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| 本文作者： 劉路遙 | 2025-10-24 11:21 |
作者丨路遙
編輯丨余快
2024年，自動駕駛行業(yè)視覺模型和AI大模型不斷突破，李戰(zhàn)斌帶著吉利朗歌在 CVPR 無人挑戰(zhàn)賽上力壓一眾頂尖團隊，奪得全球多模態(tài)無圖自動駕駛冠軍，量產(chǎn)了領(lǐng)克07、08兩款新車。
聚光燈加身的時候，李戰(zhàn)斌已經(jīng)在規(guī)劃自己的下一段技術(shù)旅程了。
這不是他第一次踩中技術(shù)浪潮。翻開李戰(zhàn)斌的履歷，就像翻開一本自動駕駛行業(yè)的實戰(zhàn)手冊：在阿里當(dāng)算法專家時，主導(dǎo)了支付寶AR掃一掃、SLAM建圖、人體姿態(tài)識別等產(chǎn)品；到了百度，擔(dān)任智駕地圖深圳團隊負責(zé)人，經(jīng)歷車機地圖到智駕地圖的轉(zhuǎn)型；在毫末智行，他驗證了端到端模型和數(shù)據(jù)閉環(huán)的先進性；再到吉利，把數(shù)據(jù)閉環(huán)落地到量產(chǎn)里，推動眾包地圖和數(shù)據(jù)標注的落地。
“繼續(xù)做自動駕駛，已經(jīng)沒有挑戰(zhàn)了，只是在重復(fù)?！绷钠痣x開老賽道的原因，李戰(zhàn)斌說得很直接。
他選新方向的邏輯，藏在三段經(jīng)歷里。
一段是阿里教他的 “普惠”。技術(shù)只有讓更多人受益，才有意義；一段是在百度IDG學(xué)到的實踐方法，“攀登珠峰，沿途下蛋”；一段是在百度、蘑菇車聯(lián)、長城毫末、吉利朗歌這些年里，跟 “數(shù)據(jù)閉環(huán)” 和真實場景死磕出來的經(jīng)驗。
觀念、方法、技術(shù)都攢齊了，李戰(zhàn)斌的視線越過了“內(nèi)卷”的圍城，投向了更廣闊的社會需求——當(dāng)特斯拉們致力于解決60歲以下人群的出行時，60歲以上長者的出行與照護方案卻幾乎是一片空白。
2024 年，他拉上幾個志同道合的老伙伴，成了 “出城” 的游俠，帶著做自動駕駛攢下的認知和方法，一頭扎進了以家庭服務(wù)為場景的機器人創(chuàng)業(yè)，搞起了星燦智能。
在他眼里，具身智能機器人要一步到位太難，但能拆成 “腿、手、交互” 三個核心：腿是移動，手是操作，交互是陪伴大模型。對應(yīng)的，產(chǎn)品也能分三步走：先做割草機器人和家庭陪護機器人，最后到類人陪護機器人。
星燦智能的第一個突破口，鎖定在割草機器人。在李戰(zhàn)斌看來，這是一個被巨大市場機遇（400億美元，低滲透率）和不及預(yù)期的用戶體驗（智能化與質(zhì)量雙不足）同時定義的賽道。其封閉、低速、不載人的場景特性，恰是自動駕駛技術(shù)理想的“降維應(yīng)用場”。因此，星燦智能初期聚焦研發(fā)設(shè)計，采用“方案+ODM”的輕模式，目標明確：集中火力解決行業(yè)核心痛點，先讓健康的現(xiàn)金流運轉(zhuǎn)起來，為后續(xù)更復(fù)雜的家庭服務(wù)機器人產(chǎn)品打下堅實基礎(chǔ)。
與此同時，瞄準銀發(fā)經(jīng)濟，做家庭陪護機器人。以輪椅為基礎(chǔ)，先解決載人點對點移動的問題，再加上機械臂替代人手功能，增加大模型實現(xiàn)情感交流、出行陪護。
最后，實現(xiàn)類人服務(wù)機器人。割草機器人覆蓋庭院，家庭陪護機器人覆蓋社區(qū)開放場景和家庭，當(dāng)積累到一定程度，這兩項能力就會塌縮為功能模塊，類人陪護機器人內(nèi)核是高度發(fā)達的家庭陪護多模態(tài)大模型。
撐起這一宏大藍圖的，是一個早已在技術(shù)和信任上磨合多年的核心團隊。
“我們是先有團隊，后有公司的?！崩顟?zhàn)斌笑著說，星燦智能成立那天沒有儀式，只是水到渠成。他和聯(lián)創(chuàng)梁海鋒教授 2021 年就已認識，團隊里還有不少百度時期的老同事。最初的共享辦公室很簡單，只有兩張拼在一起的桌子，即便到了節(jié)假日，大家也自發(fā)聚在這里，一起聊技術(shù)方案、聊產(chǎn)品痛點。
