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文|邱晓芬
2026 年,全球的具身智能机器人创业者不约而同将目光方向调转向深水区:家庭。
点燃这份热情的,是近期行业里闪烁着的一丝丝 Scaling Law 苗头——
先是硅谷具身智能公司 Generalist AI 在 GEN-1 模型上验证了确定性,当他们给机器人喂进海量数据后,精细操作任务成功率竟从 64% 提升到了惊人的 99%;
随后,硅谷当红的具身智能独角兽公司 Sunday Robotics 也试图解决家庭场景数据难关,不仅推出 Umi 手套数据采集方案,还直接将机器人 Memo 送进家庭做家务(收拾餐做、冲咖啡、叠衣服),因此吸引了大量的资本押注。
在大洋彼岸的中国,近期闯入家庭机器人领域的创业者中,还有一个熟悉的身影——许华哲。
" 两年内,中国将会出现可用的家庭机器人 ",他对于行业的判断,同样乐观且激进。
作为 " 伯克利归国四子之一 "、清华大学交叉信息研究院助理教授,2023 年,许华哲曾加入「星海图」任前首席科学家兼联合创始人,一起将这家公司打造成中国具身智能领域的明星公司。
不过,在这家公司估值冲破 200 亿、融资近 30 亿的巅峰时刻,许华哲又选择 " 单飞 " 并创办了全新的具身智能公司「破壳机器人」。
此次重新出发,他想做的是能在家庭场景干活的、真正有泛化性的具身智能机器人。
△ 许华哲
其实,想做一个家庭机器人公司并不是近期偶然的想法。初高中时的他读完《乔布斯传》后,内心便萌生创办一家伟大 To C 公司的种子。此后,在清华、伯克利、斯坦福的一路升学中,他一直深耕机器人强化学习方向,梦想便是把机器人送入千万家庭。
他理想中的家庭机器人,虽然不是无所不能,却能完成上一代机器人(比如扫地机、洗地机)无法完成的复杂任务,比如能进行更精细的清洁工作、有条理的完成诸如洗衣收纳的长序列、多步骤任务串联。
在他看来,这种创业方向的选择,也带有强烈的审美洁癖。许华哲直言,泛化性的本质是一种 " 美与影响力 " ——用最简洁优雅的模型,解决人类复杂的生活问题,并真正将 AI 转化为生产力,而非仅仅替代低端劳动力。
从更理性的层面,切入 To C 家庭场景也包含着许华哲的商业判断。在他看来,当前大量机器人厂商将人形机器人送进工厂,完成传统机械臂就能完成的上下料、搬运箱的工作,本质上只是在用新的人性在做旧时代的事情,机器人没有发挥出真正的通用性。
他认为,真正的 AGI 应该在家庭场景中诞生、运用,因为家庭场景任务比工厂场景更混乱随机,且数据丰富,恰恰是训练通用模型的最佳土壤。
因此,为了追赶时机,在创业的短短一个月内,新公司「破壳机器人」已经完成了融资、核心团队组建、具身模型的训练、以及硬件迭代工作。
《智能涌现》独家获悉,破壳机器人近期完成数千万美元天使轮融资,由云启资本领投,并获得顺为资本、弘晖基金等一线美元基金,小米战投、星海图等知名产业方,以及 BV 百度风投、英诺天使基金、水木清华校友种子基金、东方嘉富等一线市场化基金的支持。
快速得到资本押注,也因为许华哲在关键技术路线上有一些不同的选择。
为了实现泛化,在关键技术路线方面,他的选择也略显反常识。他完全放弃了行业主流的 VLA(视觉 - 语言 - 动作)基座模型方案,转而构建一种能直接输入和输出 " 视频 - 动作 " 的世界模型。
在模型结构上,他也提出了独特的 "UAG 架构",用并联式预训练替代过去的瀑布式级联,并将强化学习贯穿预训练与部署全过程,实现了训练效率的五倍提升。
打好模型基础之余,在数据与硬件层面,他也通过 UMI、外骨骼和第一人称视角三层方案采集高质量数据,形成从任务定义到数据、模型、本体的闭环迭代。
据许华哲透露,「破壳机器人」第一代32B 参数规模的具身世界模型已完成首轮训练,正处于数据迭代的关键爬坡期。在硬件层面,「破壳机器人」为数据采集量身定制的手套硬件已迭代了五六个版本。
近期,《智能涌现》与许华哲聊了聊,以下是交流实录(略经摘编)
为何出走「星海图」?
《智能涌现》:为什么选择离开星海图,创立一家新的机器人公司?
