寧波殺出未來獨角獸，兩輪融資18億

鉛筆道與聯想創投共同推出“AI聚變”欄目，聚焦AI時代新洞察、新趨勢、新機會。

對話丨鄒蔚

寧波海曙區一棟周圍還在施工的樓裡，工程師們正在完善一臺可能重新定義未來勞動力的機器。

這個身高1.65米、被稱為“領航者2號”的人形機器人能以驚人的流暢度移動。讓它進廠打工，在執行軸孔裝配任務時，可實現軸孔配合容差小於0.1毫米；讓它去超市，它能從包裝箱裡抓起飲料瓶，整齊擺放到貨架；它甚至可以握著指揮棒，雙手跟著旋律揮動，指揮一場交響樂。

“領航者2號”是浙江人形機器人創新中心有限公司去年8月釋出的二代人形機器人，浙江人形機器人創新中心創辦於2023年12月21日，由浙江大學熊蓉教授團隊聯合多家產業方共建。

熊蓉是中國最出色的機器人專家之一，她畢業於浙江大學，自2000年起開展機器人智慧移動與智慧操作關鍵技術研究，並從事機器人系統整合研發。她主持開發了多套具有國內領先、國際先進水平的機器人系統，包括四次獲得國際冠軍的小型足球機器人系統、多次獲得全國冠軍和國際亞軍的小型雙足仿人機器人系統、乒乓球對打人形機器人等。

2010年世博會上的“海寶智慧服務機器人”也是熊蓉團隊的作品。

2016年，熊蓉成立專注具身智慧移動機器人產品的杭州迦智科技有限公司，先後獲得字節跳動、聯想創投、鐘鼎資本、中控技術等行業巨頭及投資機構共7輪融資。

2023年，熊蓉投身人形機器人賽道，創辦浙江人形機器人創新中心，目標是“由內而外做最像人的人形機器人”。很快推出了最新整機產品領航者2號（NAVIAI），並實現初步量產。

僅僅成立一年出頭，浙江人形機器人創新中心已接連獲得兩輪大額融資，籌集資金合計18億元人民幣。最近一次是獲得來自聯想創投等機構的投資。

2025年被看作人形機器人量產元年。開春之後，浙江人形機器人創新中心在為進一步量產做著忙碌的準備。最近，鉛筆道、聯想創投與熊蓉就人形機器人產業化等話題做了交流。她認為，要想長久地留在人形機器人的牌桌上，“技術要足夠紮實，要有領先的產品設計思路，更要透過應用來打磨產品。”

–01 –

人形機器人：

有產品不夠，還要有生態

鉛筆道：浙江人形機器人創新中心和同行最大的不同是什麼？

熊蓉：我們希望解決關鍵技術問題，實現人形機器人大規模的應用，並打造生態系統。重點是人形機器人跟具身智慧的深度融合，研發方向涉及整機和大小腦。

產品則透過可泛化精準作業能力、基底的通用智慧技術去適配各種場景。

鉛筆道：基於過去20多年的機器人研究及產業化經驗來看，為什麼這兩年人形機器人突然火起來？

熊蓉：一是社會發展需求，製造業、康養行業對人形機器人有很大的需求。

第二，產業技術成熟。從2010年到現在，整個機器人產業鏈體系比較完善，核心部件效能快速提升。

第三，人工智慧技術進入新階段，產業化具備條件。大模型、深度學習、強化學習，都為人形機器人從事複雜運動、抗擾動等打下基礎。

鉛筆道：將來人形機器人生態會是怎樣的？

熊蓉：“人形”只是提供了通用的形態，還需要它具有更高的類人的智慧，具有比較好的可泛化性、可遷移性，並快速適配行業需求。

做生態，就相當於把基礎的大小腦SDK（機器人軟體開發工具包，包括具身智慧模組和傳統智慧模組）構建起來，加上我們打造的二次開發軟體去給行業做場景應用，形成下游的生態。