現(xiàn)在，星燦智能已經(jīng)順利拿到首輪天使投資，資方均來自產(chǎn)業(yè)鏈上下游，既有做傳感器的企業(yè)，也有做精密加工的伙伴，還有渠道商?！斑@輪融資三周內(nèi)就簽好了協(xié)議，當(dāng)月資金就順利到賬?！?/p>
雷峰網(wǎng)：在您的職業(yè)生涯中，哪些人或經(jīng)歷對您的創(chuàng)業(yè)選擇產(chǎn)生了關(guān)鍵影響？能否分享具體的故事？
李戰(zhàn)斌：真正改變我觀念的是阿里?！白屘煜聸]有難做的生意”，讓我意識到產(chǎn)品要有普惠價值，才能成就最大化的社會和商業(yè)回報。
這一理念在百度結(jié)出果實。那時我在支付寶做 SLAM 建圖和人體姿態(tài)識別，后來發(fā)現(xiàn)這兩項技術(shù)特別適合用于自動駕駛：SLAM用于地圖構(gòu)建和定位，包括后來的語義地圖，而人體交互則用于識別座艙內(nèi)人的行為。于是我加入百度，負責(zé)百度智駕地圖 和深圳團隊，把 SLAM 應(yīng)用到億級用戶的出行場景，讓技術(shù)真正普惠大眾。后來在蘑菇車聯(lián)、毫末智行、吉利的經(jīng)歷，也都延續(xù)了這條技術(shù)路線。
雷峰網(wǎng)：為什么在2024/2025年這個時間點創(chuàng)業(yè)？
李戰(zhàn)斌：2024年，自動駕駛行業(yè)開始進入視覺模型，包括端到端和多模態(tài)技術(shù)。同年，我們朗歌科技在CVPR無人挑戰(zhàn)賽中擊敗小米、曠視、博世、AMD和滴滴等，拿下第一名，同時量產(chǎn)了領(lǐng)克07、領(lǐng)克08等十多個車型，我意識到繼續(xù)從事自動駕駛對我個人而言挑戰(zhàn)性不強了，只是在既有軌道上重復(fù)。
我希望做更有普惠價值的事。從專家成長為事業(yè)部總經(jīng)理、副總經(jīng)理，管理近 500 人，感覺個人能力已經(jīng)可以承擔(dān)更多責(zé)任，所以我決定離開舒適區(qū)去創(chuàng)業(yè)。
雷峰網(wǎng)：團隊是怎么組建起來的？
李戰(zhàn)斌：就像唐僧取經(jīng)一樣，自己得先上路，伙伴是在路上遇到的。聯(lián)創(chuàng)梁海鋒教授在光電成像領(lǐng)域有很深造詣，早在2021年就與他合作研發(fā)成像級激光雷達，通過振鏡轉(zhuǎn)鏡加光纖激光器實現(xiàn)了512線激光雷達的Demo研發(fā)，目前負責(zé)西安團隊。團隊中還有來自百度的同事，以及十幾年前招聘并一直保持聯(lián)系的老伙伴。經(jīng)常節(jié)假日一起溝通、爬山、吃飯。前兩個月，討論一般在A8音樂大廈，一個辦公室只有兩張桌子，有人還沒離職，周末就來聽我們的技術(shù)討論、產(chǎn)品討論。
雷峰網(wǎng)：星燦智能的產(chǎn)品線是如何規(guī)劃的？
李戰(zhàn)斌：我們的slogan是“科技讓家庭更溫暖，讓人類生活與生命再次進化。”
一開始我們覺得做割草機有點缺乏成就感，但它有清晰的市場與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，并且慢慢意識到它能幫人節(jié)省時間、陪伴家人。這為我們建立了現(xiàn)金流。
家庭服務(wù)機器人，讓我們感覺自己做的是件偉大的事。自動駕駛輪椅則擴展到家庭場景，輔助行動不便人群出行、康復(fù)、防跌倒。這就是“生命與生活的進化”。
兩條業(yè)務(wù)線形成穩(wěn)定的現(xiàn)金支撐，哪怕類人機器人短期不盈利，也有能力持續(xù)投入，最終達到類人陪護機器人這一奇點時刻。
雷峰網(wǎng)： 割草機器人，到家庭陪護機器人，再到類人陪護機器人，為什么這樣設(shè)計？
