一家不追風口的機器人公司該如何穿越蕪雜的具身智能周期？

文丨薛良

正值 2026 年世界杯開幕，6 月 6 日，中國外交部發言人毛寧在 X 平臺轉發了一條機器人踢足球的視頻，配文 “中國機器人隊已準備好”。

這是加速進化新一代人形機器人 T2，盡管公司成立時間不長，但在機器人踢足球這個場景，從 2006 年入學清華大學自動化系算起，加速進化 CEO 程昊已經做了 20 年。

在與程昊訪談過程中，他說的最多的不是有關大模型的宏大敘事，而是加速進化篤定地分層落地、數據先行路線，也就是說，加速進化希望先讓機器人在實際場景里跑起來，通過商業化真實場景沉淀數據形成飛輪。程昊不認同激進押注，相反，他認為，雙足人形進工廠沒有看到規模化落地的機會，硬件毛利會持續走低，也就是說，算法無法構成真正壁壘，而具身大模型成熟落地仍需五年甚至十年，與其等待空中樓閣，不如先做能落地的操作系統與場景。

這是一家不急于擁抱宏大敘事，甚至不太迎合資本風潮的公司，在具身行業幾乎所有人或多或少都被融資、估值和概念裹挾的時候，程昊說，融資是雙向選擇，寧愿節奏比行業慢半拍，也不編故事、不偏離長期戰略，他更在意的是：商業模式是否成立、產品是否真正落地、組織是否踏實篤定。

5 月，加速進化完成近 10 億元 A 輪系列融資，其中最新一輪由北京高精尖產業基金、京國盛基金與華控基金聯合領投，在加速進化的股東名單里，還有深創投、北京市人工智能產業投資基金、北京機器人產業發展投資基金、源碼資本、英諾基金、彼岸時代和 IDG 等名字。

從清華自動化系入行機器人領域，到二十年后打造一個現金流健康的公司，交出千臺真機，瞄準教育場景試圖打開一個新的百億美元級市場，程昊想證明慢即是快，與其沖刺一時規模，不如做一家十年后依然存在的公司。

這也是程昊眼中移動互聯網周期給具身智能周期的最好啟示——先找到商業模式，再談改變世界。

機器人踢足球：二十年磨一劍，驗證最小閉環

晚點：20 年前你就在做機器人足球，這一切是怎么開始的？

程昊：我從小想做機器人，高中別人告訴我自動化系是做機器人的，就報了清華自動化系。當時清華只有兩個實驗室做雙足機器人，大二精儀的實驗室關了，整個清華只有我們一個。

機器人踢足球，用現在的話說，是唯一可以真正落地的具身 Agent。它需要運動能力（跑跳踢球）、實時決策（何時射門）、多機協作（5v5 團隊），規則明確、輸贏清晰。籃球依賴手，20 年前到現在技術都很難實現，但足球和走路都用腳，等于把復雜問題相對簡化。

晚點：你們的新品 T2 和世界杯一起到來了，很明顯它踢球技術會更好對吧？

程昊：T2 是我們針對高動態、高爆發、復雜需求的科研等場景推出的旗艦機型，從自由度、到單臂負載、再到算力和二次開發都到了一個新高度。

外交部發言人毛寧前兩天在 X 上發了一個 T2 的踢球視頻，它自主踢球的球速可以跟世界一流的金靴運動員相比擬，那是在我們籌備的世界杯內容之一，這次世界杯期間我們會用 T2 和 K1 做一系列點球挑戰和互動活動。

晚點：23 年創業后你們依然參加足球賽事，感受有什么變化嗎？

程昊：24 年參賽時有點失落，快十年了，大家好像沒有本質進步。當年有支德國隊碾壓全場，后來開源了算法，大家學了十年，水平還那樣。特別是當年都用舵機——算法運行效果不好，能力弱，產品化空間小，好比造汽車，三蹦子發動機不能直接用吧？何況舵機還很貴。

但 25 年我們的 K1 和 T1 去踢，類似當年的德國隊，幾乎碾壓所有對手。我們把舵機換成準直驅關節，用最前沿算法，走路穩、不怕撞、射門精準，最大比分 20:0。T2 的能力會更好，它定位在旗艦水平，所以算力拉滿，價格區間也能覆蓋更廣泛的用戶。

