「破(壳机)器人」许华哲：两年内，中国将出现可用<的家>《庭机》器人,久久影视app：手机看片追剧更流畅

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

流畅从哪里来：清晰度、线路与缓存的现实差异

“更流畅”从来不是点一下就解决的事，往往是多种因素叠加的结果。手机端播放卡顿，常见原因包括网络波动、视频编码适配不佳、服务器线路拥堵，以及本机存储空间不足或后台策略过于激进导致的掉帧。一般来说，久久影视app这类应用会提供不同清晰度和不同播放线路，体验顺不顺，主要取决于两点：网络不稳时能否快速降档继续播放，以及切换线路是否足够方便直接。

如果你经常在地铁、电梯口或办公室弱网环境里追剧，别一上来就锁死最高画质。更稳妥的做法是先用中等清晰度跑起来，确认能连续播放后再升档；遇到“有声音没画面”“一直转圈”等情况，优先切线路，而不是反复退出重进。另一个容易被忽略的点是缓存：缓存不等于“越多越好”，下载过多会占满存储空间，系统清理后台时更容易“一刀切”，反而影响播放与续播。留出足够空间、定期清理失效缓存，整体稳定性会更好。

追剧最在意的三件事：更新、选集与续播

追剧体验好不好，往往体现在细节上：更新是否及时、选集是否准确、续播是否靠谱。很多人遇到的痛点是“显示已更新但点进去还是旧集”“同一部剧不同来源集数对不上”。这类情况多半是资源版本不一致造成的，比如电视台版、网络剪辑版、海外版在集数或时长上可能存在差异。遇到集数混乱时，可以先对比每集时长、片头片尾是否一致；如果某条线路出现跳集、缺集，换源通常比干等更有效。

续播功能则和账号同步或本地记录有关：有的应用只做本地记录，清理缓存或换手机就会丢；有的则在登录后同步。想避免“看到哪儿忘了”，比较实用的习惯是：播放前确认是否登录、是否开启播放记录；多设备切换时，先在上一台设备暂停并退出播放页面，减少记录回写错位的概率。至于后台播放、画中画等功能（若提供），也要留意系统权限是否放行：权限没开时常见表现是“点了没反应”，未必是软件本身故障。

权限与弹窗：哪些正常，哪些要提高警惕

影视类应用通常会请求存储权限（用于缓存）、通知权限（用于更新提醒）、悬浮窗权限（用于小窗播放）以及网络权限等。这些在合理范围内并不奇怪，但也要学会分辨：如果出现与追剧无关的权限请求，比如通讯录、短信读取，或无端要求设备管理权限，就需要谨慎对待。弹窗方面，少量的功能提示或更新提示可以理解；但如果频繁强制跳转、诱导安装其他应用，或在后台持续推送无关通知，不仅体验会大打折扣，也可能带来安全隐患。

比较稳妥的处理思路是：能不给的权限先不给，等确实用到对应功能时再逐一开启；通知只保留“更新/播放相关”，其他一律关闭。如果某次更新后弹窗变多或播放异常，可以先尝试清理应用缓存与数据（注意这可能会清掉本地记录），再评估是否需要更换到更稳定的版本。同时别忽略系统层面的限制：有些机型会对后台网络或耗电策略做强限制，导致锁屏后断流，看起来像软件卡顿，其实是系统策略在起作用。

避坑对照：卡顿、黑屏、无声、投屏失败怎么处理更省时间

追剧时常见问题其实就几类，处理顺序对了能少走很多弯路。下面把典型现象与高概率原因放在一起，便于快速定位：

现象	常见原因	优先处理顺序
一直转圈/缓冲很慢	弱网、线路拥堵、清晰度过高	降清晰度 → 切线路 → 换网络/重连 Wi‑Fi
黑屏但有声音	解码不兼容、播放器内核异常	切线路/切清晰度 → 重启应用 → 关闭硬解/开软解（若有）
有画面没声音	系统音量/蓝牙输出、音轨问题	检查媒体音量与蓝牙 → 切源/切集 → 重启
投屏搜不到/投上就断	同网段问题、路由隔离、协议不兼容	确认同一 Wi‑Fi → 关闭 AP 隔离 → 改用系统投屏/换设备

很多人的第一反应是卸载重装。重装确实能解决部分缓存与配置问题，但代价也明显：记录容易丢，还得重新配置权限。更省时间的路径通常是先从“清晰度与线路”排查，再看“网络与系统限制”，最后才考虑重装。

使用上的底线：流量、发热与孩子模式这些小事更影响体验

手机追剧的“流畅”不只是不卡，还包括不乱耗流量、不发烫、不动不动就没电。用移动网络追剧时，清晰度最好和套餐匹配，尽量避免在信号弱的地方硬上高码率播放，因为弱信号会触发频繁重传，结果往往是又卡又耗电。发热明显时，可以先关掉后台下载、弹幕或高帧率模式（如果有），并减少多任务悬浮操作；设备一旦发热降频，就容易出现“越看越卡”的情况。

如果家里有孩子会拿手机随手点开就看，“自动播放下一集”“自动缓存”这类功能建议谨慎开启，避免不知不觉连续播放太久；同时也可以留意应用内是否提供内容分级或青少年模式入口（若有），比事后翻记录更省心。

久久影视app能不能做到“手机看片追剧更流畅”，最终还是看你在网络环境、清晰度选择、线路切换和权限管理上用得是否顺手。把几个容易出问题的环节提前理顺，追剧这件事就能回到它本来的样子：点开就看，不必一边追一边折腾。

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3. ☀️「文明游戏」☀️ 少妇做受❌❌高潮1000动漫官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:少妇做受❌❌高潮1000动漫下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V4.5.2.21(安全平台)登录入口💫《少妇做受❌❌高潮1000动漫》是一款冒险题材的闯关游戏，有点马里奥的感觉，在抖音上也有很多用户推荐，这款游戏的整体风格也很精美，设计了海量的关卡，逐渐提升的难度也不会让你觉得想要放弃哦，感兴趣的朋友赶快来下载吧！

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9. ☀️「图鉴百科」☀️ 17c白丝🌸扒腿自慰官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:17c白丝🌸扒腿自慰下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V7.76.5.82(安全平台)登录入口💫《17c白丝🌸扒腿自慰》是一款死亡雨新僵尸病毒中文版系列的丧失游戏，画面逼真，给人很强的带入感，玩家的游戏体验感很强，精彩好玩，喜欢的朋友可以来2265安卓网下载体验一下！

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、支持键鼠/手柄双模式控制

二、修复语音提示未触发时跳过剧情

三、改善按钮点击区域大小

四、优化横竖屏切换逻辑

五、优化链接跳转体验

六、减少 GPU / CPU 占用