李戰(zhàn)斌： 這套策略既包含“攀登珠峰”的目標，又有“沿途下蛋”的現(xiàn)金流締造，和百度的打法一致。當(dāng)時在百度IDG，我負責(zé)的業(yè)務(wù)是IDG最賺錢的團隊，幾百人規(guī)模交付了十幾個主機廠的幾十個車型。和阿里的經(jīng)歷也相關(guān)，我之前研究AR，涉及人體姿態(tài)估計與SLAM建圖，但支付寶并不適合推廣AR，這讓我意識到，技術(shù)和產(chǎn)品必須具有普惠價值才是好產(chǎn)品。
我們將類人陪護機器人的三大功能——腿（移動）、手（操作）和交互（陪伴與大模型）——通過分階段交付和版本迭代來管理復(fù)雜性。
腿部功能首先落地在割草機上，形成方案、ODM和品牌三段；中期以輪椅為基礎(chǔ)做家庭陪護機器人，再增加機械臂實現(xiàn)手部功能；最終輪椅塌縮為功能模塊，演進為類人陪護機器人，內(nèi)核是高度發(fā)達的家庭陪護多模態(tài)大模型。
正是因為我們沒有試圖一步到位做類人，而是讓商業(yè)與技術(shù)互相反哺，這條路線從一開始就具備落地速度，而不是長期押注。
采用“方案+ODM”的策略讓我們在半年內(nèi)就打通供應(yīng)鏈與數(shù)據(jù)、推出樣機，目前割草機和輪椅ODM都已經(jīng)接到訂單，包括一份三年獨家商務(wù)割草機訂單，以及三年數(shù)十萬臺的框架合作。我們最近也剛剛官宣和嘉航實業(yè)有限公司簽署上億元獨家戰(zhàn)略合作協(xié)議，星燦智能將為其提供全套智能割草機器人解決方案。嘉航實業(yè)是國內(nèi)園林自動化設(shè)備領(lǐng)域的知名企業(yè)，具有豐富的制造經(jīng)驗和市場資源。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))：面對人形機器人公司，你們的大腦模型有什么獨特優(yōu)勢？
李戰(zhàn)斌：我們有兩大顯性優(yōu)勢：一是來自庭院、社區(qū)等真實場景的持續(xù)數(shù)據(jù)流，不斷反哺模型；二是通過割草機和輪椅的批量出貨，建立了供應(yīng)鏈成本優(yōu)勢。正因如此，1000 萬融資還沒花完，已經(jīng)拿到遠高于融資的訂單。
我們的短板很明顯是渠道、銷售，是天生的缺陷。但也因此把這部分錢省下來了。長板在于自動駕駛技術(shù)和量產(chǎn)能力。能把研發(fā)成本控制住，兩三千萬就能實現(xiàn)小批量量產(chǎn)，五千萬以內(nèi)可量產(chǎn)交付。自動駕駛背景讓我們少走了很多彎路，數(shù)據(jù)閉環(huán)和供應(yīng)鏈的生態(tài)體系構(gòu)建，為我們拓展家庭陪護智能體的XcanBrain家庭陪護多模態(tài)大模型提供了數(shù)據(jù)喂養(yǎng)和場景落地的條件，這與先做本體找場景和造數(shù)據(jù)的冷啟動和硬著陸的人形機器人打法有本質(zhì)的不同。
雷峰網(wǎng)：今年6月，星燦智能順利拿到一筆約千萬元的融資，這輪融資順利嗎？投資方最看重的點是什么？
李戰(zhàn)斌：這輪融資非常順利，三周簽約，當(dāng)月到賬，資方最看重團隊的執(zhí)行力與技術(shù)的延展性，資方主要來自產(chǎn)業(yè)鏈上下游，包括傳感器、精密加工及下游渠道商的企業(yè)家和企業(yè)本身。
我職業(yè)路徑的跨度也印證了這一點：我第一份工作在上海微電子做光刻機成像曝光系統(tǒng)，重構(gòu)遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得全局最優(yōu)焦平面估計，后來做安防視頻行為分析，再到Y(jié)Y直播和AR換臉，再到AI地圖、自動駕駛，如今是智能割草機、家庭服務(wù)機器人。技術(shù)進化，行業(yè)在變，但每次都會將技術(shù)應(yīng)用到有爆發(fā)潛力的行業(yè)，一直以創(chuàng)業(yè)的敏銳和投入來工作，知行合一吧。
雷峰網(wǎng)：為什么選擇割草機器人作為切入口？
