关注技术发展和商业化进程，在其中持续挖掘新的投资和落地节点。现在肯定还不是技术已经非常完善的阶段，所以在每一个技术跨越式攀升的节点之前，我都希望我们能保持足够敏锐，在跨越式进展发生之前布局新的领域，扩展峰瑞的机器人投资图谱。
薛芳
魏总，今年上半年到现在具身智能一直很热。公司的整体融资状况怎么样？一级市场这么热，能不能谈一下公司的投融资情况？
魏德浩
我们公司成立 1 年，已经完成了从天使轮加到 Pre-A 轮的融资。
去年的四五月份、五六月份，大家刚投完一波人形机器人，开始关注灵巧手。那时候灵巧手看起来是一个不错的核心零部件，所以有很多人来找我们，一直到去年年底之前，市场稍微有一点降温。
春节前后，尤其是宇树的人形机器人登上央视春晚之后，市场又变得非常热，灵巧手也非常热。每天加我微信的人至少有 5 个以上，包括投资人和 FA，非常多。
今年 6、7 月份之后，直到最近，又经历了一段比较平淡的时期。大家开始问，为什么要有灵巧手，为什么需要灵巧手，进入了一段质疑期。
最近大家又重新意识到灵巧手的优势，尤其是绳驱灵巧手的技术优势。加上美国一些新机器人进展，大家重新认识到了灵巧手的价值。
薛芳
未来灵巧手会不会像手机触摸屏一样，成为机器人的标配和核心交互界面？
魏德浩
这个类比可能有点特别，因为灵巧手毕竟是一件很新的事情。
操作系统本质上是把人端的指令映射到机器端，是一种翻译和执行。对灵巧手来说，未来我们希望它执行的是把人的指令映射到物理世界。
从某种意义上说，两者有相通之处，但又不完全一样。灵巧手的映射，本质上是和物理世界进行交互的映射，同时也要完成和人类指令之间的映射。
前半段可能比较类似，可以通过各种各样的语言识别去做；后半段，也就是和物理世界的交互映射，是一个很大的技术难点，也是我们要突破的事情。
某种程度上，我们确实想做这样一个连接物理交互世界和人类指令世界的操作平台。
薛芳
闫博士，您觉得灵巧手未来会像手机芯片一样，成为机器人的标配组件或核心组件吗？
闫千航
我觉得会。
从未来机器人的定位来看，大家肯定希望它接近人的能力，那就离不开和人一样的灵巧手。如果只有二指、三指，只能完成某些任务，更多任务完成不了，机器人就会被限制在具体场景里。
未来大家肯定希望做通用机器人。就像刚才说的美好理想：买回来即插即用，教它什么，它就会做什么。帮你盘核桃、打《王者荣耀》，甚至做很多事情，只要教它就会做。
首先它必须具备这个能力，所以灵巧手是基础。不过，要成为标准件，确实需要漫长的路径。
薛芳
您觉得需要 5 年、10 年，还是 15 年？
闫千航
我觉得 5 年之后大家就可以看到一些变化。
现在一只高自由度灵巧手的价格大概是 4 万到 5 万元。如果通过量产和成熟，把价格降到几千元，参考汽车供应链，一些高端零配件会逐步普及化。
就像早年的激光雷达，或者空气悬挂，原来只有特别贵的车才配备，后来逐步下放。未来灵巧手也会经历这样的过程。
如果高自由度灵巧手能降到几千元，对整台机器人的成本增加并不大。假设机器人价格还是 12 万元左右，我觉得灵巧手成为标配并不是太大的问题。
薛芳
刚才说盘核桃、打《王者荣耀》，它只能帮我们完成起手的部分，后面还需要体力。如何界定机器人是否会取代人类劳动力？是不是需要设计能力边界？现在谈这个是不是还太早？
魏德浩
从科幻角度来说，有两种看法。乐观的科幻认为，当机器人把人从重复、冗余性的劳动中解放出来之后，人可以去做更多有创造性、自己喜欢的事情。