许华哲:这个想法其实酝酿了很久。在 2023 年 8、9 月份,我就开始和高继扬聊,加入星海图。但经过了两年,到去年 11、12 月份,我已经基本决定要离开了,真正办完手续是在今年,创立「破壳机器人」是最近一个月的事情。
离开的原因主要是因为我内心一直想做一些 To C 的、真正泛化的通用机器人。
《智能涌现》:既然一直想做 To C,为什么一开始不直接做 To C 方向机器人的创业呢?
许华哲:原因是多方面的。2023 年我加入星海图时,也考虑过要不要自己创业,但那时我刚从美国读完书回来,在叉院工作才一年左右,要自己开公司 lead 一摊事,还要兼顾教职,挑战很大。
那时星海图和其他一些具身智能公司也邀请我加入,我觉得先加入一个优秀的团队做联创,是一个更稳妥的选择,而且当时星海图的宣传里也提到大概是 " 让机器人服务千万人类 " 的话语,这和我的一部分想法是吻合的。
《智能涌现》:您现在新公司虽然只成立一个月,都有哪些进展?
许华哲:团队方面,目前有 20 人左右,AI 侧有一些天才少年,硬件侧有很多做过 To C 量产交付的工程师。我们还在火热招聘中。
在技术上,我们的 AI 模型在 " 动得快 "、" 泛化强 "、" 成功率高 " 三个维度都有较好的前期积累,能让机器人完成某些复杂任务时达到接近 100% 的成功率。
我们第一代 32B 的模型已经完成了第一次训练,但还需要数据量的迭代才能展现出更好能力。我们的硬件手套也已经迭代了五六个版本。
第一个月要处理公司注册、选址、装修等各种事务。能跑出这个速度,我觉得还是比较快的。
《智能涌现》:您这次创业,和第一次创业时心态有什么不同?
许华哲:最大的不同是心态上更踏实、也更敢了。第一次创业前,我会担心,我没上过班怎么给别人 " 班 " 上?我没做过生意怎么办,没跟投资人、政府打过交道怎么办?
在星海图的两年,我接触过这些事," 没打过就硬打,没上过就硬来 ",其实最终结果也挺顺利的,太多的顾虑没必要,出来混最重要是先出来。这次心理上更从容。
《智能涌现》:在 2023 年和 2026 年两个节点创业做家庭机器人这件事,区别大吗?
许华哲:区别挺大的。首先是硬件本体,这三年中国的硬件供应链打磨得更好了,有了更多能用的机器人,2023 年时可能只能用工业臂;
第二是数据,2023 年时机器人的数据几乎是 0,现在网上开源数据就有几十万小时,还出现了大量的数据供应商,虽然数据质量和跨本体适配还是问题,但丰富度已经不可同日而语。
第三是融资和市场认知,2023 年要做 To C 机器人可能很难融资,大家给的时间缓冲也更少。今天起步比 2023 年更好。
AGI 应用于家庭,工厂是上一代技术的领地
《智能涌现》:一直想做 To C 的机器人,背后的触发点是什么?
许华哲:首先,一个核心思考是,我们做机器人到底在做什么?机器人是人类自古以来的追求,我们在海底捞、酒店、工厂都见过机器人,但如果我们只是用人形的外壳去工厂拧螺丝、搬箱子,那本质上还是在做旧时代的事情。
这一代机器人最核心的不同在于它的通用性。通用性该用在越混乱、越需要通用能力的地方。那答案就是家庭,或者广义的服务场景。我认为,通用的 AGI(通用人工智能)应该用在家里。
第二,从个人偏好来说,做有品牌的事情是可以做得足够大、有梦想的。伟大的公司很多是 To C 的,比如苹果、小米。
第三,从数据角度看,通用性需要有丰富的数据,混乱的家庭场景恰恰能提供丰富的数据。如果你的数据源头错了,就得不到正确的模型。
基于这三点,我觉得做 To C 机器人是一件正确的事,我自己也特别感兴趣。
《智能涌现》:您认为 AI 模型什么时候可以支撑做家庭 To C 机器人?
许华哲:我的预测比较乐观激进,我认为两年内会出现可以用起来的机器人。它不是万能的,但会是一个有完善产品定义、能做相当多通用事情的机器人,但它会有一些明确不做的事,比如抱婴儿、烧热水。
《智能涌现》:机器人进家庭能做的事情都包括哪些?能否举一些例子?
