對話智元總裁彭志輝：去年營收突破10億，機器人商業化關鍵拐點已至

“我們不缺錢”，在 4 月 17 日的媒體群訪中，智元聯合創始人、總裁彭志輝多次說到這一點。語氣透露著自信。 1993 年出生的彭志輝，過去以“天才少年”聞名，如今距離他和團隊創立智元機器人不過三年多。

接受30多位記者群訪時彭志輝稱，智元在業內已經處于“斷崖式領先”。

這樣的自信從營收上或許可以佐證。智元董事長兼CEO鄧泰華在當天的演講中公開一組數據，智元成立第一年營收30萬人民幣，第二年營收6000多萬，到去年突破10億營收，每年實現20倍增長，“是中國從創立最快過10億營收的機器人公司，也是中國從創立到最快過10億營收的AI公司。”

4月17日上午，智元在上海張江會堂舉辦“2026智元合作伙伴大會（APC2026）”，參會人數高達到兩千五百多人，彭志輝無疑是現場最受關注的焦點。

演講時彭志輝宣告，具身智能產業正式邁入規?；虡I落地的關鍵拐點。他認為，資本市場已不再為炫技式demo買單，唯有真實的商業化價值才能支撐技術持續迭代。

彭志輝提出，2026年是行業取得突破的重要時間窗口，這源于三大核心要素的同步成熟。一是大模型讓機器人實現了對世界的理解與泛化，二是機器人本體跨越可靠性門檻、達成年度大幾萬臺出貨的規?；慨a能力，三是部署規模擴大將驅動數據飛輪進入指數級加速階段。

“數據飛輪部署的機器人越多，飛輪轉的越快，采集的數據也越多，模型的訓練能力肯定也就越強，這個飛輪一旦轉起來就將產生指數級的網絡效應，智元的判斷是2026年飛輪也是會開始加速轉動?！迸碇据x說。

這一判斷與全球產業趨勢同頻，特斯拉、英偉達、波士頓動力等巨頭均已將重心轉向物理世界AI與機器人規模化落地，而具身智能作為覆蓋數字與物理雙世界的核心token消耗場景，將成為AI時代新的生產力基礎設施。

演講中，彭志輝深度闡釋了智元“一體三智”的具身智能落地范式，即以機器人本體為基礎，協同進化運動智能、作業智能與交互智能四大維度，同時定義了從L1到L5的技術演進路標。

彭志輝稱，智元是全球為數不多具備四層全棧技術能力，且完成萬臺規模量產驗證的企業，而具身智能落地的核心邏輯，已從“銷售硬件產品”轉向“交付可量化的業務結果”。唯有更低的人工依賴、更高的穩定性與可落地的收益，才能真正打開產業市場。

上午長達一小時的演講結束后，中間休息僅半個多小時，彭志輝即趕來媒體群訪間。群訪時間原本限定為半小時，記者們被要求每人只能問一個問題，于是話筒從第一排開始，沿著回形針般的軌跡傳遞了下去。

30多位記者對彭志輝進行“轟炸”，甚至問出一些犀利的問題，以至于群訪時間被拖至40分鐘。盡管彭志輝臉上露出一絲疲憊，在全程四十分鐘的群訪里，他一直微笑著回答問題，偶爾也不失幽默。

作為B站擁有兩百多萬粉絲的UP主，群訪臨近結束時一位記者問他何時更新B站，他笑著說：“有生之年吧?！?/p>

以下是包括中新社、澎湃、白鯨實驗室等訪談彭志輝的內容，為了方便閱讀，我們做了精簡處理和結構劃分。

01

“我們跑得快了一點”

