1天前 对话加速进化副总裁赵维晨：人形机器人先做四肢健全，再做心智健全

作者：彭堃方

8月8日—12日，WRC2025在北京亦庄盛大召开，200多家企业汇聚，100多款新品亮相。有人说这是争妍斗艳的机器人届春晚，但其实更像机器人届的“排位赛”，在相同场域近身肉搏，一决高下。

而这场“排位赛”的结果早已直观地体现在展区外围的人流中，人流量和机器人能力成正比。但遗憾的是，大多数企业都将机器人困在警戒线内，鲜少有人敢于让人形机器人走出展区，近距离和观众互动。

这并不是羞于展示或没有底气的表现，而是展区客观因素过多，存在太多的不确定性。

但加速进化却选择了相对开放的姿态，欢迎观众上场与机器人进行足球互动。这场足球互动中，考验的是机器人全方位的能力。大脑+小脑侧，需要具备非常复杂的实时感知、大脑决策、高级运动控制、多智能体协作战术；本体侧，需要灵活、皮实耐摔的机器人本体。

当观众参与进来时，又为这场互动增加了场景与互动策略的不确定性，考验机器人的泛化能力与鲁棒性。从现场表现来看，无论上场观众藏着什么底牌，都能丝滑应对，稳稳接招。

有趣的是，11日下午，360集团创始人周鸿祎也闻声而来。在加速进化的展台上，与机器人现场比球技。“红衣大叔”想带球突破，却被机器人抢断的画面在网络疯传。

这一幕，加速进化的足球冠军机型的实力真正具象化了。

据了解，加速进化近期喜讯不断：6月份，在2025RoboCup巴西机器人足球世界杯上，加速进化T1、K1分获成人组和小型组冠亚军，其中T1助力中国清华火神队拿下开赛28年来首个人形组冠军，实现中国战队在该最高含金量组别中的历史性突破。

7月份，其产品交付量创下历史新高，两款冠军机型共交付超120台。而在不久后的机器人人形运动会上，据称有超过95%的球队将采用他们的机器人本体参赛。

在人形机器人技术加速迭代的浪潮中，加速进化正以赛事场景为技术试炼场，凭借运动控制、感知决策等核心能力的突破，构建起“赛事&教育－家庭”的商业化路径，其发展轨迹既展现了人形机器人从专用场景向通用场景渗透的探索，也折射出行业在技术落地、商业化路径与生态构建中的关键思考。

为了搞清楚足球赛事场景为加速进化带来了何种价值，未来加速进化又将如何走入家庭，我们采访了加速进化副总裁赵维晨，以下是采访内容选编：

Q：这是加速进化第二次参加世界机器人大会，与第一次相比，您觉得有什么不同之处？各个国家的发展有没有什么让您觉得眼前一亮的地方？

A：第一次参加时候，只有我们和宇树的机器人能够正常行走不摔倒，而这次有看到更多公司实现了这块运动控制能力的突破。而对于我们而言，除了极强运控算法能实现走、跑、碰撞后自主爬起等运动功能外，兼具感知算法如视觉识别，定位导航，以及AI自主决策能力并应用在了足球场景在世界杯比赛中夺冠。

我们还是看到有一些公司展示了操作上的进度，在某一些垂直场景，但我们也比较笃定地投入到C端个人机器人，明确不做工业场景，因为简单任务已经被传统机械臂解决了，剩下的要么太难，五年内落不了地，要么市场太小。

Q：据我们了解，加速进化选择足球赛事即是深耕，又是为了进入家庭做准备的过渡。在您看来足球赛中总结的经验对于日后发展有哪方面的帮助？

A：足球场景里练出来的能力能用到生活和工作中。比如机器人的运动能力、感知算法（识别球、队友、对手位置）、定位导航、决策逻辑，将来家庭里机器人主动迎接跟随、情感陪伴、互动教练、工业场景里精细的手部操作，都能用得上。可以想象踢足球练出的腿部精细控制，迁移到手部算法上，工业机器人就能做更精细的活了。

Q：现阶段，赛事对于人形机器人厂商而言，是个非常好的订单来源，有几家都通过比赛取得了商业化的进步，足球赛事对加速进化的商业化有什么意义？

A：目前，我们在足球赛事场景的市场占有率超过90%，比如在马上开始的机器人人形运动会上，超过95%的球队采用我们的机器人本体参赛。我们这次在巴西足球杯，加速进化T1和K1分别包揽成人组和小型组冠亚军，实现了极强的运控、感知和决策的综合硬件+AI能力。而我们一直相信开发者生态将是决定未来具身门槛的核心。赛事场景。很多开发者可以靠这个来入门，整个靠踢足球这件事情，他就能从入门做到非常非常精通，能发顶级的paper，打赢人类至少得100篇sciencepaper。赛事赛道和教育赛道是同频共振的，很多同学在学校经历了机器人教学后进入竞赛体系。教育赛道大很多，指的是教大家成为具身开发者，和计算机学C语言，学basic一样，机器人机房。这个赛道差不多20000个大学高中含职校，保守假设一个学校5台，一台10w，这里光国内就有100亿的市场空间。

