清華博士輟學造機器人，首戰即奪亦莊大賽亞軍

2025年4月19日，2025北京亦莊人形機器人半程馬拉鬆舉行。“N2” 機器人緊隨出場。圖源：視覺中國

文丨饒富英

編輯丨葉錦言

出品丨深網·騰訊新聞小滿工作室

4月19日，在北京亦莊南海子公園舉行的機器人半程馬拉鬆比賽上，殺出了一匹“黑馬”。

本次比賽共有20多支人形機器人賽隊參賽，比拚21.0975公裏的賽程。在經過充電換機、陪跑、“掉頭”、使用降溫噴霧降溫等一係列令人啼笑皆非的支援措施後，冠亞軍角逐而出。最終“天工Ultra”榮獲冠軍，鬆延動力的人形機器人N2獲得亞軍。

“天工Ultra”由北京人形機器人創新中心研發，背靠多家科技企事業單位，包括優必選、小米機器人、京城機電等，可謂是集結了各方勢力。和有強大後援團的“天工Ultra”相比，亞軍背後的身份則稍顯“遜色”。

排名第二的機器人N2來自鬆延動力，這是一家2023年才成立的機器人公司，創始人薑哲源出生於1998年，在清華讀博的第三年，他選擇退學創立機器人公司，專注於人形機器人及具身智能技術研發。

比賽的結果也出乎薑哲源的意料。他提到一開始的期許是“隻要能完賽就算贏”，最終亞軍的成績在意料之外。這場比賽將鬆延動力推至人形機器人舞台中央。獲得巨大曝光後，訂單和投資人都絡繹而來。麵對突然降臨的“潑天流量”，薑哲源笑笑說是“甜蜜的煩惱”。

薑哲源表示，過往大眾對機器人的了解更多停留在各家公司的營銷層麵，這次比賽很好地讓大眾看到不同公司的真正實力，也認識到視頻和現實之間的差距。一場馬拉鬆對機器人而言，是算法、硬件等方麵的綜合競技，能有效測試機器的可靠性。

N2的定價為3.99萬元，被稱為“全球最便宜的高性能人形機器人”。麵對當下不少人對機器人行業過早商業化的質疑，薑哲源給出了比較現實的回應：一家公司首先要掙錢養活自己，才有資格去談論星辰大海。作為一家初創公司，薑哲源依然希望公司能盡快實現現金流轉正。

“我們判斷2025年比2024年出貨量是會有一個量級的增長，全球範圍內會有數家企業人形機器人的年出貨量跨過千台大關，主要集中在科研、導覽展覽、數據采集和工廠試用等場景。”鬆延動力投資機構首程控股（0697.HK）旗下首程資本管理合夥人朱方文表示。

朱方文認為：“機器人企業經過不到2年的時間，單個企業實現千台以上的出貨，這是非常大的進步。但我們也認為人形機器人的發展大概率要經曆技術周期的迭代，過程中會有起伏。尤其是上肢操作，現階段技術路線尚未收斂，需要算法、模型、硬件、數據等各要素的耦合進步。”

4月22日下午，我們在鬆延動力公司見到了薑哲源，近距離接觸了N2及其研發、測試環境，以下是鬆延動力創始人薑哲源和《深網》等溝通的內容整理：

為什麽要讓機器人跑一場馬拉鬆？

問：機器人馬拉鬆比賽對整個行業的意義在哪裏？

薑哲源：馬拉鬆可能是全球第一次真正把機器人拉到同一個競技場上的比賽，公開揭開所有的遮羞布，讓大家看到機器人公司真實發展的情況。這次比賽後，大家會發現很多是活在視頻裏麵，跟真實世界中的機器人還是存在一定的差距。對於整個行業而言，馬拉鬆是一個借助公眾關注讓機器人公司提高自己產品可靠性的機會，

對我們來說，馬拉鬆最難的不是算法，而是硬件的可靠性。我們硬件在跑步的過程中其實出過問題，大家也看到像旋風小子中間還出現過頭掉、過熱的情況，需要跟著用降溫噴霧對機器人進行降溫，所以說我們的硬件可靠性還是有提升空間。

我相信整個行業都應該意識到了這件事情，現在所有機器人公司的工程師們一定是在加班加點去提升可靠性。馬拉鬆會把機器人的可靠性在幾個月的時間裏提升到一個新的高度，中國整個機器人產品的可靠性和穩定性，都會有一個很大的躍升。