李戰(zhàn)斌：割草機器人是家庭服務(wù)機器人的入口之一。它量產(chǎn)容易、用戶接受度高，不需要重新教育市場。更重要的是，能幫助我們打通從傳感器、控制芯片、云端算法，到加工制造、代工體系的完整供應(yīng)鏈。
家庭服務(wù)機器人要解決兩個核心問題——“去哪”和“干什么”。割草機恰好具備幾個關(guān)鍵特征：
第一， 解決了運動問題，實現(xiàn)點到點移動，為后續(xù)機器人產(chǎn)品沉淀運動算法；
第二， 使用頻率高，割草周期約兩周一次，有助于培養(yǎng)長期使用習(xí)慣；
第三， 數(shù)據(jù)可回傳，越用越精準，形成用戶粘性與數(shù)據(jù)閉環(huán)；
第四， 產(chǎn)品力能建立品牌認知，以質(zhì)量和AI智能為核心，形成信任與差異。
雷峰網(wǎng)：割草機器人賽道的難度是否被低估了？
李戰(zhàn)斌：被低估了。割草機技術(shù)難度低于自動駕駛乘用車，但高于掃地機。核心有兩點：一是質(zhì)量必須可靠；二是智能化水平要高。既要像工具一樣可靠，又要像機器人一樣智能。
許多人認為傳統(tǒng)園林工具商都能做且發(fā)展這么長時間了，或者把自動駕駛、掃地機技術(shù)直接“嫁接”過來，但“橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳”，室內(nèi)與室外差別巨大，地形、光照、氣候、用戶操作習(xí)慣完全不同。如果不理解這些場景差異，只會水土不服。行業(yè)的“低估”，本質(zhì)是對時間和空間維度理解不夠。
雷峰網(wǎng)：割草機行業(yè)目前存在哪些矛盾和難題？
李戰(zhàn)斌：智能化不足和產(chǎn)品質(zhì)量與用戶期望還有一段較大的差距。
掃地機面對的是室內(nèi)封閉環(huán)境，割草機面對的是室外、半封閉、非結(jié)構(gòu)化的場景，包括上下坡、邊界變化、光照、雨雪等。AI能力不足會導(dǎo)致跑出邊界、掉入水塘、爬坡失敗甚至傷害小動物。
底盤派質(zhì)量稍好，但AI能力較弱；掃地機出身的品牌則質(zhì)量和AI都不足。用戶希望割草機器人達到傳統(tǒng)園林工具的耐用水平，但目前沒有一家能做到。
割草機應(yīng)定位為真正的L4級機器人，能完全替代人，而不是L2輔助工具。自動駕駛有人接管是正常的，但割草機需要無人接管才能算正常。我在乘用車自動駕駛和無人物流車領(lǐng)域有完整數(shù)據(jù)閉環(huán)經(jīng)驗，沒有這種認知，很難做出好產(chǎn)品。
雷峰網(wǎng)：外界對行業(yè)有哪些錯誤認知？
李戰(zhàn)斌：第一，很多人以為“有一個億才能做割草機”，其實投入取決于模式、打法和團隊基因，有的團隊幾個億也未必成功，我們可能幾千萬就夠。我們目前也拿到了遠超融資額的訂單，基因是先天的，認知是后天的，戰(zhàn)略定位決定投入差異。
第二，割草機核心在AI，而非渠道或制造。目前渠道資源足夠，如果產(chǎn)品AI能力弱砸錢做渠道也沒用。制造能力會逐漸同質(zhì)化，AI才是競爭力核心。
第三，未來提升用戶體驗和降低成本關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)閉環(huán)，而非硬件。算法研發(fā)、人力投入和數(shù)據(jù)標注才是主要成本。一旦形成閉環(huán)，成本會大幅下降，軟件和數(shù)據(jù)的邊際成本趨近于零。
第四，割草機市場遠未進入紅海，還處在搶跑階段。未來獲勝者一定靠產(chǎn)品力，也就是AI能力。
第五，產(chǎn)品做不到簡單可依賴，卻去打價格戰(zhàn)，是不明智的?，F(xiàn)在有些產(chǎn)品只賣幾百美金，退貨率極高，這不是開拓增量市場，而是低價搶存量市場蛋糕，很難有未來。
雷峰網(wǎng)：回到星燦智能自身，在割草機的定位、沿邊、爬坡、避障方面，星燦有什么核心技術(shù)？
