VC女王徐新和高继扬最新对话！放弃了mmt近1000w美元期权，选择了一条值得走的路。

2023年，高继扬31岁。

他先在Waymo做自动驾驶，后来加入Momenta。那是自动驾驶行业最当红的几年，高薪、期权、肉眼可见的上升通道，所有人都在往里挤。

但在行业里摸爬滚打多年，他反复撞上同一堵墙："做自动驾驶最大的问题就是你是一个软件供应商，你拿到数据的链路不通畅，飞轮跑不起来或者跑得慢。"

他判断，自动驾驶只是起点，把AI真正带进物理世界，才是终点。

2023年夏天，他做了一个大多数人都不会做的决定：从Momenta离职，放弃一笔价值约1000万美元的期权。只要再多待一阵，那笔钱就能落袋为安。

但他没有等。

2023年9月，他扎进具身智能，成立了星海图。那时候"具身智能"这个词还没有今天这么滚烫，行业里要么只做算法、要么拿现成机器人跑模型，没人愿意碰整机。但他偏要反着来：先做整机，再做智能。

这个决定，当时几乎没人看得懂。

第一个看懂他的人，是徐新。

这位今日资本创始人管理着近30亿美元资产，投过京东、美团、BOSS直聘，被业内称为"风投女王"。在李翔主持的《详谈·视频播客》访谈中，徐新回忆起2025年初第一次见高继扬的场景，“不是在会议室，不是靠PPT，而是在苏州的一间办公室里”，“高继扬站在一堆机器人中间，指着各种部件说这个怎么改、那个怎么调”。

徐新的第一反应是："速度特别快，胆子特别大。"

当天，今日资本就签了投资意向书。

她说自己看赛道的方法是“先见森林，再见树木”——把行业里每家公司都看一遍，再挑出最值得投的那一家。

星海图就是她扫完整个具身智能赛道后选中的。

如今，2026年，星海图成立28个月，估值突破200亿元，累计融资近30亿元，成为继宇树、智元、银河通用之后的又一只具身智能独角兽。

一个经历过三轮技术周期的投资人，一个放弃千万期权从自动驾驶转身创业的创始人，两人聊了近两个半小时。从数据聊到规模，从护城河聊到泡沫，从具身智能的本质聊到创始人该把时间花在哪里。

我们梳理了那场对话里反复碰撞出的几个判断：

• 不做整机，数据永远不在自己手里。

• 真实数据不可替代，仿真帮不上忙。

• 具身智能的本质是AI企业，解决问题的方式是规模。

• 最强大脑，才配得上做真正的大脑。

• 具身智能不会一夜爆红，只会一个工厂一个工厂地渗透。

• 迭代是唯一的护城河，活下来的人三年内没有对手。

一起来往下看看吧。

做自动驾驶那几年，高继扬反复碰到同一个问题：

"做自动驾驶最大的问题就是你是一个软件供应商，你拿到数据的链路不通畅，飞轮跑不起来或者跑得慢。"

这个教训，直接决定了星海图的战略。

大多数具身团队选择先做算法、跑仿真，等模型成熟了再考虑硬件。星海图是反过来的——先做整机，再做智能。理由很直接：不做整机，就拿不到数据。

“做具身智能，第一，没有现成的整机，对吧？这就是机会。第二，我们未来要想做好智能，有上限，我也得需要整机。”

2024年，当大部分具身团队还在做算法demo的时候，星海图用八个月做出了轮式双臂机器人R1。徐新说，"一个学软件的去搞硬件，8个月就搞出来了"。

这个选择在当时并不被理解。徐新说，她第一次见面就问过高继扬这个问题：你一个搞AI的，为什么要去碰硬件？他的回答是“拆解”——把复杂问题拆成若干子问题，一块一块解决。

但高继扬的逻辑更底层：不做整机，就拿不到物理世界的数据，拿不到数据，智能就无法迭代。

“大脑比身体更重要，而为了把大脑做好，所以得有一个好的本体。”

徐新把这种理念概括为四个字：“智能定义本体”。在她看来，这个战略选择本身就是一种“杀手直觉”：能看到别人看不到的东西。

她说自己判断创始人，第一看的就是这个：“要有杀手的直觉，能看到别人看不到的东西。要么看得更深刻，要么看得更长远。”高继扬从一开始就决定既做大脑又做本体，而且先做本体，这就是一个别人没看到的路径。

