核心观点：世界上没有绝对的对话动力等待的具技术壁垒，只有迭代速度。逐际张巍

文丨申远
编辑丨宋玮

张巍，不用不值这位曾在美国俄亥俄州立大学拥有终身教职的身G时刻学者，在历经14年海外学术生涯后，人间于2019年毅然回国加入南方科技大学。对话动力等待的具两年后，逐际张巍他创立了逐际动力（LimX Dynamics）。不用不值截至目前，身G时刻逐际动力已陆续发布多款机器人产品，人间包括全尺寸女性机器人Luna、对话动力等待的具男性机器人Oli，逐际张巍以及涵盖操作算法至智能体系统的不用不值全套技术栈。

Luna，身G时刻身高160厘米，人间不仅能完成一字马、猫步及表情变换，更具备实时模仿学习人类动作的能力。张巍指出，Luna证明了逐际的产品创新能力，它是目前市面上唯一在售的全尺寸类人女性机器人。与高5厘米的男性机器人Oli一样，Luna旨在提供超越单纯歌舞表演的差异化服务。“未来或许还会有个孩子，组成一家三口。”张巍笑着总结。

作为辽宁人，张巍的幽默感常能化解严肃与焦虑。面对日益激烈的具身智能竞赛——深圳已有两家竞品估值突破200亿，港股上市申请者众多，初创公司融资加速——张巍却显得从容不迫。尽管逐际动力在7月完成了近2亿美元的Pre-IPO轮融资，投后估值达150亿人民币，股东涵盖IDG资本、蓝思科技等，张巍依然保持着一种独特的松弛感。

他语速飞快，带着沈阳口音，这种特质削弱了他某些决绝观点的冲击力，例如：“世界上没有技术壁垒，只有迭代速度”、“公司是可以死的”。但他坚持一个反常识判断：机器人已经具备了很好的“大脑”，缺的不是智能，而是“技能”。

张巍最欣赏段永平和李诞，前者代表商业智慧，后者代表“人间不值得”的哲学。他认为这是一种极致的乐观：既然人间都不值得，那便无需悲伤，造机器人便是当下最快乐的事。

以下为访谈实录精选。

创业并非出于宏大叙事

晚点：你放弃了美国俄亥俄州立大学的终身教职回国，内心有遗憾或不舍吗？

张巍：拿到教职本身并非大事，其中包含历史因素和机缘巧合，它不能完全代表个人能力。人的价值不由职位定义。

晚点：如果继续从事研究，你最有可能获得什么奖项？

张巍：我对奖项毫无兴趣，从未思考过这个问题。

晚点：如果你实现了人形机器人的通用性或世界模型，你肯定能得奖。

张巍：我更希望做成一件事，而非得奖，因为得奖本身没有意义。

晚点：做了9年教授，为何选择回国创业？

张巍：回国是深思熟虑的结果，我不愿在美国度过余生。虽然我是东北人，但不想留在北方，最终选择了深圳的南方科技大学。创业则没那么伟大，起初并未想清楚，只是顺势而为。

晚点：从2019年回国到2022年创业，这三年间发生了什么？

张巍：行业发展迅速，回国后接触更多产业，发现学校难以做出优秀的硬件，而算法必须与硬件结合。南科大孵化器提供了支持，我们开始融资并成立公司，就这样“掉进”了创业轨道。当时资本并不热，但机器人软硬件水平已具备条件，需要以公司视角推进。

晚点：逐际成立的契机既无巨大商业变量，也无类似GPT的技术变量？

张巍：对。

晚点：当时公司的愿景是什么？

张巍：很模糊。“逐际”意为突破机器人边界。过去机器人局限于机械臂等特定场景，能力边界有限导致内卷。突破边界才能打开可能性，这本质上是技术追问的过程。

晚点：你并非抱着“改变世界”或“做第一人”的愿景创业？

张巍：对。我对“第一”或“最大”无执念，更看重每日做有趣的事和自我成长。我只是希望做一家能突破机器人能力边界的公司，关键在于做事。

晚点：逐际成立后的第一个目标是什么？

张巍：迭代“大小脑融合”技术（当时称perceptive locomotion，基于感知的运动控制）。前提是运动控制能力强，但需基于感知将大脑思考能力闭环。2022年底，我们实现了基于感知的四足机器人自主上下楼梯，这是中国首个案例。