問：最近很多同行都在官宣融資，智元有沒有相關計劃？

彭志輝：首先我們現在確實不是很缺錢，一方面得益于商業化進展。剛才也有介紹，我們的融資規模也在變化，25年獲得融資超過十億，今年會有數倍增長。

具體來看，我們的商業化節奏已經能實現自我造血，對外部一級市場資金需求沒有那么迫切。同時我們整體的運營節奏，做什么事，花多少錢，都有明確規劃。拿太多錢不一定就是好事，也可能因為拿太多錢，公司股份被稀釋，反而活不下去。在融資和運營、支出等方面，我們有統籌規劃，是做的非常好的。

我們不少子公司，融資比我們當時想象的要快得多。我們確實不缺錢，現在更看重商業化能力的提升。

問：你們拆分出來的幾家比如擎天柱，四足這些業務，它距離完成扭虧為盈，大概還有多長時間，誰會是最快完成的？你也提到它們也在市場上融資，能否透露一下融資的進度情況？

彭志輝：任何一個行業發展初期是需要大量基礎投入的。我們今天也講了，可能會投1%到2%的錢做生態建設，包括早期的數據建設，算力建設，這個資金消耗都是非常大的。包括剛才講的投到供應商，短時間內都是沒法算這筆賬的，短期內也不會盈利的。但是為了未來整體發展走得更順，我們還會堅持做大規模的投入。

我們成立只有三年，實現了破萬臺的量產規模，全球就我們一家，我們也是唯一一家全棧公司。我個人覺得我們是斷崖式領先，團隊的整體戰斗力真的非常強。

現在我們確實有一些業務部，如果把剛剛提到的早期的基礎投入拋除的話，已經實現盈虧平衡。像我們的靈犀、Genie，商業化表現非常好。

我們重新定義了具身機器人的形態，比如靈犀推出時，就是行業第一個面向下一代的商務的智能交互終端。它是一個終端，而不是一個半自動的機械化裝置。這個終端的定位也引導了我們整個技術研發與突破的方向，比如交互智能和運動智能上要足夠擬人，有生命力，交互體驗要足夠好。我覺得這些早期的引領技術創新比追求商業回報更有價值。

這個也是剛剛我們提到的是358計劃，就是營收從1億、10億，再百億、千億，它只是個順帶結果，我們更大的動機是想推動產業發展。

問：去年智元三月份估值150億，后來有繼續攀升嗎？最近很多同行宣布估值過百億或200億。不知道這種估值排名，智元會在意嗎？

彭志輝：不在意，沒必要在意。

問：剛才你說智元已經斷崖式領先，你怎么看宇樹科技？

彭志輝：我覺得宇樹是一家非常了不起的公司。它首先深耕了這么久，而且成立十年了。它本體的降本做的非常好，產品量產規模和效率都非常高，然后它的運動性能絕對是第一梯隊。這些都非常值得我們學習。

我們可能的差異化在于說我們是全棧，除了做本體，運動性能，還有交付和作業。我們不是為了推出一個通用平臺，而是為了把平臺應用到場景里，給客戶帶來實際的生產力價值。

就像剛剛我們大會分享，我覺得未來任何一家想要進一步推動場景落地的公司，最終都會走到這個思路里——所有的訓練能力都得建，只是一個先后順序的問題。

我們是跑得快了一點，甚至比特斯拉還快。但我覺得我們的對手也值得尊敬?，F在不是在一個存量市場內卷，這個蛋糕都還沒做的足夠大，大家是在一起推動整個產業往前發展，不用去比較。

問：機器人已經在一些工業、物流、生活場景中部署，怎么判斷它走出demo階段？

彭志輝：上午的大會，不知道大家有沒有聽到，智元機器人走在行業前面，它的核心指標就是你能不能給客戶創造足夠的價值。

具體來看，一是任務執行的準確度要高。以前的機器人表演都是在實驗室里邊，不要求成功率，環境也是相對約束的?，F在進入到正式開放的場景，做一些復雜任務，這個成功率是要能滿足上線的要求。我們前幾天直播龍旗的平板產線上，我們的機器人就是8小時零失誤，百分百成功率。