身高不到 1 米的 K1 能大力抽射，球撞球網后墻壁發出 “咚” 的一聲。線下活動不得不限制參與人群年齡，以防有人被球撞傷。這款機器人只要 3.99 萬元，22 個自由度，入門版算力 48 TOPS，在京東就可以購買。

晚點：踢贏足球賽，下一步是什么？

程昊：踢贏人類。目標是 2050 年踢贏人類，中期目標 2030 年踢贏 U9 青訓隊。

晚點：但足球賽既不是商業化賽事，也不是生產力場景，不覺得荒誕嗎？

程昊：20 年來人形機器人各種場景只存活下來一個，就是踢足球，其他跳舞、射箭比賽都沒了。當人形機器人把足球踢好、踢贏人類的那一刻，它就具備了落地能力。足球涉及運動、感知、決策全流程，如果直接跟人踢，還涉及人機對抗的安全算法優化，這些都可以在足球場閉環實現。這是驗證最前沿算法的最小可執行產品（MVP），非常本質。

就像字節跳動，先做內涵段子、再今日頭條、最后抖音，本質做的是內容生產-分發-消費，算法同一套，載體不同。最垂直簡單的載體也能把算法跑完美。

晚點：足球是具身智能的 MVP？

程昊：對。如果在家庭場景試驗，第一很貴，第二很危險，沒有家庭敢直接用。但不驗證就拿不到真實場景數據迭代算法，這事就鎖死了。就像自動駕駛，全世界不允許上路怎么辦？所以要先讓車跑起來，數據自然來，推動具身飛輪轉動。

另外足球有觀賞性，中學生以下效果很好。前陣在五棵松辦活動，機器人已經可以通過端到端神經網絡直接射門，點球一般小學生守不住，力道強還會找角度。今年年中機器人會跑起來、帶球傳球，觀賞性再提升。

晚點：除了足球還有別的場景能實現這種技術驗證閉環嗎？

程昊：我目前沒想到。

分層落地：為什么現在該做操作系統，而非賭端到端

晚點：二十年過去，具身智能現在做的和從前有什么本質不同？

程昊：大邏輯框架一樣，但每個模塊算法都在升級。比如決策層，現在邏輯是用大模型生成。

晚點：這似乎還是分層邏輯，和許多公司主張的端到端模型不一樣。

程昊：終局是端到端解決所有問題，但現在還非常遙遠。就連大模型介入決策層也有很多問題，比如足球場景對快速響應要求高，目前還用不了大模型，決策樹 + 強化學習更快。如果不是高速響應任務，比如導覽，大模型決策可以落地，但這仍是感知→決策→執行的過程，不是端到端解決一切。

晚點：所以加速進化現階段沒有在做具身大模型？

程昊：我們不押注 “空中樓閣” 的端到端大模型，但我們在做分層模型落地，同時用落地場景采集數據——這是特斯拉路線。

具身大模型距離落地還非常非常遙遠。首先范式是什么還不知道，從 VLA 到世界模型還在爭論；其次訓練所需的數據都沒有。即便把多模態數據詞元化，需要多大算力？語言模型的算力需求你已經看到了，更何況現在還根本沒有這些數據，具身模型到底需要什么樣的數據也不清楚。

條條大路通羅馬，但我們還處于沒有鞋的階段。

晚點：數據和算法哪個更重要？

程昊：人活下來吃飯重要還是喝水重要？都重要，但現在都不知道怎么做。

晚點：但很多人談數據應用，比如真機數據、遙控操作、仿真數據。

程昊：遙操數據做出來的 demo 擰瓶蓋像穿針引線，這是慢思考訓練快思考，不合理。真機數據、仿真數據也有類似問題，能拿出 demo，某些情況效果不錯，但都是過渡方案。

就像 AI 視覺領域，OpenCV 能識別物體你覺得厲害，但多模態大模型才是終極方案，中間迭代了將近 20 年。做公司不能等 20 年，一兩年也不能等。所以我們一直在做機器人足球賽這樣的落地，像是在泥里爬，大模型是天上飛的，要先爬出來才能往上飛。

晚點：多久才能往上飛？

程昊：從現在算，最快五年，大概率十年。

晚點：其他走具身大模型路線的公司，需要十年落地？

程昊：反過來想，如果現在沒有公司往前推，時間可能更長。就像 OpenAI 做大模型，最初不考慮落地，融很多錢篤定沿 transformer 往下走，從 1.0 到 2.0、3.0，最后才涌現好結果。

