2026-08-18 香港科技大学教授、XbotPark 机器人基地发起人李泽湘谈具身智能：具身智能是AI下半场的“靶点”，但闭环只在场景里

作者：Baiyang     出品：具身智能观察室

香港科技大学教授、XbotPark机器人基地发起人、深圳科创学院院长李泽湘，过去三十年只做一件事：把实验室里的年轻人，送进真实产业的战场。

从港科大那间不到100平米、门牌号3126的"自动化技术中心"（又被行业称为“3126实验室”）到松山湖XbotPark，从大疆、云鲸到本末动力，他带出的硬科技创业者已超280家，总估值逾5000亿元。

当行业把“具身智能”喊成最热风口时，李泽湘的判断反而朴素：“AI上半场围着文字和数据转，下半场一定跟物理场景深度融合，这个交汇点就是具身智能。它可能火未来10到30年，但唯一不变的尺子，是市场落地。”

图片来源自XbotPark机器人基地官网

李泽湘

1961年生于湖南，机器人与自动化领域专家，现任香港科技大学电子与计算机工程学系教授。

1979年，作为中国首批公派本科生赴美留学，其先后获得卡内基梅隆大学电机工程与经济学双学士学位，以及加州大学伯克利分校数学硕士、电子工程与计算机硕士及博士学位。

学成后，曾于麻省理工学院人工智能实验室任研究员，1992年回国加入香港科技大学，创办自动化技术中心。

在学术研究之外，李泽湘积极投身产业实践。

1999年，联合创办中国首家运动控制公司固高科技，该公司于2023年在深交所上市。

其更是以“学院派创业”的孵化模式闻名，早期为学生汪滔创办大疆创新提供了关键支持，被誉为“大疆教父”。

2014年，联合香港科技大学（HKUST）教授，原工学院院长高秉强，长江商学院副院长、金融学教授甘洁等，于东莞松山湖发起XbotPark机器人基地；2021年创办深圳科创学院。

其将学术训练、供应链与项目制新工科教育拧成一条"学院派硬科技创业"链条，累计参与孵化大疆、云鲸智能、正浩创新、海柔等60余家科技公司，并培育出多家独角兽企业，被称为"创业者背后的创业者"。

以下内容综合自近年来李泽湘接受《21世纪经济报道》、《中国企业家》等国内媒体及自媒体专访内容。

具身智能的边界：不是“人形”，是“场景+硬件+AI”

很多人把具身智能等同于人形机器人，李泽湘认为这把口径想窄了。

“AI+硬件+场景，这就是具身智能的边界”，他按物理空间拆开讲：海域有电动游艇、智能船舶，叫“水域具身”；陆域分室内（家庭、工厂、仓储）和户外（庭院、园林、物流），对应“家庭具身”“工业具身”；空域则是低空经济。

机器人不一定长成人样，扫地机、割草机、拖拽底盘、触觉床垫，只要自主感知环境、完成任务，都是具身智能。

这一定义直接来自他走过的坑。

早年实验室文化信奉“Demo or die”（“要么展示，要么淘汰”）——有个演示原型，就算成功；今天他和大湾区供应链跑通后，连MIT、伯克利的朋友都改口叫“Deploy or die”（“要么落地，要么出局”）。

“光有Demo是给资本市场看的秀，只有在商业闭环里持续拿用户反馈，技术才能迭代。没创造价值，上市也留不住”，其如是说。

供应链是具身智能的“隐形底盘”

李泽湘反复讲一个数据：大湾区产品迭代速度是硅谷的10到30倍，成本是1/10到1/5。

具身智能拼的不只是算法，更是传感器、驱动器、控制器、触觉皮肤、小批量打样和柔性制造。

“5年前定制一颗激光雷达不敢想，现在东莞一家叫墨现的初创公司，自己设计产线，把触觉传感器做到床垫、沙发、机械臂上，价格打下来、批量做上去。”

他在松山湖把这种能力固化成“共享工厂”：一百多家供应链企业驻场，工程师和工厂经验丰富的“刘师傅”“王师傅”在同一层楼。创业者下午拿来图纸，傍晚就可拿回机加、PCBA、注塑的样件。

大湾区是分布式制造生态，长三角接大客户，这里接中小批量，“有需求，生态当天重组”。 本末科技把减速器干掉、用直驱做轮足机器人，云鲸用三年磨出扫拖一体机——底气都在这条供应链。