基於人形機器人對核心零部件的新需求，與核心零部件企業合作，打造新型的零部件，形成上游生態。從產業化的角度來講，更重要是下游生態。

鉛筆道：創辦迦智科技積累的技術和產業經驗，對浙江人形會有哪些幫助？

熊蓉：迦智科技主要做移動機器人，透過自研的工具鏈，能夠把控制器快速部署到自己研發的車輛或者是外部的移動裝置上面去，並把車輛快速部署到生產環境裡面。這些軟體、產業化經驗有助於人形機器的產業佈局。

目前兩者也在協同，比如類人的雙足雙臂機器人跟迦智科技的輪子底座適配，去滿足快速移動作業的需求。迦智科技掌握的大規模排程、工業應用經驗，也都能夠支撐人形機器人進入工業場景。

鉛筆道：未來五年，人形機器人在哪些場景有可能大規模落地？

熊蓉：工廠，工廠的作業任務是最明確的。通用化的技術經過場景調優，可以緩解工業機器人每換一個作業任務，都要專業的人來重新程式設計，且不能夠有任何的誤差的痛點。透過人形機器人的雙臂的協同，能逐步解決製造業場景裡的人力短缺。其次，商場的導購、促銷推廣活動也可以大規模使用。

商用機器人考驗的是通用性和魯棒性的，比如抓放以及各類操作的能力。工業機器人要確保高精度、高效率。

鉛筆道：為什麼浙江人形機器人創新中心可以做到多產品線的同時開發和佈局？

熊蓉：源於之前的技術積累比較全面，除了端到端大模型推進研發與資料採集和訓練，我們用深度學習的方法進行物體檢測、位姿估計、抓放操作，都已經開展了多年的研究，形成了單元模組，現在就是把它做封裝，形成標準模組，讓機器人去快速適應各個場景。

同時在具身智慧的伺服控制方面已經形成領先成果，做成可通用化、簡單除錯就能夠去使用的基礎模型，讓我們很便捷地去做多場景部署。

–02 –

人形機器人行業需要建立標準

鉛筆道：這些技術和突破的背後，是個怎樣的團隊？

熊蓉：團隊軟硬體兼備，從機械、電氣、嵌入式軟體，到演算法、上層軟體。演算法覆蓋了運動、移動和操作這幾個方面，並且同時具有機理建模控制、行為具身智慧學習生成多條技術路線的優秀人才，例如運控團隊覆蓋了非線性MPC、模擬學習、強化學習，操作團隊覆蓋了物體檢測估計、模型最佳化部署，端到端具身智慧，以及跟大模型結合做 VLA（視覺語言動作大模型）的。雖然人不多，但每一個人都能夠獨擋一面。

鉛筆道：團隊成員在學校主要學什麼專業的？在招聘時，傾向於招原生的AI機器人專業畢業生，還是其他專業的跨界人才？

熊蓉：我們團隊（包含實習生）100來號人，浙大的佔了30%，其他的還是來自各個院校。在團隊專業上，硬體主要是機械、電氣背景，演算法軟體主要是控制專業的，還有計算機專業的，也有一部分來自機器人工程這個新興專業的。

不同的學校開設機器人工程專業有不同的切入點。有的學校偏機電控制，像浙大機器人工程專業是偏人工智慧跟機器人的結合，也有一些院校偏機器人應用人才的培養。

除了機器人，人工智慧專業也是重要的人才來源，像浙大的人工智慧專業，現在也開始將機器人與智慧體結合。

鉛筆道：公司成立後接連獲得了兩次融資。投資人認可你們的原因有哪些？

熊蓉：應該還是技術領先、技術全面、有產業化經驗，以及對人形機器人未來發展前景的看好。

鉛筆道：像聯想創投這樣的產業投資機構，能給未來的發展帶來什麼？

熊蓉：聯想已經在機器人領域形成了產業生態，向我們提供上下游資源相關資訊，甚至對接它自己的相關的應用場景。

鉛筆道：目前的領航者產品，跟客戶或者投資人期待中的人形機器人產品，還有哪些差距？未來可以重點先突破哪些方面？

熊蓉：領航者是對標特斯拉（Optimus），希望它能夠智慧移動和操作，手臂有比較高的自由度、負載能力和精準性，但給它的動態靈活運動帶來了影響，手臂擺動作業過程，會影響穩定性。