晚点：逐际号称小脑技术全球领先，与宇树科技相比如何？

张巍：很难直观比较。但创业初期逐际就有此标签。目前宇树在运控上确实丝滑，但在强化学习端到端人形室外行走方面，我们团队于2021年全球率先完成，基于现有技术栈最早实现，当时宇树尚无此能力。

晚点：从四足转到双足，是因为发现四足与宇树拉不开差距吗？

张巍：这是产品化和商业化的选择，而非技术选择。技术上，我2018年已发表双足机器人论文。AlphaGo及Sergey Levine等人的强化学习算法启发了我们，结合机器人虽痛苦，如同GPT 1.0/2.0阶段。

没有技术壁垒，只有迭代速度

晚点：2022年GPT-3.5给你什么启发？

张巍：技术范式转向数据驱动（data-driven）。这让我意识到人形机器人是AGI的最佳载体，通用AI需要通用形态，即人形。

晚点：很多人不看好教授创业，你怎么看？

张巍：需抛开学术思维（以论文引用为荣），转向技术、工程、产品和商业思维。教授若无法跨越这些鸿沟，在创业中便无用武之地。

晚点：从学术到技术，最难的是什么？

张巍：要做就不难。分享一句话：世界上没有技术壁垒，只有迭代速度。

晚点：OpenAI没有技术壁垒吗？

张巍：技术壁垒不会太强，只有迭代速度之别。迭代到一定程度，会产生商业壁垒和规模壁垒，纯粹技术壁垒有限。DeepSeek的成功也印证了这一点。

晚点：你如何保持快速迭代？

张巍：迭代是结果，过程需专注、开放并放下自我（ego）。基础能力源于数学和物理，这是最高质量的大脑训练。如同运动中的体能训练，数学是肌肉力量。

晚点：若让你创业做大模型公司，也能做好吗？

张巍：还需先机，尽早掌握Know-how至关重要，晚半年一年可能就没用了。

数据共识与后训练时代

晚点：具身行业争吵激烈，目前有什么共识？

张巍：智能来源于数据。纯真机数据Scaling至通用智能的提法减少，视频数据共识扩大，因能降低收集成本。

晚点：可穿戴设备采集真实场景数据，不看好仿真与视频数据，你怎么看？

张巍：Ego-centric数据以视频为主。VLM中的V即视觉，连续图片即视频，不可或缺。直接处理视频难度大，有人用UMI或手套辅助提取手部轨迹，非原则区别。

晚点：仿真数据重要吗？

张巍：重要。逐际的DreamActor利用仿真生产模型。数据收集需优化成本并与任务关联：有的需仿真，有的需视频预训练+真机微调，有的需触觉。

晚点：谁的数据效率最高？

张巍：Pi（Figure AI）不错，能融合多种数据。单一数据“模型产线”竞争力弱。国内难以评价细节，但能用视频数据做预训练者具挑战性，Scaling机会最大。

晚点：逐际在视频数据和效率上的优势？

张巍：逐际较早进入后训练阶段。预训练阶段大家赌路线，后训练阶段则关注数据种类和效率。

晚点：预训练结束的标志？

张巍：并非结束，而是第一阶段技术清晰。完全堆预训练数据达生产级不现实，即使Pi的基座模型也需落地，中间空隙需后训练（真机微调+强化学习）填补。这与大模型发展类似：预训练/模仿学习 -> 后训练/强化学习。对机器人而言，后训练和持续学习更重要。

晚点：逐际是国内最早做后训练的吗？

张巍：不重要，看谁跑得快。逐际从去年中开始。

晚点：对数据的理解是逐际的护城河吗？

张巍：是的。

GPT-3时刻已至

晚点：人形机器人相当于大模型的哪个阶段？

张巍：笼统类比，约等于GPT-3。GPT-3到ChatGPT还有两年多。具身智能非单一模型驱动，更像2000年互联网：有泡沫，也孕育伟大企业。不能用线性推演预测指数变革，乐观悲观皆错，因当前瓶颈无法衡量指数变化。

晚点：技术路线未收敛？

张巍：范式已收敛，细节未收敛。世界模型理解多样，真正的世界模型预测未来状态，未必直接完成具身任务。目前关注World Action Model（世界动作模型）。我们一年半前发布的VGM（Video Generation Motion）即最早的World Action Model，此前大家还质疑Video Pre-training，现已习以为常，这就是收敛。