年轻人该从哪里切进去：C端、小切口、敢定义

具身智能创业容易陷入两个误区：要么追特斯拉、追人形，要么一头扎进B端工业场景。

李泽湘的态度很明确——“C端更适合年轻人”。

20到30岁的本硕生没经验束缚，反而敢定义市场上没有的东西；B端要懂产业运作、销售周期和采购逻辑，是30岁以上工程师的事。

李泽湘拿孵化的几个案例来举例：

张峻彬当初做云鲸时，起点是一次家庭聚会上家人的吐槽："拖地太累了，洗拖布更累"。他发现一个被所有人忽略的错位：美国家庭75%铺地毯，对吸尘需求强；中国家庭75%是木地板、瓷砖、大理石，对拖地需求强，但没人真正解决。

于是，他放弃跟美国老牌扫地机器人鼻祖iRobot在同一个问题上卷参数，转而回答一个全新的问题： "能不能让机器人自己洗拖布？"

为此张峻彬带着十几个人死磕三年，攻克了拖布自清洁、室内定位、水电路径规划等一系列工程难题，最终在 2019 年推出云鲸J1——市面上首款能自己洗拖布的扫拖一体机器人。

另一个孵化项目案例，则是厨鲸科技（栗上 LISSOME）的桌面洗碗机。

该产品出来前，宁波的传统厨电大厂和代工厂都不看好："洗不干净、密封难、量起不来"。

但就是这台只有电脑主机大小、免安装、15分钟洗烘、专攻1–3人小家庭"一餐一洗"场景的桌面洗碗机，2025下半年卖出了1.8 万台，2026年同期飙升至22万台。

云鲸定义"自洗拖布"，厨鲸定义"桌面免安装洗碗"——都是小切口，都从"大厂说不行"走到"一年卖20万台级"。

这恰恰是李泽湘说的，"产品定义是学院派年轻创业者的主要杀手，但也是他们最锋利的刀"。

“中国14亿人，全球80亿人，覆盖1%就是巨大市场。关键不是产品大小，是让人心动——功能与体验并重，技术与美学融合。”在李泽湘看来，发现问题和定义问题，远比分析问题和解决问题更重要。

学生不再等老师出题，而是进工地、进展会、进用户家里找痛点。

李泽湘判断学生有没有找到真问题，有一个很直观的标准："进去白白胖胖，出来又黑又瘦但眼睛发光，这才找到好问题。"

他举的是智能建造板块的例子——学生要设计建筑机器人，他要求他们先去万科工地干两三个月，抹墙、拔钢筋、和水泥一样不落。

白净书生晒黑了瘦了，但亲眼看到工人弯腰八小时直不起腰、钢筋捆扎效率极低，这些在实验室里编不出来的痛点，就成了他们定义新产品的起点。

这套方法论落到教改数据上，创业浓度出现了惊人的跃升：

MIT、Stanford 的创业率长期被当成天花板，但也不过不足1%（一百个学生里不到一个创业）；而XbotPark体系合作的常州大学教改班超10%，重庆大学明月班超20%，广州美术学院达芬奇学院（"设计+科技"方向）更是达到25%。

尤其广美25%这个数字，让李泽湘格外兴奋——在他看来，艺术加科技正是C端具身产品最稀缺的能力组合。

因为具身智能最终要卖给普通消费者，功能强不够，还得"让人心动"：纯工科学生做出来的东西往往丑、交互差；纯艺术学生审美在线却落不了地；而广美达芬奇学院把两者揉在一起，产出的正是C端产品要的"美学+工程"。

这也印证了他反复说的一句话：C端市场的美妙之处，不在于产品大小，而在于能否让人一看就愿意掏腰包——技术与美学融合，才是打动消费者的底层逻辑。

给投资人的提醒：别用FOMO代替第一性原理

FOMO，全称 Fear Of Missing Out，中文译为"错失恐惧症"——说白了就是"别人都在上车，我不投就亏了"的焦虑感。

李泽湘直言，当下具身智能赛道热得发烫，一级市场挤满带着FOMO情绪冲进来的资金，很多人看到特斯拉做人形机器人、马斯克喊几句，就慌着抢份额，根本不去问产品本身有没有解决真实问题。