二是ROI一定要算得過賬，客戶為什么要選擇用我們的機器去補充他的人力，而不是招更多人，肯定是我們在保證生產質量的情況下，能幫用戶創造更多價值，降低生產成本。這一點非常重要。

還有未來真正要大規模的上量，對本體的要求也非常高，整體的耐用性，可靠性，當然成本也要低是吧？前幾年，我們跟著整個產業一起培養一批高質量的供應商，比如核心的關節模組，電池供應商等。之前沒有跟我們器件完全匹配的供應商能夠提供符合標準的部件的，都是我們跟供應商一起打磨、聯合研發，才達到今年實現量產超過萬臺的規模。

問：智元從擎天柱到昨天發布的覓蜂科技，一直在走平臺化布局，這樣部署的核心考量是什么？能解決哪些行業共性問題？對推動具身智能規模化落地有哪些推動的關鍵作用？

彭志輝：平臺化的考量背后是以終為始的思路。我們的目的是推動具身智能在真實場景中落地，你要落地跑通一個場景，既要有足夠穩定的本體，足夠靈活運用的智能，又要有很強泛化性能作業水平，同時它還要作為人機接口，能快速的部署。它需要交互智能，跑通一個場景要求就是全棧、全平臺你都要跑通。這也有助于我們做整個數據閉環。

真實世界里采取足夠多、足夠好的數據，這些數據支持我們迭代自研垂域大模型，模型會提出對本體的要求，本體根據場景不同的邊界適配它的形態，是四位一體的飛輪。

所以，我們只有做全棧才能把飛輪轉起來。

02

中美的差距沒有那么大

問：發布會上你說智元是全球唯一一家完成“一體三智”布局的企業，但是完成跟完美肯定還有差距，這四層中，你認為哪一層是智元過去一直的卡點和明顯的短板？接下來如何實現短時間攻堅？

彭志輝：卡點還是很多的，我們畢竟也是一家年輕公司，不可能上來什么都有。比如作業智能，我們跟海外的一些頭部具身模型公司還是有差距的。海外在原始的基礎理論創新，特別是AI領域，走得比較早，比較快。比如最早的大模型transformer架構，都是海外先提出來的。

國內雖然在追趕，差距沒有那么大。AI領域的人才大部分都是華人，雖然可能短暫在國外，但是戰斗力很強，我們會追趕得非?？?。工業體系的搭建可能需要時間，沒有那么快。

我覺得國內有一個很大的優勢，就是我們能夠在一個充分開放的場景里，快速利用好整個制造業的供應鏈、制造鏈，跑出全球最好的具身智能。

核心零部件上，我們現在雖然做得足夠好，但未來還有提繼續提升的空間，比如把一些新材料引入進來，讓它能夠更輕量化，更輕柔、更親和地跟人深度交互。這些底層技術，還需要突破。

問：你剛剛提到不缺錢，目前在產品提升生產力的過程中最缺的要素是什么，以及眼下最需要完成的任務和目標是什么？

彭志輝：如果從智能化水平來說，最缺的是數據。因為跟訓練大語言模型的數據體量相比，具身領域的智能可能差3-5個數量級規模，數據缺口很大大，要求比較高，還要求物理世界各種接觸，力，摩擦力、重力等等，這種高維的數據采集成本也非常高。

這也是為什么我們一直在推數據采集產品的商業方案，比如人機合一的數采產品，同時我們也在積極地建設各種開放數據，數據集的生態。今年可能會逐步開源百萬小時量級的具身數據，明年可能要上千萬，這個在行業里也是遙遙領先。

問：你認為在算法層面中國人形機器人與美國的特斯拉、FigureAI差距大嗎？

彭志輝：他們機器人還沒有量產，真實的線下場景也沒有看到。其實沒有辦法評估它們現在的效果。現在只能通過他們宣傳的效果去判斷，宣傳效果當然是非常好的。

國內跟海外的差別在于說他們的基礎前沿創新做得比較好，但是中國在工程化落地、供應鏈整合，還有包括場景的豐富度上是有很大優勢的。如果說要看誰能先把機器人變成現實世界里的生產力工具，我覺得中國目前是領先的，但是如果說要討論誰能定義下一代通用機器人的終極形態，他們反正愿景是講得非常好的。

