對話范浩強：10億融資之前，我們手搓了5000元“丐版硬件”

衡宇 2025-11-21 17:13:16 來源：量子位

衡宇 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

因為成功手搓了一個成本不到5000元的“拼夕夕式”丐版硬件，原曠視6號員工、研究院助理院長范浩強終于下決心，在2025年投身具身智能創業。

幾乎同時，他十幾年的老搭檔，原曠視12號員工周而進也用手搓的原型，讓機器人完成了一次玩具公仔的抓取。

這兩個“It works!”的瞬間擊中了原力靈機的幾個創始成員。

于是，賽道上就多了一家9個月內連融3輪，剛剛被阿里巴巴獨家投資數億元A+輪的具身智能新秀。

在這波具身智能熱潮中，少有團隊像原力靈機這樣，創始團隊幾乎清一色在AI 1.0時代實戰過。

創始成員唐文斌、范浩強、周而進、汪天才，都出自AI四小龍之一的曠視，自帶老兵特質，經歷過AI從實驗室到產業化的第一輪完整周期。

但當面對方興未艾的具身智能，他們又承認自己是個新手。

所以“安靜”成了原力靈機最外顯的行事風格。

安靜到什么程度？外界都知道這家公司入局具身智能，但似乎沒什么人知道他們具體深耕哪個細分領域。成立這么久，他們都不曾主動對外接受或尋求訪談。

直到11月，量子位在北京見到了原力靈機聯合創始人范浩強。如果你是具身智能的關注者，站穩坐好，今天我們深入探究原力靈機當初如何成型，今后到底有什么樣的作戰計劃。

緣起：分別手搓丐版硬件，居然都work了？！

據說這個隊伍里打響具身智能創業念頭第一槍的人，就是范浩強。

時間回到一年前，他在跑業務的過程中驚訝發現，減速器國產了，光柵國產了，很多原來必須靠進口的零部件，現在國產可用了。那時候站在這片產業土壤上，他有種很強烈的感覺：做機器人有了物質基礎。

恰巧2024年又是具身智能進展大年。國外有Diffusion Policy、RT-2、ACT等工作密集冒出來，感覺每個月都在進步。

“有幾次，我是看完論文后激動到失眠的。真的，就是那種‘太牛了，我要干’的感覺。”

范浩強說他當時心里冒出來一句話：硬件成熟了，軟件有大神指方向了，剩下的就是把它干出來。

2024年3月，范浩強跑去B站看稚暉君等人的視頻，又狂看很多機械工業手冊之類的書籍，攢出了一個丐版硬件裝置。

但就是這么一個不專業的簡陋裝備，把他家里的被子給疊好了。

欣喜若狂，真的是欣喜若狂。

另一邊——要不說是老搭檔呢——原力靈機創始團隊成員周而進投石問路的辦法，和范浩強的如出一轍。

他當時也做了一個實驗，訓一個最簡單的模型，想看他能不能把一只玩具公仔從地上抓到桌子上。結果，那個“非常抖動、非常顫顫巍巍狀態”的硬件，it works。

正是這樣親身感受過后，創始團隊開始相信：

哇， AI一定終將走向物理世界。

方向進一步明確。2024年底，創始團隊基本定下要出走創業。

2025年3月，公司正式成立。

我們問，這次創業以來，你們有被低估的時候嗎？

“更多時候是被高估了。最初有手忙腳亂的‘混亂期’，行政、硬件、AI、系統、工程都不完整，每個人都在邊學邊干邊補鏈路?！?/p>

要學習的內容太多太多太多了。范浩強給出的建議是，忘掉自己曾經做成功的一切，重新出發，否則一定會被現實教育。

原力靈機到底在做什么？

具身智能空前火熱，原力靈機有自己的定位：

從To B工業場景切入，把落地第一站放在物流行業。

優先落地在揀選分發等需求高頻，規則又相對清晰的物流工作環節中。

具體實現上，配合原力靈機自研的端到端多模態具身智能大模型MMLA，以兩個末端執行器為抓夾的機械臂為核心執行體，疊加多模態感知與動作決策，實現對衣物、軟包等非結構化物品的抓取與分類。