他的态度很明确："马斯克做什么、特斯拉说什么，听听就好。"真正该回到的是第一性原理——把外部噪音全部剥掉，只看最底层的三个问题：这个产品有没有解决真实痛点？有没有为用户创造价值？能不能不靠融资自己造血？

"光有Demo是给资本市场看的秀，只有在商业闭环里持续拿用户反馈，技术才能迭代。"他认为，用FOMO投，投的是怕错过；用第一性原理投，投的是真判断。

这不仅是给投资人的提醒，也是他"Deploy or die"逻辑在资本端的延伸。

他也把自己的投资模式从“打猎模式”（碰项目投项目），逐步转成了“大田模式”（从大一选人、陪四年实习、进科创营、给预探索基金、再天使轮跟投）。

李泽湘的逻辑就是：人不对，技术再炫也长不大；人选对，方向照样可以换。云鲸换过赛道、松灵换过底盘，团队在体系里依然能自我迭代。

教育必须前移：具身智能的人才底座在幼儿园

李泽湘推动的"新工科教育"，核心是为硬科技创业量身重造工程教育体系——不再是给大公司培养螺丝钉，而是教学生从零发现痛点、定义一款产品、把它做出来、卖出去。

与传统工科"先上数理基础→再学专业理论→最后答题式毕业设计"不同，新工科把一个真实项目（如做一台机器人）作为主线，需要数学就教数学，需要编程就教编程，教完马上用；课程从每学期8–10门压缩到不超过5门，腾出大量时间让学生下工厂、跑供应链、快速迭代样机。

毕业设计不再是老师出题学生答题，而是学生自己发现痛点、定义问题，老师只当陪跑——汪滔做大疆飞控器、张峻彬做云鲸扫拖机器人，都起步于这样的毕业设计。

"每一次技术变革都催生新人才，但人等不起。"他认为创新理念从研究生甚至大一才开始灌，已经偏晚，所以把新工科教育往中小学、幼儿园前推。

在松山湖 XbotPark 基地总部，他配套办了一所科创幼儿园，3–6岁的孩子用项目制方式接触机器人理念。

据他观察，年纪越小束缚越少，"越年轻的孩子，创造力往往展现得越充分"——这也是为什么他愿意把"敢想敢定义"的训练，从大三下放到三岁。

具身智能要的不再是单一控制理论高手，而是懂AI、懂硬件、懂供应链、懂用户心理的“系统工程师+产品经理”复合体。

传统MIT式工科按专业切蛋糕、为研究生和大公司输送人，新工科把一个项目揉进数学、物理、编程、打样、调试，教完即用。

他常用珠峰北坡作比喻，“不上珠峰大本营看不见一号营地，不到一号营地看不见顶峰。具身智能也一样，不在真实供应链里摔过几次，就不知道下一脚踩在哪。”

结语：不是下一个大疆，而是一片森林

从1992年站在港科大空荡荡的讲台上，到今天松山湖共享工厂里凌晨三点还在调试样机的年轻人，李泽湘用三十年走完了一条很少有人敢走的路：把象牙塔里最聪明的脑袋，一个一个推进产业最脏最累的泥坑里。

这条路没有捷径。他见过3126实验室里通宵调PID（Proportional-Integral-Derivative，比例-积分-微分）的学生，见过云鲸换赛道时账上只剩几个月的焦虑，见过本末科技把减速器拆掉又装回去的反复。

但他也亲眼看着这些年轻人，在大湾区的注塑厂、机加店、柔性产线之间，把一个个"不可能"的Demo，变成了全球用户愿意掏钱买的产品。

"具身智能"四个字，在他嘴里从来不是什么玄学。

它不过是AI终于不再满足于在服务器里生成文字，而是愿意长出手脚、走进车间、走进客厅、走进真实世界去干活。

这件事，中国有条件做到最好——不是因为我们有多少篇顶会论文，而是因为我们有全世界迭代最快的供应链、最愿意试错的工厂师傅、和最敢定义新东西的年轻一代。

他不愿预测"下一个大疆"何时出现，因为在他搭建的体系里，答案本身已经不重要了。

重要的是，当教育、供应链、资本、政府这几块榫卯真正对齐的那一刻，冒出来的不会只是一个"大疆"，而是一整片森林。