問：智元一直堅持做機器人大腦，GO2和GO1的本質區別是什么，外界看到這次發布了很多模型，哪個對機器人大腦起到決定性作用？

彭志輝：我們講一體三智，不同領域的數據要求和模型本身的架構還是有很大區別的，是VLA架構、視頻模型架構，還是小模型架構，不同的智能對模型要求不一樣的。

我們一開始是分開發展的，某個領域追求單項指標做得足夠強。比如運動模型，要求動作跟隨精度、魯棒性要足夠好，先把這塊做到最好。對具身來說，GO2希望任務執行成功率要做得足夠高。

對于仿真世界模型來說，要求渲染精度做到最好。一開始分開發展，最后我們覺得可能還是會往一體三智的方向，融合到一個大模型里。

03

生態用的人多了，就會形成事實標準

問：你也是青年創業者，現在具身智能發展到這個階段，年輕人如果想創建自己的機器人品牌還有機會嗎？為什么？你現在的偶像是誰？

彭志輝：我覺得現在機會應該更多，只有在變動的環境下才有足夠大的機會。AI快速發展，現在也出現很多所謂的OPC，一人成立公司門檻更低。大家一定要邁出第一步，先出來，這個很重要，然后才會有更多的可能。

我個人的偶像，之前有一些，但是現在可能沒有特定的，非要說的話，可能每一位推動產業變革的無名英雄都可以是我的偶像。

問：26年1月1日，你發布一個非常小尺寸的機器人，我很好奇，為什么你會想做這種超級迷你的機器人，這是你的想法，還是智元的想法，現在進展到什么程度了？

彭志輝：如果關注我以前DIY視頻的同學可能知道，我很喜歡搞那種小東西。所以起源也是我們發布的行業最小的全新力控，我把它定位是面向C端消費者這樣一款產品。

現在整個市場還沒有這種面向C端的、能夠大規模上量的人型機器人。我們希望能做第一個，當時他們也做了一個產品設計，不過這個產品放在智元的子公司-上緯新材，屬于上緯新材獨立的產品，跟智元沒有關系。

問：你如何看待自己在公司的定位，和董事長鄧泰華之間是如何分工的？

彭志輝：其實大家關注我的都知道，我的賬號也不更新了。我作為公司的CTO，主要角色還是發展產品和技術，還有團隊管理。實際上，鄧總這邊更擅長戰略還有商業的培訓，我更側重技術演進和產品定義。我們倆其實是非?；パa的，在重大決策里面，配合的也很好。

公司除了我們兩個，也有很多其他的優秀人才，很多決策包括一體三智其實都是管理層共同思考的。這個結果就是我覺得我們配合的非常好。

問：你們怎么定義和合作伙伴之間的界限？是傾向于做那個全棧解決方案提供商，還是說只提供機器人大腦和本體，有合作伙伴二次開發。

彭志輝：這個其實講的很清楚，我們提供基礎平臺，還有一些生態組件，基于我們跑通實際業務場景做最后一公里，做場景擴展。

問：現在具身智能路線還沒有收斂，行業標準也不統一，出現重復造輪子情況下，機器人行業怎么協力攻堅？

彭志輝：行業發展早期，可能都會有這些問題，因為沒有形成標準化。我個人很慚愧，擔任工信部的人形機器人與具身智能標準化技術委員會副主任委員。

我也參與標準建設，國內有上層引導，大家更容易合心齊力推動發展，對我們來說，一方面繼續擴大本體部署，讓更多機器人進入真實的工作流采集數據。比如我們開源的AGIBOT WORLD數據集，吸引更多的三方開發者、產業參與者共建，形成一個網絡生態。