我們去年突破了作業臂長序列擬人化動作時的穩定站立，這是人形機器人站立精準作業的基礎，但是視覺效果可能就不夠有吸引力，沒辦法又蹦又跳。近期進一步突破了作業臂下的全身人機對映擬人行走，為人形機器人應用和人機互動服務進一步奠定了基礎。

鉛筆道：現階段，在中國做人形機器人，走垂直路線還是通用路線更適合？

熊蓉：兩者是相輔相成的。比如我對某個應用需求設計相關模組，之後梳理通用版本，嘗試泛化，應用於多場景。

鉛筆道：目前階段沒有必要建立跨企業的人形機器人行業標準？

熊蓉：有必要。感測器、電機驅動器、控制器等器件的標準化能夠讓零部件企業規模化生產。其次，當多家企業的人形機器人同在一個場景，機器人之間的資訊的彙總、互動需要一套標準。當人形機器人大量進入人的生活中，安全和倫理的標準也需要儘早考慮。

–03 –

人形機器人帶動產業鏈革命

鉛筆道：人形機器人跟大模型結合，能帶來什麼？

熊蓉：首先，人形機器人可以用大模型進行互動。其次，可以用大模型來對機器人行為的規劃進行決策。比如，基於語言視覺大模型，能夠讓機器人進行場景的理解，並形成它執行下一步行為決策的VLA（視覺-語言-動作模型）。第三，大模型可用於機器人行為控制，大模型提供了一種語義的可解釋性，有助於感知學習、行為學習。

鉛筆道：人形機器人量產需要突破哪些關鍵環節，如何降低成本？

熊蓉：量產的前提是人形機器人完全具備智慧移動作業的能力，以及長時間執行的可靠性、穩定性。

要把人形機器人生產工藝、質量保障體系以及供應鏈管理體系搭建起來。從去年8月份推出領航者2號，我們搭建了生產製造測試規範化體系，包括來料檢測等，保障硬體的可靠性、穩定性。對軟體的封裝、每一個模組，也構建相應的測試的方法，確保應用能達到使用者要求。

鉛筆道：在人形機器人產業化過程中，也能對產業鏈上游企業有促進作用。

熊蓉：是的，因為人形機器人的零件並不是用供應商現有的，我們和供應商會就零件的適配與改進做深入的溝通，簽署NDA（保密協議），同步相關資訊，並在零件迭代過程中持續溝通。

寧波一家企業，做工業機器人用的電機，人形機器人需要高功率密度電機，他們經過反覆除錯，達到了我們的需求。

一家做汽車結構件的企業，為我們供應機器人手臂結構件，根據我們的需求，在輕量化的基礎上實現了高剛性、高精度，滿足了機器人高負載自重比指標。

鉛筆道：將來，人形機器人行業也會進入殘酷的淘汰賽，想要留在牌桌上，要做好哪幾方面？

熊蓉：技術要足夠紮實，要儘可能跟行業的應用結合，透過應用去打磨產品和技術，還要有領先的產品設計思路，形成差異化的競爭力。

鉛筆道：未來，不同公司的人形機器人，其差異化會在哪些地方體現？

熊蓉：第一，智慧演算法，包括資料的積累，學習訓練的能力；第二，怎麼把機理跟學習訓練的方法融合起來，能夠形成既能通用又能專用的能力；第三，能否站在使用者角度、從使用者需求出發設計產品。

鉛筆道：現階段你最關心的幾個問題是什麼？