第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”

虎嗅APP 2026-08-26 15:11
第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图1
第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图2第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图3
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他的公司死了,教训还活着。

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「一手判断」栏目,是虎嗅访谈 AI 从业者,给出的一线独家见解,首发于小程序“虎嗅嗅”的“AI 100”
本期受访者:孙鹏飞|臻效智能 CEO、清华 AIRIC 工业智能专家

近期,在世界机器人大会热闹谢幕下,一场关于“真订单”的业内清算,也正在开始。

内行都在交流同一个问题:这些机器人的订单里,到底多少是真的?

这个问题,孙鹏飞十二年前就回答过。用的是

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图6第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图7十二年前,他把一家机器人公司开死了第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图8

2013年,二十出头的孙鹏飞开始做人形机器人——只比优必选晚一年。

那个年代的人形机器人是什么样子?

17个自由度,程序提前编好,能按固定动作走两步。这已经是当时最好的本体。

他们的打法,今天听起来依然耳熟:对标优必选,研发更强的本体。

第一代产品做出来,定价3000块,他们拿着它融到了400万。

然后,现实来了。定位是儿童陪伴,但“孩子玩不到半个小时就腻了”。

团队没有放弃,做了第二代:把手机和机器人的系统打通,机器人加了摄像头,能视频通话——这是国内首创。定价提到四五千。

结果是,“绝大多数家庭无法接受”。

2015年,他们转向当时火起来的商用服务机器人,把已有技术重新包装成商业故事,又融了1600万。

再往后,是每一轮周期里都一样的结局:PMF始终没有出现,资本冷下来,钱不再进来。

他们的公司没有活下来。

“我们当时的商业逻辑,仅仅停留在‘有人在做,所以我们也能做’。”

十多年后复盘,孙鹏飞说最大的教训是顺序错了:不是先看别人做了什么,再用技术降本提效。

而是先看行业和客户的需求,再决定技术值不值得做。

 “年轻时我总想先把东西做出来,现在我更关注这件事到底值不值得做。”

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图9第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图10退潮的第一个信号,藏在客户现场第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图11

今天的行业,技术在天上,订单在纸上,融资在账上。

多数人盯着融资。但孙鹏飞完整经历过上一轮周期。他的答案有点反常识:

融资断档不是退潮的起点,而是商业化失速之后的结果。

真正的退潮,按这个顺序发生:

  1. 最先出问题的是客户侧:POC结束后没有复购;一个标杆客户始终扩不到同类客户;机器人被摆进了现场,开机时间和作业时间却少得可怜。
  2. 然后,公司开始频繁更换场景,用同一套技术讲不同的故事。——这一幕,今天是不是很眼熟?
  3. 再往后,投资人才发现商业化迟迟没有进展,下一轮融资变难;媒体转向下一个热点;核心人才和供应链陆续离开。行业进入更长的收缩期。

也就是说,当行业在公共叙事里依然热闹的时候,商业化可能已经开始冷却了。

融资起伏只是新闻。订单能否复制,才是根本。

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图12第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图13B端的“假PMF”:5个标杆项目,谁都能拿第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图14

现在的行业不缺订单新闻。千台订单、亿元合同、战略合作、联合实验室,几乎每天一条。

孙鹏飞提了一个概念:“5个标杆项目”。

5不是精确数字,而是一个典型状态——创始人的行业关系、投资人的产业资源、地方政府的示范项目、股东或关联方的采购,加在一起——

一家B端创业公司完成从0到1并不难,甚至每年都能拿到几个项目。

这些项目当然有价值:验证技术、锻炼团队、带来第一批收入。

但它们未必验证市场。

怎么识别“假PMF”?

他的方法是依次追问四个问题,一个比一个扎心:

第一,订单从哪里来?

靠已有资源拿到的首单,要和陌生客户订单分开记。关系能带你到1,带不到10。

第二,到底谁在付钱?