成立的10個月里，原力靈機產品具備了基礎的交付能力，已經在物流場景中完成了POC（概念驗證）。

在上海等地的倉庫里，kuakua就是一頓作業。

選擇從這個場景下手的原因顯而易見。

一方面，這些生產環節標準可控，與今時今日的具身智能能力相匹配；另一方面，原力靈機聯合創始人兼CEO唐文斌曾長期在曠視主導物流機器人項目，擁有龐大的客戶資源和行業理解。

可能你就會好奇，場景找得好，就值得光速完成近10億元融資嗎？

原力靈機說了，不是這樣的，“機器人發展到最后，場景、硬件和AI三個要素缺一不可。”

那咱們就先來說說原力靈機的硬件方案。

能進入工業場景的執行體，必須滿足三個最硬的指標：工業級可靠性、大批量一致性、維護便利性。

根據原力靈機的觀察，“現在很多科研機，無故障時間可能也就百小時、千小時，用于生產是完全不達標的。”

想有大批量可靠性與一致性都能滿足工業標準的執行體？沒辦法了，只能自研唄，標準如下：

• 平均無故障時間需達到1萬小時
• 升級按年為單位，不能像科研機那樣隨時換代
• 主力型號的節奏是“每年一代”

目前，他們已經組建了專業硬件團隊，并計劃明年發布新一代配合移動平臺的具身版本。

至于AI層面的底氣，最廣為人知。

范浩強、周而進、汪天才，都在AI界聞名遐邇。

翻看他們的個人履歷，個個都是一路火花帶閃電：諸多AI頂會冠軍，孵化多項科研成果在人臉識別、自動駕駛、無人零售等場景的業務落地。

“他是我見過非常成功地從AI 1.0轉向大模型時代的一個人。”說到周而進，范浩強眉飛色舞，“他的思維方式、做事風格，包括對復雜系統的理解，都已經非常適配AI 2.0這個階段?！?/p>

三個人在AI 2.0再次綁定，一部分原因可以歸結為時代變了。

當初AI 1.0時，搞算法還帶有濃烈的個人英雄主義色彩，一個idea、一次hackthon就能名滿天下。但AI 2.0時代，尤其是具身智能領域，底色已經變成了一個超大的系統工程。

我們組建團隊時，有一個很明確的風格：希望是一群專業、硬核的人在一起做事，團隊必須從一開始就能信任彼此。

希望一開始就在每個方向上找真正被“戰爭檢驗過”的人，組成能打仗的組合。

如此這般，才能像公司使命那樣，打造“智能的、有用的、可信賴的機器人，讓生活更美好”。

反抗Readme式開源

“對人”上的高門檻，換來了“對事”上的大膽開放。

他們的方法論一以貫之：在最核心的環節追求極致的可控與質量，然后以此為基石，向外大膽開放。

成立至今，原力靈機發布了具身智能鏈條上的開源三件套。

第一，Dexbotic。

• 一套基于PyTorch的一站式VLA工具箱
• 統一的模塊化架構，讓各種VLA方法能在同一個框架里跑；
• 推出Dexdata，解決數據格式不統一。

它提出腳本化實驗流程，讓研究者不用重新配置環境，就能輕松復現多種主流策略。

第二，DOS-W1。

一臺看上去平平無奇的數據采集雙臂機器人。

推出它的初心是想在具身領域打造一個開放、可改、可擴展的實驗平臺，因此從設計上DOS-W1就是模塊化的，結構件可替換、零部件能升級。

主打靈活好用成本低，同時提高數據采集效率。

第三，Robochallenge。

這是原力靈機聯合抱抱臉發布的全球首個具身智能的大規模真機評測平臺，提供共享數據和標準化評估。

由于硬件成本居高，目前很多具身團隊（尤其是高校實驗室團隊）仍然只能在仿真環境中研究。但仿真到現實之間的gap不容忽視。

前段時間唐文斌對話抱抱臉聯創Thomas Wolf時曾提到創建RobotChallenge的初衷，即建立一種開放、標準化、基于真實機器人的評估方式，在現實世界對仿真測試進行補充。

RoboChallenge發起后，智源研究院、智元機器人、Qwen、星海圖、自變量機器人、清華大學、西安交通大學，GOSIM國際國內合作伙伴等放廣泛參與，共同推動生態建設，并剛剛于11月20日正式成立了RoboChallenge組委會。