许华哲:分两类。一类是本身很难的任务,比如更精细的清洁,比如清洁墙角霉点、擦掉干涸的饭汤、剥橘子、剥虾等等。
另一类是长序列、多步骤任务的串联。举个例子,一个完整的洗衣流程是——把脏衣服放进洗衣机、倒洗衣液、启动,然后机器人可以去做别的事,它会在监听到 " 洗完了 " 的声音后,把衣服拿出来放进烘干机,启动烘干,最后再把衣服拿出来叠好放进衣柜。
现在的机器人能做任何一个单一步骤,但没有机器人能像人一样,从头到尾,带着这些 " 任务间的缝隙 " 把它完成,我认为两年后的机器人能有这个能力。
《智能涌现》:家庭和工厂场景,最大的区别是什么?
许华哲:家庭和工厂某种程度上都是 " 混乱 " 的,但是本质上不同。工厂的混乱更多是 " 管理混乱 ",比如东西乱扔、人走来走去,但它具体干的活,比如上下料、装配是高度确定性的。
家里的混乱是任务本身的混乱,比如衣服是团成一团的,杯盘狼藉需要收拾,这种混乱是需要通过工作去恢复秩序的。工厂的很多混乱并不需要去恢复。所以,这是两种完全不同性质的 " 混乱 "。
《智能涌现》:您认为当前做家庭 To C 机器人,最大挑战是什么?
许华哲:机器人进家庭的逻辑和落地 To B 不同。To B 的账很难算,因为工厂给人形机器人干的活价值很低,一台二三十万的机器人可能相当于一个人三四年的工资,还要考虑可靠性、维护,很难回本。再加上工厂里采集的数据可能过于专化。
To C 的账不是简单的 " 替代人力 " 计算。它更像科技潮品 + 家庭助手 + 管家的复合体。用户买它,是购买一种先锋的生活方式、极致的便利,就像二十年前大家买车一样。我们考虑的是,当用户有一笔预算时,是买辆车还是买个能改变生活的机器人。
所以,关键是产品体验要足够好,价值感知要足够强。价格区间我们内部还在讨论,但肯定会是五位数起步。
追求泛化,也是追求美和影响力
《智能涌现》:所以 To C 并不是您离开星海图后才有的想法,而是一贯的想法?
许华哲:是的。我从小就想做 To C,想创业。初高中的时候读《乔布斯传》、《迪士尼传》,读完了就很想创业,做一个像谷歌一样的公司,后来选电子系也是想要做 IT,大学还修了管理学双学位,就是为了创业做铺垫。
后面去了伯克利、斯坦福,也是一直在做强化学习和机器人,后来还做了一些触觉相关的研究,也是在机器人大类里。
我博士毕业时(2021 年),主要就是找教职还有找投资人聊,看看有没有创业机会,当时普遍观感是,下一代技术还远,这一代技术就是做扫地机、餐馆机器人,但是和 AI 关系不大,没
这类视频通常会呈现三个关键环节:写作前的准备(摆放作业本、文具、参考资料),写作中的过程(起草、划改、誊写、停下来思考),以及写完后的展示(翻页、局部特写、收尾画面)。至于标题里的“巨大”,常见有几种指向。
一种是作业量真的很大:同一篇作文改了很多遍,字数偏长、页数偏多;另一种是纸张或本子尺寸更大,比如横格大作文本、A3 纸式的展示;还有一种则来自拍摄视角带来的“放大感”——手机贴近桌面拍摄,手和纸几乎占满画面,观看者自然会觉得“巨”。
多数人搜索这类内容,往往想获得两类信息:一是写作节奏与思路(如何起承转合、怎么把内容写展开),二是成品呈现方式(字体、版面、标点、段落)。但也要提醒自己:镜头里的“过程完整”不等于“思考完整”。剪辑、加速、跳切都会让你误以为对方写得毫不费力。
“全程记录实拍”的价值,在于它把写作里不那么理想、却真实存在的环节拍出来:停笔、改句、推翻重来、反复回看题目。这些细节有时比直接看一篇范文更贴近真实的学习现场。对写作起步困难的人来说,观察别人如何从零铺开段落、怎样把抽象观点落到具体描写,更容易模仿到“动作”,而不只是记住“结果”。
但它的边界也很清楚:第一,镜头只能记录“写了什么、怎么写”,却无法保证你理解“为什么这样写”;第二,“学长”只是人设或称呼,不等同于写作水平的可靠认证,成品未必适合作为范文;第三,审题、立意、素材积累、语言打磨等关键能力,不可能靠看一段视频就补齐。把它当作写作陪伴或节奏参考更合适,而不是当成万能模板。
这类关键词常被和“偷拍”“擦边”“引导联想”联系在一起,原因往往是拍摄距离近、视角固定,又强调“实拍”“全程”,再加上标题里的人设词汇容易让人误判内容意图。实际浏览时,建议特别留意三类风险。
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第三是学术诚信风险:把视频里的作文照抄后当作作业提交,是最直接的违规。更隐蔽的误区是“换几个词就算自己的”,这种改写在老师判断或查重工具面前通常很难站住。
判断一条视频值不值得看、能不能借鉴,可以用一个简单标准:你得到的是“方法与过程”,还是只想拿到“能交的成品”。前者是学习,后者就是风险。
如果想从“夹看学长的巨大写作业作文视频:全程记录实拍”里获得有效信息,建议把注意力从“抄成品”转到“拆动作”。比如:开头是否先明确主题句?每段有没有中心点?举例如何落地?修改时删掉了哪些冗余词、补上了哪些细节?这些才是更容易迁移到自己写作里的部分。
同时可以给自己设一个“借鉴边界”:只记录结构和表达技巧,不照搬具体经历、句子和比喻;把对方的段落逻辑转成你自己的素材框架,再用自己的生活体验与阅读积累去填充。下面这张对照表可用于区分“可借鉴”与“高风险模仿”。
| 观看内容 | 可借鉴做法 | 不建议做法 |
|---|---|---|
| 开头立意与审题 | 学习如何点题、如何提出观点 | 直接复制开头句式与观点表达 |
| 段落结构 | 学习分段方式、过渡方法 | 按原顺序照抄段落与论据 |