隻有主動讓機器人將問題暴露出來，才能提升產品的可靠性。這樣對於後續公司的商業化也有好處，不需要出現大規模召回，減少售後投入。

問：這次馬拉鬆比賽的結果有達到你的預期嗎？

薑哲源：最開始我和所有人說的是，隻要能完賽就算贏，不用非得拿出名次，我是真沒想到能拿到第二名。今天一上午，我們的同事就收到了幾十台機器人的定金，包括一些投資機構也找了過來，表達了投資意願，這些都超過了我預期。

問：研發N2花了多長時間？訓練它參加馬拉鬆要多久？

薑哲源：在去年的世界機器人大會上，我們的機器人在可靠性方麵出了一些問題。所以大會結束後，我們正式成立N2項目，想要一次性把事情做對，把結構的穩定性提高到一個新的水平。

今年年初樣機就做出來了，中間花了大概兩三個月的時間。有了樣機，一開年我們就開始準備“空翻”“組合拳”等動作的研發，空翻是我們開年來的第一仗。大概3月中下旬，我們才開始投入到馬拉鬆研發當中，準備了一個月左右的時間。

我們是小公司，人力也並不多。因此為馬拉鬆的準備其實在人力、資源各方麵的投入並不多。

問：為什麽很多公司都在測試後空翻？

薑哲源：因為後空翻是最難的，它是全線的考驗，從結構的穩定性到爆發力，到算法的成熟度，以及機器人電池的放電能力等，所有的一切都是巨大的考驗，我們測試的時候就摔了幾十次。比如翻到一半跌下來怎麽辦？這其實對硬件的可靠性要求就很高。

問：馬拉鬆考驗的是機器人的哪些能力？

薑哲源：最重要的是考驗可靠性和穩定性，讓機器人跑21公裏，軟硬件和算法的可靠性都要非常高。第二是考驗算法極限速度的能力，即機器人能跑多快、能持續跑多快，其次還要考慮硬件的爆發力，如果硬件本身的性能不足以支撐高速運行，機器人的速度也會受到限製。

問：其他公司的人形機器人1米7左右高，為什麽你們會選擇做一個小朋友的造型？

薑哲源：其實現在真正賣得好的是小尺寸的機器人，首先從用戶價值出發，用戶其實不需要全尺寸的機器人，全尺寸除了大沒有別的實際作用。全尺寸能幹的事情基本小尺寸都能幹，因為現在基本上就是走路、揮手這些功能。

其次全尺寸的成本也顯著高於小尺寸。第三是全尺寸摔倒的後果會是災難性，一個五六十公斤的機器人砸地上很危險，但是小尺寸摔一下其實還好。所以從這幾點出發，我們覺得小尺寸更適合商業化。

但是在某些特定場景下，比如導遊場景，結合仿生點的機器人可能對用戶會更有吸引力。這種情況下，我們也會開發自己的全尺寸機器人。總之，我們一切從用戶需求出發，用戶需要什麽我們就造什麽，而不是按根據自己的喜好來。雖然大家可能會更喜歡全尺寸機器人，但從短期商業化角度來看，全尺寸機器人的用戶價值不如小尺寸機器人。

問：為什麽現在業內的一些機器人仍要通過遙控的方式進行控製？

薑哲源：我想澄清一個誤區，用不用遙控器跟機器人的技術關係不大。跑步跑得好不好跟有沒有用遙控器是兩碼事，跑得好也可以用遙控器，跑得不好的也可以不用遙控器。遙控更多關係的是自動駕駛的技術，像是你開車是用手開還是自動駕駛，這兩個技術之間是完全不同的概念。

對機器人進行語音控製其實很簡單，所以大家不要有誤區，遙控器並不是評判人形機器人公司技術好壞的核心要素，這主要是評判一家公司自動駕駛能力的要素。

機器人離真正的應用落地還有多遠？

問：為什麽現在很多機器人演示時可以空翻和表演，但是用戶買來後隻能做一些基礎工作？

薑哲源：很多動作確實活在公司的視頻裏，不會交付給客戶，但並不意味著動作是假的。可能是動作目前的穩定性不夠，或者是擔心對客戶造成安全隱患。這些動作還不確定對硬件有多大的損傷，需要通過研究和測試才知道，測明白了才能放心交付給用戶。

問：人形機器人離真正應用落地的周期很長，公司也才發展一年半，為什麽現在這麽早就開始做商業化？

薑哲源：從曆史上來看，會發現很少公司一直靠不斷融資最後做成一家偉大的公司，這也不符合基本的商業邏輯。如果是靠融資養活，這樣的企業一定會受環境波動影響，今年可能具身很受關注，明後年如果不受關注的話，你就會看著這行一點點走低，甚至知道自己哪天“死”，我們不希望發生這種情況。