政府专项、企业创新预算,都能让一个项目“发生”。

但真正使用产品的业务部门,愿不愿意拿自己的预算持续采购,是另一回事。

第三,客户对验收较真吗?

真正花自己钱的客户,一定会追问效果、稳定性和责任边界:出了问题谁负责?承诺的效率实现了吗?要几个人长期驻场?

如果验收只是走流程,往往说明经济责任根本不在使用者身上。

第四,一个试点能不能扩成连续订单?

一台机器人进入一个工位,不等于进入了一座工厂。

关键是:同一款产品能不能扩点或进入更多同类客户。

跨不过10到N,标杆越多,有时只意味着定制项目越多。

“客户是真的,合同也可能是真的,但它所代表的商业化,未必是真的。”

还有一条更少有人提的甲方逻辑:

ToB产品一旦进了现场,服务周期是几年甚至十几年。核心团队不稳定、公司现金流紧张,都会折算成甲方心里的风险分。

在ToB市场里,“活得足够久”本身就是信用。

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图15第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图16世界模型这么热,“大脑”公司会剩几家?第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图17

话题落到今年最热的词:世界模型。

孙鹏飞讲了一个现象——一些具身研究团队现在的做法,朴素得有点扫兴:

在市场上分别买来通用本体和通用模型,回来分别在一些垂直场景里做训练。

这恰恰说明一件事:通用“大脑”和行业落地,正在分成两层。

而他对独立机器人“大脑”公司的长期商业空间,也持谨慎态度。

原因有两个。

第一,通用模型的门槛太高了。

想用一个模型解决全部场景,难的不只是算法,更是数据——所有场景的数据,谁也喂不齐。

第二,中国制造业的链主,从来都倾向于把关键能力收回自己手里。

从手机到智能汽车,整机厂只要规模和利润允许,一定会逐步自研关键软件和控制能力。

机器人本体公司,大概率会走同一条路。

所以他判断,未来会是一个两层结构:

少数一两家通用“大脑”公司,提供基础能力;

更多的行业公司,采购通用或定制的本体和模型,再叠加自己的行业数据、工艺知识和交付团队,做成面向具体场景的软硬一体方案。

钱会沉在哪一层?他的答案是后者。

后者未必拥有最通用的模型,却可能拿走大部分行业服务的价值——

因为通用模型公司不可能给每个工厂、每个实验室、每个园区都配上足够懂行业的人,而B端的收入,最终来自场景开发、系统集成、交付、运维和持续优化。

这也解释了那句流传很广的判断:

 “软饭硬吃。”

在中国工业市场,纯软件很难单独卖出高价,软件的钱要放进硬件里、放进持续的服务里收。

机器人公司未来赚的,不一定是本体的钱,也不一定是模型授权费,更可能是软硬一体进入场景之后的长期服务费。

世界模型是不是真方向,他没有下结论。

但他确定的是:不管“大脑”长什么样、有多聪明,最后都要回答同一个问题——

客户,为什么付钱?

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图18第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图19工厂里没有一笔预算,叫“具身智能”第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图20

公司死掉之后,孙鹏飞换了一个位置——去做甲方。

在运营商和自动化公司体系里,他坐在桌子的另一面,采购和评估机器人公司的方案。

这段经历给了他一个具身公司很少有的视角:工业客户买的是经营指标,而不是“具身”这个名字。

一家工厂想把OEE从92%提到94%,它会一层一层往下拆:瓶颈在哪个工位?停机是什么原因造成的?良品率被哪些变量影响?改造要新增多少设备?多久收回成本?

