「破(壳机)器人」许华哲：两年内，中国将出现可用<的家>《庭机》器人,黑料传播不息的都市夜晚：真相与流言交织的夜色现场

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

夜色为什么更容易催生“黑料”

夜间传播有几个天然的加速器。其一是场景碎片化：夜店、饭局、KTV、宵夜摊的对话常常只被截取半句，旁观者听到片段，就很容易下意识把剧情补完整。其二是身份更模糊：昏暗灯光下的偷拍视频、打码的聊天记录，往往让人把“不确定”误当“证据”。其三是情绪驱动：酒精、疲惫与群体情绪叠加，人更愿意相信“更刺激的解释”，也更容易在转发时夹带主观判断。其四是平台机制：夜间活跃度高，内容更容易滚动发酵，一条“听说”可能在几小时内就变成“大家都在说”。

黑料、爆料、评价：边界常被混淆的三类内容

“黑料”并不等同于所有负面信息。现实里最容易混在一起的通常有三类：一类是对公共事件的合理质疑，比如产品质量、服务纠纷、消费维权；一类是主观评价，比如“这家店态度差”“这位艺人不合我口味”；还有一类才更接近“黑料”语境——它往往指向个人或机构的道德污点、违法违规、私生活丑闻，并常伴随未经证实的细节、隐私材料或断章取义的“证据链”。

判断时可以抓住两个关键点：是否可核实、是否可能侵害他人权利。可核实，意味着有清晰时间线、能对照的公开信息或正式文件；权利侵害则涉及名誉、隐私、肖像与个人信息。很多“黑料”之所以危险，并不在于它一定为假，而在于传播方式经常越界：把私人身份信息、住址、工作单位、孩子学校一并曝光。即便后续证明内容属实，传播者也可能因为侵权而承担责任。

观察点	更像合理质疑/维权	更像流言式黑料
证据形态	订单、合同、现场完整记录、可对照信息	截图无上下文、偷拍视频片段、转述“朋友说”
指向对象	具体行为与服务结果	人品定性、道德审判、连坐家人
传播诉求	解决问题、要求回应	求围观、带节奏、逼迫站队
风险点	证据不足导致争议	涉隐私、人肉、诽谤、二次传播扩大伤害

都市夜晚常见的流言链条：从“路人见闻”到群体审判

很多夜间流言都有类似的路径：先是一句“现场见闻”的概括，比如“某某在XX被拍到和别人很亲密”；接着出现所谓“补丁信息”，有人贴出几张模糊照片或聊天截图；然后是“熟人背书”，例如“我朋友在那家店上班，确实听说过”；最后演变成“道德判词”，把猜测写成既定事实。链条越长，越像真相，反而更容易让人忘记：起点可能只是一个不完整的视频片段。

这类链条里还有一个常见误区——把“沉默”当“默认”。夜里信息爆炸，被指控的一方往往来不及回应，或出于律师建议暂缓发声，但围观者更愿意用“他不解释就是心虚”填补空白，舆论也就更容易被推向不可逆的方向。

被卷入黑料传播时，如何处理才不把自己拖下水

如果你是旁观者，最稳妥的做法是把“转发冲动”先按下暂停键，哪怕只延迟十分钟也好。问自己三件事：信息从哪里来、能不能核实、转发会不会伤害无关的人。尤其要避免二次传播隐私：打码不等于无害，车牌、门牌、工作证、外卖单、朋友圈定位等细节都可能被反推出来。

如果你是当事人或被点名的一方，处理顺序通常是：先固定证据，再分渠道澄清。证据包括原帖链接、评论区截图、传播账号、时间线、原始视频与元数据等。同时不要在情绪里反击，随口一句“你们等着”也可能被截屏解读成“威胁”。澄清时更要避免“越解释越带出更多料”：只回应关键事实，能公开的就公开；涉及隐私与第三人的部分务必克制。必要时通过平台举报、申请下架或投诉侵权，并保留回执。如果出现人肉、持续造谣、商业化抹黑等情形，再考虑走法律途径，不要把维权变成深夜互骂。

夜色现场的自我保护：别让猎奇取代判断

都市夜晚的热闹，容易让人把“参与信息”当成一种社交货币，但黑料传播的代价往往由最无防备的人承担：被误认的路人、被牵连的家属、被恶剪的服务员，以及转发之后才发现自己也可能侵权的普通用户。更可靠的习惯是：不做“断章截图”的接力者，不把道听途说包装成“我亲眼看到”，也不以“大家都在传”替自己的传播找理由。夜色里真相与流言确实交织，但要把它们分开，靠的不是更响的嗓门，而是慢一点的判断。

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相关介绍

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更新内容

一、提升逻辑连线图操作的准确度

二、调整异步资源加载机制

三、新增Webhook回调设置功能

四、优化广告加载速度，减少卡顿

五、增加线索图片放大与比对功能

六、修复道具使用后未从背包移除的问题