李戰(zhàn)斌：許多產(chǎn)品采用沖坡方式，以平地速度上坡，結(jié)果草被連根拔起。我們發(fā)現(xiàn)問題的關(guān)鍵在于坡度識別與動力控制。星燦首創(chuàng)在割草機上應(yīng)用5D感知技術(shù)（4D面型感知 + 時序優(yōu)化），能實時感知坡度，自動減速。
沿邊也是行業(yè)難點。它不僅是法規(guī)要求，更是技術(shù)實力的體現(xiàn)。割草機能否走直線、識別邊界，決定了是否會誤入馬路、鄰居庭院甚至落入泳池。星燦的算法可精確識別邊界形態(tài)并穩(wěn)定控制路徑。
雷峰網(wǎng)：星燦智能的割草機在哪些方面具備差異化？
李戰(zhàn)斌：行業(yè)內(nèi)最大痛點是定位導(dǎo)航?，F(xiàn)有方案多采用“視覺+RTK”，但視覺SLAM存在累積誤差，易受光照與遮擋影響；RTK同樣受天氣和地形干擾。這套組合在有遮擋的歐洲庭院場景里，幾乎無解。
我們借鑒自動駕駛經(jīng)驗，采用多模態(tài)融合導(dǎo)航方案，通過激光雷達與視覺構(gòu)建相對地圖（或稱環(huán)境建模），形成三層環(huán)境模型：
定位圖層：融合定位與語義分割，提升精度；
語義圖層：將實時感知與建圖結(jié)果融合，生成云端模型；
OEM圖層：支持用戶自定義編輯——可設(shè)計圖案、設(shè)置免割區(qū)域等。
這些模型在自動駕駛中已有超過多層模型的實踐，將其精簡至三層是比較容易的?？蓪崿F(xiàn)多區(qū)域調(diào)度、最短路徑回充等任意點到點位置導(dǎo)航的功能。
雷峰網(wǎng)：割草機競爭激烈，星燦智能憑什么切入？
李戰(zhàn)斌：我們看中的是市場窗口和技術(shù)落點。類人機器人和通用人工智能是終極目標，但要落地，必須拆解成可實現(xiàn)的“小目標”。憑借自動駕駛的技術(shù)積累，我們從低速場景的運動智能入手，讓技術(shù)先自我造血。
割草機正是一個自動駕駛的降維場景。市場規(guī)模超400億元，滲透率還不到10%，定位、避障、爬坡等痛點仍待突破。而且它與園區(qū)無人車類似：封閉空間、低速運行、安全系數(shù)高，是自動駕駛技術(shù)的降維應(yīng)用。
行業(yè)普遍認為割草機需要重投入，我們反其道而行，不做重品牌、不壓庫存，采用“方案+ODM”的輕模式撬動現(xiàn)金流。
雷峰網(wǎng)：自動駕駛做割草機，為什么說是“降維”？
李戰(zhàn)斌：如果照搬自動駕駛那一套方法做割草機，和拿掃地機思路做割草機一樣，都會失敗。產(chǎn)品要分清主次，但不能有短板。我們團隊以自動駕駛為底座，同時補足消費電子的硬件、結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品能力。自動駕駛降維是戰(zhàn)略思考，但戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行必須全面，我們會逐步補齊所有短板。
雷峰網(wǎng)：家庭服務(wù)機器人的商業(yè)模式會延續(xù)割草機的ODM路徑嗎？
李戰(zhàn)斌：會。我們?nèi)砸設(shè)DM為主，但會同步建設(shè)品牌。方案提供與品牌運營并不矛盾，就像比亞迪自產(chǎn)電池也對外供貨，特斯拉也愿意開放FSD方案。
未來的類人陪護機器人不會只有一種形態(tài)，而是多樣化生態(tài)。我們希望打造通用的家庭陪護大模型，像“家庭陪護智能體OS”一樣，賦能不同廠商、不同形態(tài)的機器人。
雷峰網(wǎng)：感知與規(guī)劃系統(tǒng)如何在保證性能的同時降本？
李戰(zhàn)斌：割草機器人和輪椅機器人我們沒有一開始在端側(cè)就用大模型，而是以感知為核心，結(jié)合數(shù)據(jù)閉環(huán)滋養(yǎng)進化實現(xiàn)降本。庭院場景環(huán)境變化頻率遠低于開放道路，感知與環(huán)境建模并重可以進一步壓低產(chǎn)品價格。通過控制硬件成本，我們能以更低價格快速量產(chǎn)，形成市場競爭力，從而快速批量化，迅速獲取庭院和家庭場景的數(shù)據(jù)。