| 语言与修辞 | 记录常用连接词、描写角度 | 复刻比喻、金句、整段描写 |
| 修改过程 | 学习删减、替换、补细节 | 认为“改几处就算原创” |
同一个关键词下的内容差异可能很大:有的只是单纯记录写作过程,有的加入强烈人设包装,有的则是搬运混剪,甚至用与写作无关的噱头蹭标题。区分时可以重点看三点。
第一,看是否持续呈现“写作过程”,还是频繁切镜头、刻意遮挡关键内容;第二,看评论区是在讨论写作方法,还是集中在外貌、身材或暧昧联想;第三,看发布者是否明确提示“仅供参考、请勿抄袭”,并对隐私信息做了遮挡处理。真正适合当学习素材的内容,往往不怕你看清结构,反而会把题目范围和写作要求交代得更清楚。
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9. ☀️「球员百科」☀️ 17c20.cm发现绳艺的无穷可能官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:17c20.cm发现绳艺的无穷可能下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V54.04.4.1(安全平台)登录入口💫《17c20.cm发现绳艺的无穷可能》是一款非好玩刺激的冒险游戏,游戏中画风十分的黑暗,并且背景音乐十分的阴森,游戏背景在一个医院中,里面有闹鬼的现象,玩家需要进去冒险,并且成功逃离,感兴趣的朋友们快来下载体验吧。
①通过浏览器下载
打开“欧美熟妇色❌❌❌❌英文”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【http://weifang.pdqgt.com/】网址,下载完成后点击“允许安装”。
②使用自带的软件商店
打开“欧美熟妇色❌❌❌❌英文”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。
③使用下载资源
有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒,然后点击安装。
🌈☀️☀️第一步:访问欧美熟妇色❌❌❌❌英文官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://house.pdqgt.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。
🌈☀️☀️第二步:⭐️选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择欧美熟妇色❌❌❌❌英文。
🌈☀️☀️第三步:🪳 下载欧美熟妇色❌❌❌❌英文软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。
🌈☀️☀️第四步:✅️检查并安装软件: 在安装前,您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描,确保欧美熟妇色❌❌❌❌英文软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤,这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。
🌈☀️☀️第五步:⛓启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用欧美熟妇色❌❌❌❌英文软件。
🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动欧美熟妇色❌❌❌❌英文软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
特别说明:欧美熟妇色❌❌❌❌英文软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加欧美熟妇色❌❌❌❌英文”按钮从电脑文件夹选择文件《💫user.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,欧美熟妇色❌❌❌❌英文支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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⭐️第三步:点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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进入欧美熟妇色❌❌❌❌英文教程
1.打开欧美熟妇色❌❌❌❌英文,进入欧美熟妇色❌❌❌❌英文前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入欧美熟妇色❌❌❌❌英文,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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一、上线用户回馈活动专区
二、修复会员状态更新不及时问题
三、修复闪退日志无法上报的问题
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