整机有了，但光有硬件还不够，用什么数据来训练模型，才是决定智能上限的关键。

2025年行业里出现了分化。

高继扬在采访中说，那会儿"一堆在数采场里边采数据的"，但星海图没有走那条路。"我们去开放场景采数据，证明这个质量高有效。又因为我们采了这样的数据，我们有好的整机，所以我的技术模型才好。"

为什么选真实数据？

高继扬用结果说话。他在采访中说得很直接：26年以来，全世界发布的最领先的开源具身技术模型，"全部是真实数据为基础做的训练"。

"这是一个事实。"

仿真数据的诱惑很大——成本低、量大、速度快。但问题在于：仿真可以模拟物理规律，却模拟不了真实世界的随机性和那些“意外”。机器人最终要解决的，恰恰是真实世界的问题。

高继扬的态度很明确："预训练全部都是真实数据，基本没用仿真数据。"

徐新也认同这个判断。在她看来，具身智能的数据不像大语言模型可以从互联网直接获取，也不像自动驾驶可以靠用户一边开车一边自动采集。“咱们这个机器人数据，你得自己去采。特别是交付数据，你得先把课补上。”

真实数据这条路，高继扬走得比谁都坚决。但只靠数据堆不出壁垒，用什么样的思维方式去消化这些数据，才是真正拉开差距的地方。

高继扬做过多年自动驾驶，在访谈里能感受到这段经历对他的思维方式影响很深。

"做自动驾驶那一波企业，开始的时候更多是robotics企业，robotics就是rule-based，讲究corner case怎么解决，做系统拆分。但我们这一批做具身智能的，定位自己是家AI企业。AI企业解决问题的方式是规模。"

在他看来，这是根本性的定位差异。

传统机器人的逻辑是“造得越多越便宜”，但AI的逻辑是 “学得越多越聪明” 。“学的越多越聪明，而不是传统的造的越多越便宜。 ”

"AI每一次生产都是非标生产。你不能用传统的逻辑去算这笔账。"

徐新用一个故事呼应了这个判断。特斯拉做自动驾驶，最初靠工程师写规则，C++代码堆到30万行，团队发现这条路走不下去了。后来一名工程师私下写了一套能自主学习的方案，跑通了从家到公司的一小段路，效果好到让整个团队开始重新审视这条走了9年的技术路线。马斯克做了一个艰难的决定：放弃过去9年的积累，全部切换到新路线。他闭上眼睛想了20分钟，最后说了一句“this will do”，然后就这么干了。

徐新讲完这个故事，给出的结论是：这不是一次孤立的技术抉择，而是一条代际分界线——相信规模、相信数据，还是相信规则、相信经验，很大程度上取决于你是哪个年代训练出来的人。

徐新做投资也有自己的一套学习方法。她总结过三个途径：一是向创始人学习，“我最喜欢问的是你最近习得的是什么？看到什么别人没看到的东西？成长痛苦是什么？”二是做赢家模式研究，她把小扎所有的年报、季报都看了一遍，才真正看懂推荐引擎的逻辑。三是做消费者洞察，做用户访谈，甚至“跟他们住在一起”。

比如，高继扬把具身智能拆解成三个阶段：本能智能、作业智能、进化智能。

这个框架是他和赵行在一次咖啡馆聊天中聊出来的。本能智能解决身体如何支配的问题，作业智能解决任务执行的问题，进化智能解决"身体为什么长成这个样子"的问题。

徐新在采访中说，高继扬和赵行是真正意义上的"最强大脑"，而星海图既做大脑又做本体，是少数把这两件事放在一起做的公司。

这个判断放在行业背景里更清楚。徐新说，很多做自动驾驶出来的人上手能力很强，但"大部分人其实也都没有做大脑。星海图最大的特点就是还是敢把大脑做了。"

思维方式不一样，做事的方法和节奏也不一样。

但光有方法和节奏还不够，什么时候出手、什么时候收手，才是决定一家公司能不能活下来的关键。

具身智能现在走到哪一步了？

高继扬的判断很清晰： “还在innovator这个阶段。

“跨越鸿沟”是两人都读过的一本书。徐新说，“从innovator（创新者）到early adopter（早期采用者），中间有个鸿沟，跨不过去就摔死了。”她认为，一旦跨过去进入暴涨期，跑得最快的公司拿到的市场份额是永恒的，这就是她说的get big fast。快速做大，在那个阶段跑出来的玩家，护城河会非常深。