悲观的角度则认为，人类的工作被抢走，会进入机器人和人抢面包的局面。这两种情况代表不同视角，就像一枚硬币的正反面。
伦理边界本质上还是基于人的安全和人的价值。我们使用很多机器人，并不是为了替代人，而是希望让人去做更有创造性的事情。
过去生产线从完全由人参与，变成有机器参与的流水线，在这个过程中把人更多解放出来，也是社会价值的进步。
薛芳
现在这种能力边界的设计，听起来有点像人类焦虑的延展。
魏德浩
这件事情在所有科技发展中都一样。100 多年前汽车出现、替代马车时，大家也会焦虑马车夫是不是会失业。AI 出现之后，大家又担心 AI 会不会变成超级 AI，把人类都消灭。
我相对来说是科技乐观派。既然我们既做科技投资，也做科技创业，更多还是相信科技会带来积极变化。
薛芳
魏总，您是乐观派还是悲观派？我去年采访时就遇到两拨人，一拨认为机器会把人类干掉，另一拨觉得还很遥远。您怎么看？
魏德浩
从客观角度来讲，我认为这首先是一个大趋势。
当年马云创立淘宝，引领线上购物潮流时，很多线下门店店主会抱怨、控诉，感叹时代不公，或者感受到线上购物带来的冲击。但这并不能改变大势，冲击仍然会发生。
对具身智能来说也是一样。具身智能确实会进入一些危险场景，逐步进入更深层次的生活场景。在这个过程中，不可避免地会对传统行业产生冲击。
汽车和马车也是如此。汽车被发明之后，马车行业觉得被替代，马夫失业。但很快我们就看到，汽车虽然冲击了马车行业，却产生了很多新的岗位，比如汽车修理工、汽车生产线工人，也促进了社会发展。
具身智能也是一样。一方面，它会替代一些行业；另一方面，也会带来新的岗位。
但我们仍然要意识到，如果具身智能发展太快，替代可能会非常迅速，就像线上购物替代线下购物一样，可能非常迅猛地替代掉一部分工作。
如果这种过程中，社会如何安抚或保障被快速替代的人，让他们能够维持基本生活，我相信政府和社会会给出很好的答案，所以不必为此过度担心。
另一种情况是具身智能发展得没有那么快，而是缓慢替代。它会先替代危险场景，或者那些没人愿意做的工作。现在已经有很多年轻人不愿意进入的岗位，甚至招不到人。
这些岗位可能正是具身智能真正的价值所在。先从这些行业开始，慢慢替代，就不会对社会某个群体造成很大冲击。如果过程缓慢而有序，我觉得完全是一件好事。
薛芳
闫博士，如果给今天想进入具身智能领域的创业者提建议，您觉得他们应该专注技术、寻找场景，还是像魏总说的那样建设团队？
闫千航
我觉得第一件最重要的事情，是清晰认识到现在具身智能的边界和问题在哪里。
它的边界和问题，意味着还有很多未解决、悬而未决的挑战。这些挑战就是今天具身智能创业者未来要争取的战场。
当你比别人更清楚地看见问题和边界在哪里时，你的战略准确度，以及创业一开始的想法，就会比别人更精准。我很期待有很多创业者能给出关于这些问题的真知灼见。
至于具体执行，也就是每项技术怎么研发，我觉得既然大家想创业，背后其实都已经有很多积累，不会空手而行。大家都有相应资源和速度之后，方向就非常重要。
所以还是前面那句话，希望大家看清目前的挑战和边界，找到自己真正要解决的问题。
薛芳
魏总，当年创业的时候，或者去年创业的时候，拒绝过大厂最贵的 offer 是多少？
魏德浩
应该是百万年薪。我当时确实拿过很多大厂的 Offer，也拿过一些今天非常知名的创业公司的 Offer。
因为我是全栈工程师，从结构工程师到算法工程师的 Offer 都接到过，所以 Offer 确实不少。
欢迎收看本期有料时间，谢谢严博士，谢谢魏总，好。好，谢谢。