晚點：誰做這樣的事比較靠譜？

程昊：大廠吧，需要千億人民幣投入。OpenAI 雖不是大廠，但和微軟綁定，具備大廠的人才密度和資金，就很篤定敢賭。具身大模型現在就應該做，但不是加速進化做。

晚點：那加速進化做的是什么？

程昊：我們做的是和具身大模型相輔相成的一條路。具身大模型需要數據、需要基于本體的驗證、需要落地，而加速進化就在開發機器人本體、操作系統與工具。

我們像蘋果或微軟，做本體、做端側系統和工具，大模型像互聯網或云。未來具身行業這兩類公司都需要，但初創公司說兩個都做且都做好，不現實。

OS 時代：構建 Agent 生態與數據飛輪

晚點：開發具身操作系統的前提是？

程昊：軟件工程師先用一年時間開發踢足球，成為機器人 Agent 開發者。踢足球本身就是個 Agent，工程師開發過程就會理解機器人需要什么樣的系統工程建設。這個世界上懂機器人的不太懂軟件工程，懂軟件工程的完全不懂具身智能，但踢了一年足球后，我們出現了一批兩方面都懂的工程師。

晚點：操作系統具體做什么？

程昊：類比 Windows 和計算機。通用的事——開發工具、環境配置——操作系統都集成了，GUI 本質是降低開發者門檻。過去具身開發要名校碩士，用我們的工具，會 Python 的高中生就能上手。

最終會發展出具身 Agent 生態。不是現在熟悉的大模型 Agent，是具身 Agent，大家把不同算法能力組合起來接入操作系統，解決真正問題。誰能構建 Agent 生態，誰就是最大贏家。

晚點：你們馬上要推出一款叫 Booster Studio 的開發工具，聽起來像是為開發者準備的 “武器庫”。

程昊：是的，這應該是全球第一款專為具身開發而生的工具軟件。它內置了完整的仿真環境，從仿真到真機一鍵部署。

晚點：這讓我想到你們之前說的 “最小閉環”。

程昊：對，我們馬上會舉辦一場全球 3v3 機器人足球仿真賽。開發者可以在 Booster Studio 里訓練自己的 AI Agent，提交到云端自動對戰、自動判分。優勝者的策略可以直接部署到真機 K1 或 T2 上。這正好把我們 20 年來在真實足球場上驗證的閉環，開放給全世界的開發者——不需要擁有硬件，也能體驗 “從代碼到進球” 的全過程。

晚點：可以理解為加速進化要做機器人的安卓系統？

程昊：對，把應用和硬件解耦。我們的操作系統可以適配各種芯片、機型、品牌，上層開發者只專注開發 Agent，既能跑在宇樹機器人上，也能跑在加速進化機器人上。

晚點：這樣硬件會變得很難賣？

程昊：具身走入本體時代尾聲，硬件技術已收斂，會越來越標準化，毛利變得很低。買聯想和惠普筆記本有多大差別？其實沒有。

晚點：操作系統似乎是大廠才能做的東西？

程昊：蘋果和微軟是因為先成功才做操作系統，還是因為做了操作系統才成功？其實是后者。操作系統帶來的生態是非常強的壁壘。

晚點：加速進化憑什么做好操作系統？

程昊：我們是最擅長做這件事的團隊。從成立第一天，團隊就分兩撥人：做自動化、本體的同學，和來自互聯網的開發工程師，近一半是完全軟件背景。

全球范圍內，加速進化是最重視軟件工程的機器人公司。一說具身智能大家都想到硬件、算法，但沒意識到，在真正實現具身大模型之前，漫長的 OS 時代需要做非常復雜的軟件工程，是 dirty work，代碼量極大，但能構建真正壁壘。歷史上沒有任何公司能靠算法構建壁壘，大模型又一次證明了這一點。

晚點：軟件工程壁壘會不會因 AI 變低？

程昊：你不覺得這更有利于我們這樣的創業公司成長為巨頭嗎？（笑）在大廠一個項目 300 人，現在可能三十人就能做到。

晚點：互聯網背景工程師不懂具身智能，怎么當架構師？

程昊：先讓他們去踢足球。這個世界上兩方面都懂的人極少，但踢了一年足球后，我們培養出了一批。

教育市場：百億美元級的 “Apple II 時刻”