Q：两个月前加速进化推出了更小尺寸的K1，它的定位是什么？（为什么会推出小尺寸人形？您认为小尺寸会是趋势吗？）

A：T1更注重科研场景，拥有更高的算力和更高的身材1.2m，也可以适配灵巧手。因此其更适合专业开发者做运控算法，大脑数据采集等科研工作，在T1开发的算法可以很容易迁移到更小或者全尺寸的机型。K1主要面向教育和家庭场景。95cm，20kg的身高让他能更安全地和人互动，拥有更可爱、萌的外形，同时兼具全场景的移动能力和未来大脑成熟后的操作潜力。价格上，K1也将更家庭友好，随着bom量产开模后的降低，未来期待能走入千家万户。而大尺寸，核心突出的是负载能力和工业作业能力，动辄50-60kg的重量和高昂的价格注定很难在个人机器人场景落地。我们很明确不做工业场景，因为简单任务已经被传统机械臂解决了，剩下的要么太难，五年内落不了地，要么市场太小。我们也不toVC，轮加双臂结构早在5年前就有成熟的舵机高性价比解决方案，能够解决大多数封闭工业场景的需求。我们重点会放在家用机器人，让它成为除手机、电脑外新的交互形态和生产力工具，要对标苹果和微软，做三件事：硬件（端）、操作系统、开发者工具。

Q：加速进化产品化的逻辑是什么？我们目前迭代的主线更突出哪些维度？

A：我们认为人形机器人，一定要先做到四肢健全的，再去做心智健全。大脑的算法可能是用简单的传统一点的算法，或者分层的大脑模型，先利用强大的运动大模型在一些场景落地，而这些应用过程中再会采集很多数据，那些是真实的这个场景的数据，结合一些合成数据，生成数据或者视频数据再去训练大脑，只有这个路径才可能真正训练出认知健全的大脑。这个阶段整个出货能做到一年可能几十万，然后那个市场的保有量有几百万台，而上面有几个非常重要的应用，有的可能是我们一方应用，有的三方应用。比如一开始机器人只能做一些简单的事，核心是需要运动和导航能力，不需要那个精细操作。比如搬东西，办公楼里的巡检就是运动导航能力，导航就是得能上台阶，能开门。另外就是陪伴，能跟着小孩老人走，主动走上去，主动聊天，有交互。比如教小孩英语，创造英语环境。等到有具身模型，认知比较健全，加上灵巧手的结构成熟，就可以做制造、零售、家务、餐饮。

Q：我了解到K1推出正值法国AldebaranRobotics破产清算，曾经它的NAO机器人也在RoboCup等赛事、科研领域取得辉煌成绩，它的落幕，您有何感想或者经验教训？

A：不进则退。NAO已经超过5年没有更新硬件本体，不开放的开发平台也注定开发者生态无法成长。50cm的机器人也注定其产品定位无法进入实际家庭应用场景（移动能力受限，甚至无法上下楼梯）

Q：除了赛事之外，短时间内加速进化还会拓展其他落地场景吗？

A：赛事赛道和教育赛道是同频共振的，很多同学在学校经历了机器人教学后进入竞赛体系。教育赛道大很多，指的是教大家成为具身开发者，和计算机学C语言，学basic一样，机器人机房。这个赛道差不多20000个大学高中含职校，保守假设一个学校5台，一台10w，这里光国内就有100亿的市场空间。然后，类似加速进化的策略，先机器人四肢健全后他开始能做一些简单的事，核心是需要运动和导航能力，不需要那个精细操作。比如搬东西，办公楼里的巡检就是运动导航能力，导航就是得能上台阶，能开门。另外就是陪伴，能跟着小孩老人走，主动走上去，主动聊天，有交互。比如教小孩英语，创造英语环境。

Q：行业内现在把机器人落地应用，尤其是能否成为生产力看作重要评价维度。因此，一部分人认为表演性质的赛事与生产力并不挂钩，但王兴兴和赵明国教授都表示过，比赛本身也是一种经济性场景，您怎么看？