場景落地數(shù)據(jù)、垂類大模型和產(chǎn)學(xué)研合作，是我們模型性能提升與研發(fā)降本的主要手段。我們知道傳統(tǒng)導(dǎo)航依賴預(yù)構(gòu)建的環(huán)境地圖，難以應(yīng)對家具移動、臨時障礙物等動態(tài)變化?；趫鼍伴]環(huán)數(shù)據(jù)滋養(yǎng)，星燦陪護多模態(tài)大模型-XcanBrain就可以自進化常青春。具身技術(shù)當(dāng)前發(fā)展的也比較快，我們也在和2所頂尖高校聯(lián)合研發(fā)XcanBrian等相關(guān)大模型技術(shù)，來解決無地圖場景的連續(xù)導(dǎo)航等問題。 XcanBrian_VLN采用類人級導(dǎo)航邏輯：基于 VLM 解析的語言指令（如 “走過餐桌，左轉(zhuǎn)進入走廊”），以第一人稱視覺流為輸入，直接輸出連續(xù)導(dǎo)航動作（前進、轉(zhuǎn)向、減速）。例如在家庭或醫(yī)院走廊中，XcanBrian_VLN可通過實時視覺識別 “走廊拐角”“避讓迎面走來的護工”，無需依賴預(yù)設(shè)的 “節(jié)點 - 路徑” 拓撲圖，適配家庭、養(yǎng)老院等非標準化場景。
輪椅機器人之后，在家庭陪護機器人和類人陪護機器人產(chǎn)品上，我們將VLM與VLN與VLA及數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)深度融合，實現(xiàn)感知交互層以VLM（視覺語言模型）為認知大腦核心，決策導(dǎo)航層以VLN（視覺語言導(dǎo)航）為導(dǎo)航中樞，執(zhí)行控制層以VLA的向量場導(dǎo)航為運動操作的執(zhí)行核心，數(shù)據(jù)閉環(huán)與進化層以場景數(shù)據(jù)閉環(huán)滋養(yǎng)模型進化提優(yōu)，四層結(jié)構(gòu)形成 “感知 - 決策 - 控制-進化” 的完整閉環(huán)-XcanBrain，解決“運動協(xié)同性差、環(huán)境適應(yīng)性弱、人機交互精度低” 等三大核心問題。另外，要有好的整體產(chǎn)品體驗，不能說一蹴而就的，是設(shè)計出來的，還需要在產(chǎn)品迭代中進化。
雷峰網(wǎng)：家庭場景數(shù)據(jù)的隱私與安全如何保障？
李戰(zhàn)斌：我們所有的數(shù)據(jù)閉環(huán)都建立在保護前提下。每個家庭擁有獨立的數(shù)據(jù)湖，包含語音、交互等內(nèi)容，均在用戶授權(quán)范圍內(nèi)處理。
陪護型機器人需要“理解”家庭，才能更好服務(wù)家庭。通過3D傳感器采集人的行為、上傳云端訓(xùn)練機械臂，機器人能逐步模仿人類動作與思維。
未來的類人陪護機器人會延續(xù)家庭的生活方式、甚至思維方式，像家族文化的數(shù)字化延伸，成為家庭的“第三種成員”。
雷峰網(wǎng)： 你理想中的家庭陪護機器人是什么樣的？
李戰(zhàn)斌：它首先服務(wù)于銀發(fā)群體，解決出行與日常陪護，如拿取物品、喂食、甚至擰開藥瓶取藥等。隨著材料、結(jié)構(gòu)和多模態(tài)模型的演進，機器人將擁有雙臂操作、自主出行能力，底部還能掛載不同模塊，實現(xiàn)掃地、割草等多任務(wù)。未來，家庭陪護機器人會像智能手機一樣，從單一功能走向高集成。
今年高交會我們將展出首款樣機，2026年推出帶機械臂版本，2027年類人陪護機器人將進入家庭，2028年實現(xiàn)量產(chǎn)。三年內(nèi)將形成“雙曲線效應(yīng)”：一條是指數(shù)級放量，另一條是快速品類擴張。
作者長期關(guān)注消費級機器人，已推出《智能割草機器人五問》系列，可添加作者微信 MOON_ERS 互通有無。
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