晚點：你們看起來蠻 to C 的，小機器人在京東就能買到。

程昊：我們方向之一就是先做小，更快落地形成商業化。現在出貨量最大的還是小人形機器人，小人形領域機器人的出貨量我們是第一，今年會有更多同行來做。

晚點：誰在買這些小機器人？

程昊：兩款產品：T1 一米二高，圍繞科研需求，做運控、導航、多機決策研究；K1 個頭更小，適用教育教學場景，價格更便宜，定義叫具身開發入門級平臺。

教育是非常大的市場。80 年代美國、90 年代中國大量建設計算機機房，為普及計算機發揮重要作用，打造了中國工程師紅利。早年蘋果實際上大量機器賣給學校。

具身智能會經歷這個階段，機器人本體 + 操作系統 + 開發工具，能復刻當年 Apple 2 或 DOS 電腦的商業化。很多學生想學機器人但買不起，靠學校建機房。加速進化非常適合這個場景：軟件上操作系統已降低開發者門檻，硬件上小尺寸機器人不笨重、很安全。

科研或足球賽事總盤子小，但機房這種教育領域是百億美元級別市場。

晚點：在中國落地，涉及復雜關系處理？

程昊：我們第一臺機器人賣的是海外客戶。2025 年加速進化 40% 營收來自海外，今年前兩個月升至 60%。

這是真正實打實的商業模式，相比之下大家熱衷的翻跟頭沒有商業模式。

晚點：機器人進工廠呢？

程昊：商業模式要跑通，機器人一定要比人便宜，但現在做不到。工廠里簡單的事機械臂就能做，復雜到機械臂干不了的事，機器人同樣做不到，或貴很多。比如汽車組裝，機器人搞不定柔性線材，最后還得靠人，算下來不如直接雇人。機器人落地工廠這種商業模式，我現在看不到任何機會。

晚點：家庭場景呢？

程昊：做了這么多年，看了這么多年，不樂觀。家庭場景太復雜，日常路線上有玩具或椅子怎么繞開？疊衣服的床貼著墻怎么拿？放柜子里怎么開門？這些復雜狀況會大大降低成功率。反倒是雙足機器人不穩定容易摔倒這種問題，今年就會被很好解決。

晚點：運控能力和宇樹相比？

程昊：其實差不多。算法無法構建壁壘，宇樹真正的壁壘是高爆發關節，硬件積累很深厚。

晚點：賣了 1000 臺，硬件供應鏈有什么經驗？

程昊：一開始用第三方零件而非自研，隨著量起來逐漸轉向自研。在中國供應鏈不難，除了招對人，還有就是控量——產能一周一臺時，對外就賣一臺。有客戶要 100 臺，我都直接說不行。

因為我們的量產是逐漸爬坡的，從一周只能產一臺，提升到一周能產 3 臺，再到一周能產 10 臺，再到一周能產比如 50 臺，這是一步步爬坡上去的，而不是一下子就說要一周量產 100 臺、一周量產 1000 臺。

我們的商業策略也是同步推進的。前期可能就賣一臺，到現在能賣五臺，這正好是生產和商業化同步、交替逐步提升的過程。這樣做的好處是，早期階段可以用相對低的成本、招少量的人員，先把一周一臺的產能做穩定。

終局愿景：OS 時代的數據資產，換未來大模型的后發先至

晚點：如果大廠現在做具身操作系統乃至大模型，怎么應對？

程昊：大廠很難現在下決心做具身模型，因為看不到明確實現思路，負責的人可能面臨未來幾年績效都很差，沒人愿意做。即使做，也是把模型成熟時間從 15 年縮短到 12 年。

大廠要做成，必須得 1 號位親自做，但現在還沒有 1 號位愿意親自下場盯具身大模型，因為技術路線沒收斂，我們叫 TPMF（technology product market fit）。

晚點：但一旦有了，對你們是顛覆。

程昊：沒錯。移動互聯網時代軟件被打壓，Windows 原來賣很貴，現在免費了，但微軟靠之前積累的資本和人才，在云時代和大模型時代又追了上來。

晚點：一場又一場不同維度的戰役。

程昊：本體時代我們已在為 OS 時代做準備，OS 時代當然要為具身大模型時代做準備。這是有彎道超車可能性的，字節 2023 年才開始做大模型，但豆包現在非常成功。