至于最后用人形机器人、传统自动化、控制优化软件,还是干脆调整工艺流程——都只是手段。

这里有一个残酷的细节:一条产线的效率,由最慢的瓶颈工位决定。如果机器人优化的不是瓶颈,哪怕它单点快一倍,全线节拍也一动不动。

于是行业里最常见的错位出现了:具身公司在讲“机器人能完成什么动作”,工厂在问“它带来了什么确定的生产结果”。

中间缺的,是把动作能力变成经营收益的工程和商业能力。

 “不要拿着锤子找钉子,先把客户的问题和收益边界讲清楚。”

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图21第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图22那什么样的机器人公司,账算得通?第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图23

他不看空的,是B端非人形机器人。

理由不是它们更像“终极机器人”,恰恰相反,是它们最初更像成熟的自动化公司:选一个边界清晰的场景,解决人工或安全问题;现场相对可控;交付可以标准化;同类需求广泛存在。

最关键的一条是——客户在为真实的生产结果付钱。

他自己就买过。做甲方时,孙鹏飞主动采购过一家具身公司早期的机械臂,触发点很简单:

市场需要一款价格可控的同类产品,而这家公司正好切中了。

后来,这家公司一路试到咖啡机器人,最终在生命科学自动化领域站稳了脚跟。

孙鹏飞总结它做对了两件事:有足够的资金支持长期试错,以及把产品重新锚定到一个能够标准化交付的行业。

——这也是当年优必选活下来的原因:

找到了教育市场这个可以成立的细分PMF,又拿到了足够的资金,让公司有时间在多个方向上继续尝试,并压对技术,找准赛道。

至于C端,他的态度很中立:对爆款需求高。

他认为,陪伴机器人卖的是情绪价值,“不好用实用性来检验”。

这套生意要换一套指标来算:12个月续费率、真实使用率、复购和下一代产品的成功率——还要排除合约机式的“被动续费”。

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图24第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图25厂长问:每100小时,被接管几次?第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图26

如今孙鹏飞自己创业,切入工业AI,做的是“没有人形的具身智能”:感知、决策、执行的闭环,全部在真实的物理系统里。

这让他对“智能”的计分方式,和发布会上完全不同。

发布会上,一次就算成功,失败了可以重来。工厂里不行:

输出必须确定、动作必须平滑、过程必须可追溯,出现异常时必须能瞬间回退。

所以真正的工业控制场景,很少有人敢让大模型直接控制物理设备——

他创办的臻效智能的系统之外,叠着算法安全边界、平台约束、通信心跳、PLC/DCS回退,一层一层兜底。

 “工业侧任何万一都要被规避掉。”

所以他给了一个比“成功率”更务实的指标:

  • 每运行100小时,需要人工接管或回退几次?
  • 设备真实作业了多久?
  • 异常能不能追溯到责任?

一台交付出去的机器人,可能停在展厅,也可能待在工厂测试区——它确实出货了,但还不是生产力。

出货量和进厂数量,都单独证明不了商业化。

他顺手拆了一个融资里的高频词:数据飞轮。

“设备越多、数据越多、模型越强”——这个逻辑在工业领域可能是伪命题。

客户允许你在现场使用数据,但不一定允许你把数据带走,更不会允许不同客户的数据自由汇总。

部署量,不必然转化为可训练的数据资产。

第一代机器人创业者,揭穿当下具身智能“假商业化”图27尾声

孙鹏飞并不否认这一轮具身智能的进步。

比起他创业的2013年,大模型、强化学习和硬件供应链,确实把机器人送过了好几个台阶,进入真实行业的可能性也大得多。

但技术底座变了,商业世界的旧问题一个都没少:

谁付钱?为什么付钱?怎么验收?能不能复制?公司能不能活到服务周期结束?

人形机器人最容易制造三个错觉:

把“能做出来”当成产品成立,把“有标杆”当成市场成立,把“部署更多”当成数据飞轮成立。

十二年前,他用两轮融资、三代产品验证过一件事:

机器人能被制造出来,不等于有人愿意为它持续付钱。

十二年后,行业里天价的订单、飙升的估值、滚烫的发布会,都还要过同一道关——

机器人最终不能只站在发布会、展厅和融资材料里。

它要进入客户的成本表、验收单和复购单。

到了那里,这个行业才算真正开始。

想看孙鹏飞对具身智能的完整「一手判断」,请点击:

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