一家公司首先要成為有利潤的公司，能實現正常現金流，能掙錢養活自己的公司，才算是一個健康的企業，隻有實現這個我們才有資格去談星辰大海。

現在讓機器人進入家庭幹活肯定還早，把機器人買回家肯定會有一堆負麵新聞，因為根本沒法幹活，像是買了一坨廢鐵回來。但在教育、文旅等場景下機器人已經可以用起來。

我們的產量是一年一兩千台，這樣的產能主要是在打磨我們後續量產交付的能力，我們在努力打通整個公司商業化的閉環，從研發到生產到銷售，再到售後反饋。打通後讓閉環越轉越好，直到我們實現技術突破，再讓機器走進家裏麵，我們這個公司就實現了大成。

問：你覺得機器人領域現在進入淘汰賽了嗎？

薑哲源：是否進入淘汰賽我不好評估，可能一些投資人會比我更好評估。但以我的觀點來看，這其實是一個足夠大的賽道，也能夠長期容下更多玩家。現在整個行業應該考慮的是如何一起把蛋糕做大，而不是說怎麽樣卷死對手。

另外我再替我們的友商宇樹澄清一下，現在黑宇樹的比較多，其實人家說的是真實情況，他們不是自己來參賽，是客戶拿他們自己的算法參賽，如果是宇樹自己的算法投入參賽的話，我相信一定能拿好名次。宇樹其實挺牛，我覺得他們做的相當不錯。

問：你覺得宇樹牛在哪？

薑哲源：他們產品的穩定性確實非常高，算法做得也非常牛。算法無論穩定性還是運控效果都很好。公司的現金流也很健康。所以我覺得宇樹是一家健康且產品好，並且專注技術研究的公司，我們還是很尊重這樣的友商。

問：大家其實對人形機器人的期待更高，希望它不隻是停留在娛樂或簡單陪伴的階段，假如它要真正達到初期的商業化落地，現在存在的最大技術難點是什麽？

薑哲源：人形機器人現在進家幹活，最大的難點在於泛化性。實驗室裏我們看到很多驚豔的demo，像機器人洗衣做飯、疊被子、疊衣服，在實驗室裏都okay，但是當這些機器人進入家庭環境的時候就不太行。機器人這種靠數據驅動的算法在泛化性上其實會存在一些問題。

舉個簡單的例子：如果機器人能拿起一個紅色杯子，也能拿起一個綠色杯子，那說明它的泛化能力還不錯。但如果拿起綠色杯子的成功率下降，那就說明泛化性還有問題。

現在整個賽道其實普遍缺乏足夠的泛化性，大家都在努力克服這個難題。而泛化性的關鍵支撐在於數據。沒有足夠海量且多樣化的數據，很難實現真正的泛化。

我們也看到無論是政府還是企業，都在積極投入資源生產數據，其實是在為下一階段的發展做鋪墊，先打下數據基礎，才能真正進家。大概在3-5年時間裏，數據的積累能夠達到一個不錯的程度，算法相對來說也能快速落地。

問：現在人形機器人通過什麽方式進行數據采集？會遇到什麽樣的挑戰？

薑哲源：數據采集目前主要分為兩大類：仿真采集和真機采集。我們暫時不考慮仿真數據，因為仿真隻能解決部分問題，不能解決所有問題。目前物理仿真技術裏隻有剛體模擬還可以，但是軟體和流體的仿真效果不太行。

我舉個例子，用仿真器模擬西紅柿炒雞蛋的過程其實很困難，從蛋清和蛋黃的混合，到蛋液如何從液態變為固態的過程，要通過仿真的方式仿出來很難，這是一個諾貝爾獎級別的難題。所以從這個角度上來說，仿真不是理想的數據采集方式，至少不是最終方案。

另一類是真機采集，也就是通過實際操作機器人來采集數據。真機采集主要有兩種方式：一種是遙控操作，即人控製機器人完成任務來獲取數據。這種方式成本較高，因為每套采集設備都需要包含一個人形機器人。另一種是我們正在采用的“UMI”方法，通過手持式夾爪完成采集，我們也有在做自己的采集設備，後續會進行規模化的采集。

問：接下來會對具體的應用場景進行研發嗎？

薑哲源：我們隻賣標準化產品，不做定製開發。針對不同場景的研發需求，我們交給集成商和生態合作夥伴來完成。因為我們公司現在確實很小，快速擴張不利於商業化、現金流和管理。我們專注於做好標準化產品，再考慮行業拓展。數據上我們也主要關注家庭場景，不涉及工業場景。我們會更傾向於打造通用型的機器人。