高继扬有一个很关键的观点：具身智能的走法，和GPT不一样。

GPT是突然一瞬间一个很牛的产品出来了，大家通过手机下载、社交媒体传播，很快所有人都看到了。但具身智能不是这样：“具身智能用起来的时候，可能在哪个厂子里边在那干活呢。”

具身智能的渗透，不是一个APP能引爆的，而是每个工厂里多一台机器人的过程。

在商业化节奏上，高继扬把具身智能分成三个阶段：整机销售、方案订阅、token销售。第一阶段年化30%到100%，第二阶段3倍到10倍，第三阶段几十倍。

这个框架背后，其实藏着一个更直接的问题：星海图现在盈利吗？高继扬没有正面回答，而是换了个问题作答。

他的逻辑是：如果一个行业每年还有10倍以上的增长空间，那现在把钱全部投进去换增长才是理性选择，谈盈利为时过早。他真正在意的是现金流——“现在还是10倍的启动期，这个问题不用考虑，要考虑的是现金流，不管是经营产生的还是融资产生的，只要是正向的，公司就比较稳。”换句话说，星海图现在追求的不是盈利，而是撑住现金流、把这段增长窗口期用满。

徐新经历过三次泡沫。她说99年投了网易、新浪、搜狐，2000年上市，下半年泡沫就破了，别人都死了，拿不到钱，血流成河。但活下来的公司拿了七八千万美金，三年没有对手。丁磊就是在那种压力下找到了游戏。

她的建议很直接： “当你能融钱的时候必须融钱，而不是当你需要的时候再融钱。” 因为需要的时候，市场可能已经变了，融不到了。

徐新用一个比喻来解释她为什么敢在这种时候下注： “传统行业投资就像登山，山就在那里，你随时都可以投。但投技术就像冲浪，大的浪来了，你没有赶上，就得赶下一个浪了。” 她的策略是：先跳进去，开一张小支票，如果觉得有苗头，赶快加仓。

高继扬对泡沫看得比较淡。他更关注的是“错失机会”的风险。 “最大的风险不是死掉，而是可能因为精力的错配，错过一些重大的机会。”

那什么样的公司能活下来？护城河是什么？

高继扬的定义很直接： “对于像我们这样的高速发展、每天创新都在发生的行业，迭代是唯一的护城河。你必须得自己成长，自己迭代。星海图的基因就是迭代，围绕目标去学习，去成长，去迭代自己。

这套逻辑也回答了另一个问题：大厂带着几千亿现金下场，创业公司拿什么打？

高继扬做了一个完整的拆解： “具身智能不在任何大厂的直接射程范围之内。”

他解释，所谓“直接射程”，是指在供需两端可以降维打击你的能力。

但具身智能恰恰不具备被降维打击的条件：供给侧，基础模型之前不存在，整机全得从头设计，汽车零部件没有一个能直接拿来用；需求侧，没有人能垄断劳动力。

资金上，大厂有几千亿现金储备，但有主业要花钱，能拿出多少聚焦在这一件事上？“可能没我们多。”组织效率上，创业公司也更高。

徐新补充了一个观察： “AI时代的组织没有中层干部，老板加几个负责人，负责人直接带AI干活。可能二三十个人可以做10亿人民币的销售。”

徐新说： “当一个特别巨大的浪打来，你是要跳到水里去的，不能在岸边观察。”

高继扬的判断标准很简单： “我看一个公司，看它过去12个月的变化幅度。”

这句话放在星海图自己身上也成立。2023年成立，2024年做出整机，2025年采真实数据，2026年发布新一代基础模型。时间线拉出来，变化幅度确实大。

徐新说：“改变一个行业的往往是一个外行。”

高继扬不完全是外行。他做过自动驾驶，知道数据闭环的价值；他做AI，相信规模的逻辑。他可能正好是那个介于内行和外行之间、既懂规则又敢于打破规则的人。

至于星海图能不能成为那个最终改变行业的人，时间会给出答案。但至少在今天，这棵树已经扎下去了，而且站得很稳。