晚點：前提是先成為字節。

程昊：沒錯。我經常跟投資人講，什么時候我們有非常穩定的幾十億收入、幾億利潤，一定會養非常大的團隊去做具身模型。還是那句話，算法沒有壁壘，可以后發先至。

在漫長的 OS 時代，我們通過操作系統與開發工具，可以獲得最多的數據，也就是有機會訓出最好的模型。我們不做空中的大模型，但我們在泥里爬，爬出來，再往上飛。

晚點：移動互聯網周期給現在具身智能周期最大的啟示是什么？

程昊：先找到商業模式，再去談如何改變世界。

商業選擇：比起估值，更想做一家十年后依然存在的公司

晚點：感覺你在商業化這塊表述得都比較保守。

程昊：對，我覺得找投資本身是一個雙向選擇的過程。投資人就跟相親一樣，你不用刻意去說服對方、讓對方喜歡你。我的想法是應該多快速溝通，找到那個真正看對眼的。找投資也是一樣，核心還是非常篤定地把我們的邏輯講清楚，然后盡快找到認可這套邏輯的投資人。

不過我們的商業化增長勢頭很迅猛，今年一季度累計出貨同比增長 500%，一個季度的量就頂得上 2025 年前 8 個月。1 到 2 月新簽的訂單同比漲了 800%。

我們已經具備了扎實的商業化自我造血能力，走到哪兒能賣到哪兒。不管是 CES 展會，還是亦莊馬拉松，我們帶去的機器人，現場就被搶空了，這就是最直接的證明，我們是真能賣貨、真能造血，完全不用靠編故事、炒概念來吸引投資。

晚點：不著急嗎？現在眼看這個市場環境，大家都有點瘋狂。

程昊：心里可能會著急，但我們還是會很篤定地用邏輯把道理講明白。第二點，其實我們融資進度也還可以，基本每年都能完成三四輪，只是整體上我們不會那么激進，不會去講大故事、快速拉投資人進場，簽下風險很高的投后條款，再把估值迅速做上去。

我們整體節奏，比行業估值提升的速度大概晚半年，這其實沒有任何影響。但我們肯定不希望為了迎合投資人的喜好去編故事、做投資人喜歡的事，那樣對公司的戰略發展方向，影響會非常非常大。

晚點：怎么看待 2026 年市場競爭的激烈程度？

程昊：我一直是這個觀點：只要你的產品和商業模式沒問題，就不可能拿不到投資。這個市場最終還是會用腳投票，投給能實現商業化成功的企業。

晚點：但你得熬到那個時候才行。

程昊：對，但核心在于，我們的商業模式本身是成立的，整體出貨量也在幾倍、幾十倍地持續增長。這不是單純的熬。比如你現在估值快速拉高，很快上市了，但如果沒有好的商業模式支撐，早晚還是會跌下來，到時候整個團隊就會面臨巨大變動。

說實話大家到時候就不盯業務、天天盯盤了，整個心態都會受到很大影響。我們的邏輯是：如果這個方向堅持十年能做成一家像微軟那樣的公司，又何必非要在這兩年就沖到某個級別？我覺得這不是最本質的東西。

晚點：大家普遍有一種焦慮，就是拿不到錢可能就會死掉，或者后續資金不會再那么好拿了。

程昊：錢好不好拿，確實有客觀規律在，但一家公司會不會死掉，關鍵看你有沒有產品、產品有沒有成熟的商業模式。

晚點：投資人提問里，你們最難回答的問題是什么？

程昊：目前還沒遇到過。

晚點：招人難嗎？

程昊：會比較難。不過另一方面，人才供給本身是存在的，只是很多候選人會在意公司估值夠不夠高這類問題。其實這反而是好事，以我的經驗來看，這類人招進來，很可能會對組織造成傷害——他們往往天天關注這些表面東西，或者在意公司宣傳聲勢，不看本質、不關心自己手頭的事情能不能做好。很多方向更容易賺快錢，也更容易做表面化的銷售、分析類工作，但我們這個領域，還是需要非常踏實、認準方向、能篤定一點點積累的人。

所以我們之前從來不在 PR 上花錢，因為覺得沒意義。直到今年春節，行業競爭環境惡化。但我覺得這反而是好事，相當于倒逼我們。

（讓我們）把一些能力補齊、做健全。核心是我覺得現在光靠產品技術是不夠的，因為還沒法形成消費級 To C 的機會。這時候砸出去的錢，最后只能落在品牌上，而品牌后續又接不住，大眾又很健忘，這些信息其實沒什么價值。還是要更務實一點，把資金投入到研發上，投入到商業模式的打造上。

題圖來源：加速進化