晚点：世界模型水平已到GPT-3？

张巍：我们持反共识观点：人形机器人大脑是复杂智能体（Agentic）系统，融合记忆、持续学习等，不能用单一模型衡量。整个脑系统进化水平接近GPT-3。

逐际具身大脑系统叫COSA（cognitive OS of agents），分三层：
* System 0：全身运控，只动不思考。
* System 2：大脑，只思考不动手，类似前额叶。引擎为LLM/VLM，未来加入世界模型（WM）指导决策而非行动。当前挑战是记忆管理及支持有效推理的Agentic loop设计。
* System 1：中间层，连接上下。接收子任务，生成运动参考轨迹。VLA、World Action Model均属此类，是实现高阶技能的不同方法。

晚点：不是端到端吗？

张巍：人脑功能分区。System 2思考，System 0行动，System 1感知到行动的高阶技能。

晚点：具身公司在做给瘫痪病人做康复训练？

张巍：可这么说。泛化不等于脑的全部。不会弹钢琴不代表没脑子。自动驾驶VLA模型也是技能，非大脑。

晚点：泛化和智能分开？

张巍：相关但不等价。System 1的高阶技能无需通用，但三层脑系统整体可表现智能。

晚点：技能怎么选？

张巍：算术题：技能商业价值 > 构建技能的数据成本。语言可跨领域借鉴，但技能（如开车vs剥鸡蛋）训练帮助有限。走路/上楼梯仿真数据足，最早成熟；开车数据自发廉价，也较快成熟。

晚点：逐际三层架构的优势？

张巍：难在三层加本体硬件的联合优化与毫秒级配合。例如跳舞，多数公司预录后训练，逐际小脑基础模型可实时生成任意全身运动，无需预设，需长期积累且与硬件深结合。

晚点：逐际是具身通用基座模型公司吗？

张巍：定位为人形机器人产品型主机厂，AI驱动。需全栈能力（制造、AI算法、系统、产品），但非通用基座模型公司。我们做System 0和1的基座模型并追求领先，但不训练System 2的LLM/VLM/WM，优势在于有大脑系统的人形机器人整体能力。

“天天想落地”与具身智能体系统

晚点：结论是逐际擅长商业化落地？

张巍：最终必须擅长商业化，在过程中将最稀缺的技术做到极致。

晚点：过去技术判断有误吗？

张巍：意识到技术领先重要性降低，以前吹得太厉害。

晚点：逐际的位置？

张巍：前沿、相对领先，第一批。如考清华前10名，分数无本质区别。

晚点：机器人不进工厂？

张巍：没变。Slogan：Serve People, Not the Process（服务于人，而非生产流程）。人形机器人工作环境是人生活之地，非机器待处。

晚点：为什么人形机器人不进工厂？

张巍：双足在工厂效率低，轮子足够。且当前具身模型是随机过程，输出为分布，不保证100%一致，传统工业需极致效率精度，人形无优势。进过工厂的人都知道。

晚点：既然效率低，为何一定要人形？

张巍：这不是个好问题。答案永远是“不需要”，因无单一场景一定需要两条腿。人形本质是通用，用“专用”评价“通用”不通。如同智能手机，单一功能无需iPhone，但多功能叠加必需要。人形是唯一无需改变构型即可满足海量、分散、个性需求的平台，是真正的超级大单品，如iPhone。

晚点：商业化故事如何生长？

张巍：通用本体叠加App，如手机。本体仅是一坨铁，只能卖科研。能唱歌跳舞有价值但不多。能对话、倒水价值提升。当连接足够多App，出现价值拐点，边际成本趋零。机器人处于起点，关键在于叠加技能。

晚点：找到数据成本最低处，是商业选择？

张巍：是算术题。构建技能数据成本 < 技能价值。如培养孩子，学钢琴还是网球，判断标准是对数据的理解。

晚点：单个技能后？

张巍：用具身智能体操作系统（System 2）管理技能。逐际COSA系统是最早研发具身智能操作系统的公司之一。

晚点：为何没人提操作系统？

张巍：我们天天想落地，发现需要这样的大脑系统。以LLM为引擎，中介和管理硬件与应用。难点在于无现成答案，需抽象用户需求，搭建系统框架。

晚点：技术不成熟如何落地？

张巍：不能等所有能力强再落地。有一定能力即落地，用真实场景微调+真机强化学习优化，再喂回模型。技能多后可通过MOE统一。

晚点：落地进度？

张巍：技术上以终为始，商业上沿途下蛋。本体落地，App也落地。头一两个App不赚钱或鸡肋，但市场有需求就做。逐际做技术底座，薄场景（科研、导览、表演）自做，其他场景与合作伙伴做。垂直场景最后100米考验业务理解（如数据中心vs加油站巡检），我们倾向未来是垂直中小模型应用的世界。