A：场景里我们比较独特的是赛事场景。很多开发者可以靠这个来入门，整个靠踢足球这件事情，他就能从入门做到非常非常精通，能发顶级的paper，打赢人类至少得100篇sciencepaper。并且前段时间我们把它的商业化也跑通了，700张票，很多赞助商，3亿+次曝光。各个队都想拿奖金或者提升影响力，就得买机器。北信科，组队我们比赛拿了第三。他们招生好多学生问，那个机器人足球队在哪个系，我们想报，分数线还涨了几分，然后下单了6台，这钱他们招生办应该得出...同时，赛事也是极其重要的实战场景，透明展示了科技的进步，拉近公众和前沿科技距离，这对中长期我们进入家庭场景有很大意义。

Q：目前机器人正经历降本降价潮，想要进入ToC消费市场，价格只会越来越卷。比如宇树推出的R13.99万，在价格上加速进化会不会有压力？（如何看待降本，加速进化做了哪些功课）

A：期待行业能良性的通过产品力提升，量产交付并实现场景落地作为当下实现壁垒的手段，现在还没到成熟市场卷价格的阶段。当然随着我们加速进化的量产，全球化持续加速，我们的BOM成本也基本每年降低一倍，我们也将很快推出更具性价比，但在产品定义上做得更极致的人形机器人，持续保持行业领先地位。

Q：从全球市场来看，加速进化是为数不多在海外有真实订单的企业，我们也在海外社交媒体看见过用户购买加速进化的分享，在您看来我们能有真实订单的原因是什么？

A：核心原因是我们聚焦在量产交付，聚焦在产品定义而不聚焦在营销上，聚焦在如机器人AI足球赛这样的实战技术场景中，帮助我们持续快速迭代我们的硬件本体和AI算法。我们没有花时间做demo，而是通过支持各高校和高中的机器人足球参与全球赛事建立自己在高校、开发者等垂类圈层中建设影响力，并实现大量出货。

Q：目前加速进化更多侧重在本体和小脑的发展，在大脑和操作能力末端执行器侧，我们的规划是什么？

A：我们认为人形机器人，一定要先做到四肢健全的，再去做心智健全。大脑的算法可能是用简单的传统一点的算法，或者分层的大脑模型，先在一些场景落地，而这些应用过程中再会采集很多数据，那些是真实的这个场景的数据，结合一些合成数据，生成数据或者视频数据再去训练大脑，只有这个路径才可能真正训练出认知健全的大脑。这个阶段整个出货能做到一年可能几十万，然后那个市场的保有量有几百万台，而上面有几个非常重要的应用，有的可能是我们一方应用，有的三方应用。（人类每个小孩，因为他都是这么发展过来，肯定先四肢健全，然后又到处玩，上学，这个经历很多事情，他才能心智成熟，认知健全）PI，stanford那边我们都交流过，包括英伟达很多学者交流，他们现在做的对训练初期的探索的范式有价值，但真到落地数据量远远不够。相比自动驾驶的单日上亿条数据，目前全国具身最大开源数据集规模才百万级别（不到10tb）。而大语言模型的数据是几十年互联网上的文本数据的积累。怎么可能说那个轮加双臂，操作弄个10万小时，100w小时就能训练出一个多模态的具身大脑，这是不可能的，最多只能验证早期大脑的算法和框架。

我们认为具身智能未来上面是有成千上万个Agent的，上万个开发者。不同Agent擅长做不同的事情。很长一段时间都做不到一个Agent把所有事都能精通啊，做不到，大语言模型都没做到，更别说具身大模型了。就跟我们手机上有很多APP一样啊，比如在两年前，大家都觉得很多人都认为AGI就要来了，然后那个就这个就是AGI就搞定一切了，其实不是啊，没那么快。那开发者需要什么，需要端侧有非常好用的本体啊，开发工具，操作系统，需要云侧提供很好的具身模型API。那些大脑，未来很多都是API提供的，比如豆包让机器人说话，通过火山云的api。具身模型出来之前，会有导航模型，大语言模型，交互模型，都是通过API形式提供，开发者不用自己去做。这些我们都会去做底层的框架。未来机器人上会长出像小红书，拼多多这样的app

Q：从整个产业来看，您认为加速进化在生态中的角色定位是什么？这是我们一开始就定好的还是在发展中慢慢形成的？

A：我们认为具身智能会像计算机或者智能手机这样。它本身是个平台，然后上面的应用是非常多，然后应用是由开发者来做的，我们只像windows或ios一样开发office或浏览器等一方应用和入口级应用。而我们愿景是让人形机器人像个人机器人一样简单可靠实用，面向家庭。所以这同样是为什么我们要focus做赛事，做教育，为什么focus做小的而不是全尺寸，为什么focus做端，做操作系统，做开发者工具。这是我们成立一开始定的基调，过去两年行业发生很多变化，我们一直没变。