這個生態用的人多了，就會形成事實標準，這也是我們推進標準化的一條路徑。

問：現在智元很多合作伙伴都是汽車產業公司，看起來是靠汽車供應鏈來做量產，你覺得汽車供應鏈，能幫機器人解決的最關鍵問題是什么？

彭志輝：供應鏈制造體系，我覺得是完全可以復用的。我們現在招了很多類似NPI（硬件設計完成后，承擔交付給EMS代工準備的工程師角色）的崗位，很多崗位都是制造導入，從汽車行業挖來人才，他們基礎素養肯定可以復用的。

另外，汽車本質上可以理解為簡化版本的機器人，一個只有四個輪子的人。這也是為什么現在很多車廠也開始布局機器人，最典型的是特斯拉，也是行業標桿。因為它的感知能力，對環境感知，決策系統，一些基礎的零部件、傳感器、機電，都是非常強的。雖然沒有成熟的完整的成品模組可以復用，但它的技術是可以復用的。比如汽車的三電系統。

現在主戰場不一樣，很多車廠處在智駕這條路沒有跑完的階段，不會投足夠多資源到新興賽道，我們是ALL IN具身賽道，提前建立技術和生態的壁壘，這是我們未來跟他們競爭的底氣。

問：硬件和軟件都在迭代，迭代的速度是不一樣的，從行業來看，如果1-10分，這兩個方向分別在什么階段。因為普遍感覺機器人在運動智能上有很大的提升跟突破，今年會有其他突破嗎？

彭志輝：硬件跟軟件是協同去推進的，多條線相互影響。如果本體性能不夠，模型再好，它執行不出來，模型需要知道本體的設計，什么傳感器，配置在什么位置，都是相互耦合的，只有協同推進才能到達一個最優的系統化效果。

這個過程在早期肯定是不確定性比較高，所以要求我們要有足夠敏捷的迭代效率。這也是為什么現在每個系列每年都會推出一款新產品，迭代速度非常快。手機這么成熟的東西，它一年也就推出一款新品，機器人比汽車還復雜得多，那我們現在也保證這個迭代效率。

今年會有比較大突破的，我認為是交互能力。這一塊目前還有很多工程化的難點需要突破，我們今年會加快攻關，到Q3/Q4時，大家就能夠在真實的日常生活里，比如去某家商場吃飯，買衣服，看到智元機器人在跟你交互。

問：機器人真正進入家庭，還需要多久？包括量產節奏，關鍵卡點是什么，以及成本多少才能被大家接受？

彭志輝：一千個家庭，就有一千個家庭環境，每位家庭成員的狀況也不一樣，要實現的任務更是千奇百怪，還涉及到跟人親密交互，安全性要求比工廠要高出不止一個緯度，工廠里出事故頂多是做壞了一個零件，但家庭里可能就傷到人了。

我們肯定要遵循技術發展的客觀規律，先易后難，先找簡單場景做復雜任務，比如工廠里做類似的裝配，分揀任務。所以技術程度已經匹配的場景，優先落地，當本體規格提煉的足夠成熟，成本通過上量的規模效應降得足夠低，才能真正進入家庭。

我們在考慮未來通過一些可能不太直接的方式進入到家庭里面?，F在也有集成服務訂閱的形式，未來機器人可以提供類似滴滴打車服務，叫個機器人去你家里干活，遠程有一個人類監管、兜底，避免了剛才說的任務太復雜導致完成度不高以及安全性風險。

通過這個過程，我們收集真實的數據，幫助迭代模型，迭代問題。最后逐步的可能降低人類參與者的比重，從一開始的50%降到20%，甚至更低，這當然需要很長的周期。我個人判斷，因為我們今年已經算工廠落地了，未來3年，智能水平和泛化性逐步提升，5年之后會逐步進入家庭，大概是這么一個節奏。