晚点：具体订单数？

张巍：数千台订单，过半来自海外。今年是落地元年，交一小部分，明年量大。关键是摆脱遥控器，在非结构化场景实现全自主行动。

晚点：去掉遥控器能干什么？

张巍：原则上手不干活的都能干。手技能需定点攻破（如拧瓶盖），复杂任务有挑战。故先做“动口”而非“动手”。

晚点：国内多少人有此能力？

张巍：能像Figure那样全身自主操作（连走带操作），我目前没看到。这是有和无的问题，逐际有且技术领先，希望最早闭环。

晚点：理想认为2028年机器人进家庭做饭搬运，你怎么看？

张巍：有可能，AI加速收敛。

晚点：25年下半年速度加快，如Tron 2？

张巍：Tron 2是模块化基座，选配双臂、双轮足、双足。性价比最高，第一性原理。双臂大概率好卖，需权衡负载等能力。Tron 2是市面上较便宜的双臂机器人。

晚点：Tron 2应用场景？

张巍：双臂用于研究、操作、工厂尝试；双轮足用于物流巡检。

晚点：逐际对世界的引领性贡献？

张巍：开启具身Agentic OS大脑系统及类似TRON的机器人。中国在运控、硬件本体等方面可能有小超越。

晚点：为何没做灵巧手？

张巍：兴奋但精力有限，灵巧手极复杂，对传感器算法要求高。

晚点：本轮融资目标？

张巍：25年是Agent元年，26年是具身场景落地元年，需要钱。

晚点：市场有泡沫吗？

张巍：估值无太大泡沫，事值这么多钱。鱼龙混杂，判断参差不齐。如互联网泡沫，技术对，但公司死一批。

晚点：为何此时准备上市？

张巍：上市必要。技术成熟后，不在牌桌上立刻掉队。不在乎是否第一股，平台重要。

晚点：逐际多大？

张巍：销量从百台到千、万台。定位人形/类人形具身智能公司。小目标：服务十亿人。

公司可死，精神自由

晚点：创业最大感受？

张巍：累。科研是自嗨，不累。

晚点：创业苦哪些没想到？

张巍：事太难，技术链条、商业闭环未知。

晚点：早知道难还会做吗？

张巍：可能不会。黄仁勋也说若知难不会成立英伟达。

晚点：最难的一关？

张巍：每月都在开悟之坡。最大悟：接受失败，公司是可以死的。接受可输，才能赢。“可以错”是最有力量的。

晚点：何时想到？

张巍：25年初，竞争激烈易有输不起心态，导致错误决策。如现在可开掉任何人，包括自己。

晚点：为何自己做CEO？

张巍：责任权利对等。

晚点：改掉什么毛病？

张巍：增量思考，非放弃A选B，而是A+B。增加维度。

晚点：想赢还是不想输？

张巍：专注超越自己。输赢是与人比，超越自己永不输。相信迭代，不信赢。

晚点：讲严肃事却笑？

张巍：语速快，故事线跳跃。原生家庭影响性格，开放自信。

晚点：机器人创业者最狂放？

张巍：赛道需要此能力。

晚点：公司会发火吗？

张巍：少，是缺点，需改。之前太包容，无标准不行。

晚点：未来世界，人形机器人？

张巍：社会生产力极大释放，人追求自我实现。产量销量指数级增长。

晚点：激励优秀员工？

张巍：做成事，钱第二。

晚点：财富自由？

张巍：精神一直自由，财富没必要自由。精神自由即认为自己是财富自由的。重大决策问自己：若我是马云，我还干吗？

晚点：欣赏谁？

张巍：段永平、李诞。

晚点：人间不值得是悲观？

张巍：不，是极度乐观。人间都不值得，何来伤心难过？剩下开心。开心点朋友们，人间不值得。

题图来源：逐际动力

(责任编辑：娱乐)