“這標志著具身智能真機測評的開源協作以開放共同體的行業共創模式，進入了標準化新階段?！?/strong>

據悉，約莫明年，原力靈機還會開源自己的具身智能基座模型。

一家商業公司為啥要如此持續開源？

最明面上，他們說想改變具身智能全鏈條上各個環節門檻高不可攀的現狀，提供一套從軟件、硬件到基準的開箱即用式解決方案。

原力靈機希望通過構建第三方屬性極強的基礎設施，讓更多研究者、開發者能夠輕松地踏入這個領域，然后把精力集中于真正的創新。

當然，其中夾雜著一些對“Readme式開源”的反抗。

從事具身行業以來，范浩強和他的伙伴們見到了一些隨著時代改變的游戲規則，一些默認允許發生的奇怪現象。

“很多公司說我有個xx項目開源了，我們很開心，點進GitHub一看，只有一個Readme?！痹贏I 2.0時代之前，范浩強覺得這種行為是完全不可理喻的，但現在就是眼睜睜地看著它水靈靈地發生了。

原力靈機覺得，從事具身行業，還是得有些堅守——比如肯定是代碼整理好了，測試過了，文檔寫好了，才說自己開源了。

再者就是比較務實的多贏策略了。

一方面，開源本身屬于一種高質量的品牌展示，多多少少嘛，帶著點姚班/曠視天才們的自信在。

開源一波，能證明團隊的技術實力和工程化能力，還可以給資本層面看看工作的sexy程度。

另一方面，開源是一種極佳的交友方式，一定程度上意味著能交（好多）個朋友。

真機評測平臺Robochallenge開源以來，原力靈機已經和數十個高校實驗室有了聯系或合作。

他們承諾會在明年陸續推出開源具身基座模型，以及逐步在開源領域把工業具身智能的全鏈路技術補齊。

AI 1.0時代勝者的思考

講道理，這波大模型和具身智能熱潮，和2015年前后的AI 1.0浪潮有著驚人的相似度——熱鬧、狂奔、巨額融資，到處奔馳著對技術奇點的想象。

用范浩強的話來說，回到10年前看AI 1.0時代，你會發現現在大家吹的所有牛，當年那批人早就全部吹過一遍了，現在只是換了一批人（笑）！

浪潮太過滾燙，就很容易操之過急。

原力靈機現在是一家百余人的公司，年內完成三輪融資。如果只看融資速度，這家公司像是踩在風口上進行爆裂式擴張。

但融資快不代表執行要快?；蛘呖梢赃@么說，所有外界看到的快，似乎只是戰術層面的。

他們強調絕對不會因為資本著急，就讓自己的動作變形。尤其當前階段，開始關注具身智能的工業客戶，都處于觀望和前瞻性投入狀態，市場本身需求存在但技術完善度仍然較為早期。

此外，在范浩強的敘述里，具身智能創業其實有穿越周期者才看得見的慢變量。

AI 1.0的仗打贏的人，更知道AI 2.0到底該慢在哪里。

真正的規?；⑸虡I化，是沒有魔法的。

人臉識別從0到100（大規模落地），原力靈機創始團隊在上一波創業里花了十年，靠著把準確率逼到六個9，到城市級應用的的十一個9，一點點把技術磨到足夠可信賴。

算法做完之后，與場景結合時還會有無數挑戰，應用方會提出許多在算法層面看似“不合理”但場景中“必須滿足”的要求。

粗略估計，一代技術的成熟與應用必然對應一個以十年計的長周期。

帶著這種預設，原力靈機懷抱著長期的信心，和短期的耐心，“這和現在很多公司追求成立三年就上市、一年就被收購的節奏，是截然不同的”。

——能夠想清楚AI/具身的增長曲線一定會出現波動，并決心穿越周期、最終把技術帶進千家萬戶，是一件非常需要定力和信仰的事情。

總之，具身智能的比拼絕對不會畢其功于一役。

帶著AI 1.0時代的全部經驗與教訓，原力靈機在AI 2.0的浪潮中謹慎慢跑。

這場長跑終點未可知，卻必須全情投入。

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