核心競爭力與現實挑戰

問：2023年你選擇博士輟學創業，你創業的初心是什麽？

薑哲源：我高中的時候就想創業，被我爸摁住了，他讓我老老實實高考，隻要能順利畢業，後麵創業他會支持我。這次我爸就給我掏了筆錢。我覺得創業是在開放世界做開放任務，完全open，你可以做任何法律以內的事情。在這種沒有任何束縛的情況下，比較能發揮一個人真正的能力。

上學、考試、包括工作，都是別人給你設定好的賽道，你在這條賽道裏往前跑就行，看誰跑的更快，拚的維度比較單一，但創業是一個多維競爭的事情。無論是商業化還是技術上的成功，路徑多元，你可以想更多新奇的點子，所以我覺得創業更有意思。

問：這幾年行業的發展和你的預期相符嗎？有哪些是超出預期的地方？

薑哲源：其實賽道的熱度一直超過預期。早在2023年創業的時候，我們每次融資都以為是最後一輪，但每輪之後都有新機構願意加碼，每一輪都是新的開始。我們後來複盤，發現從底層邏輯出發其實也合理，因為人形機器人和具身智能賽道一定是一個長期難而正確的事情，所以持續獲得關注、吸引投資也是合理的事情。

另外，整個賽道的技術進步速度也是顯著超預期。2023年的世界機器人大會上，能走路的人形機器人鳳毛麟角。我們當時覺得2024年走起來就其實差不多。但是在2024年的世界機器人大會上，機器人已經能跑、能跳，這其實一開始是想象不到的。

包括我們以前覺得像波士頓動力這樣的公司是“人類之光”，隻能仰望。但現在我們已經能用低成本超越他們的產品，這也超出了我們的預期。

問：產業發展速度快於預期，核心得益於什麽？頭部玩家的開源對產業的推動有多大？

薑哲源：開源沒有任何推動，特斯拉開源的數據我們用了反而還倒退了，而且沒有公司會真正把自己的核心競爭力開源出來。速度的提升主要得益於強化體係以及技術路線的切換。最開始，我們采用的是GMP，也就是零力矩點（Zero moment point）的方法。後來逐漸進化為基於模型的數據控製（MPC）。在最近幾年，我們完成了從模型層控製到強化學習的切換，直接對整個控製模型進行強化學習。每次切換技術路線的時候，都會產生爆發性技術領域的增長。

問：鬆延動力做機器人的核心競爭力是什麽？

薑哲源：做機器人這件事考驗的是體係化的競爭力。機器人是機電和算法深度耦合的係統，長板要長，也不能有短板。如果算法做得特別強，但結構很脆弱，很可能剛走兩步就壞了，這樣的機器人肯定不行。反過來，如果結構很牛，但算法不過關，可能走兩步就摔，甚至根本不會走。

機電和算法深度耦合。比如結構設計出來的東西，需要通過特殊的控製來實現功能，而電路中的元素也和算法緊密相關。所以，這是一項體係化的戰鬥力，不是考驗某個單點能力。解決機器人問題，無論是硬件還是整個係統的控製，都不是解決一個大問題，而是一係列小問題的集合。

問：之前你提到今年的目標是一千台，在現在流量這麽大的情況下，目標有新的調整嗎？以及真正下訂單後，N2的排期會到什麽時候？

薑哲源：我們目前已經有700多台訂單，這個目標不會調整，因為我們產能就這麽些，我們如果大幅度生產的話，可能會出現大規模召回的問題，現在我們沒有能力生產那麽多機器人，得先把產能爬起來。目前N2是要搭配9台E1下訂單才會配送，現在下單10月底交付。

問：現在團隊有多少人？是什麽樣的配置？之後會朝什麽方向完善？

薑哲源：我們團隊目前有70多人。其中工人占多數，其餘成員包括算法、硬件及軟件小組。

公司從創業到現在，有一點我覺得沒做好，我的組織建設其實是通過查漏補缺的方式建起來的，哪裏缺人就補哪裏，這種方式不太好。正確的做法應該是先從整體上規劃組織架構，明確從研發到生產、交付、銷售、售後等各個環節需要哪些崗位，先搭建好框架，再根據框架去補充人員，而不是像我們這樣缺哪補哪。

所以現在我得先把這個事情梳理好。然後目前研發團隊人手也不夠，今年還要重點補充交付、售後和生產方麵的人才。