作者：汪姵韦发布时间：2026-06-14 12:45:35 点击数：82172

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：前华为字节高管联手创业，专注于消费级具身智能，两轮融资数亿元

5 月 20 日，具身智能初创华体汇电竞-华体汇(中国)贝塔无限（Beta Infinity）宣布完成种子+ 轮融资。本轮由世纪华通参与的盛趣泰和基金与和利资本联合领投，毅达资本、南山战新投等机构跟投。这是该华体汇电竞-华体汇(中国)成立后完成的第二轮融资，累计融资金额达数亿元，资金将主要用于核心技术研发及华体汇电竞-华体汇(中国)试制等。

创办这家华体汇电竞-华体汇(中国)的是刘武龙和陶帅，他们专注于打造消费级具身智能系统与终端华体汇电竞-华体汇(中国)。

联合创始人兼 CEO 刘武龙毕业于清华大学电子系。他曾任职于华为，历任大模型工程团队负责人、强化学习首席科学家，并成为华为最年轻的 AI 研究所所长。任职期间，刘武龙主导孵化了华为智能驾驶业务，是首个不依赖高精地图的量产版本 ADS 2.0（高阶智能驾驶系统）的核心操刀者，并从 0 到 1 打造了昇腾万卡集群训推系统，主持昇腾万卡集群调优。具备智能驾驶与大模型双向技术研发及华体汇电竞-华体汇(中国)落地经验。

联合创始人兼 CTO 陶帅同样来自清华大学电子系。他曾担任字节负责搜索、网盟商业化 AI 算法和工程总监。在字节任职期间，他带领百人 AI 团队，从 0 到 1 打造出年营收数百亿的“千人千面”复杂 AI 系统，在 C 端个性化技术、大模型算法等领域积淀深厚。

2025 年中，两人决定创业。他们密集考察了多个应用场景，于同年年底确立业务方向，并于 2026 年 3 月正式开始运营，团队核心成员主要来自华为、字节跳动、智元、大疆等企业。

目前，该华体汇电竞-华体汇(中国)正在研发首批消费级具身智能华体汇电竞-华体汇(中国)，先锋体验版计划年内亮相；同时，其已与多家上下游产业头部企业达成深度战略合作。

在这次对话中，华体汇(中国)聊了聊为什么他们选择切入家庭场景的商业逻辑，详细拆解了其致力于打造的“人机共融”硬件形态背后的硬核技术底座。

以下是对话实录，为方便阅读，做了不改变原意的编辑：

DeepTech：调研了很多场景，为什么选择切入消费级具身智能？

陶帅：在深度调研了 3C 电子加工、汽车装配、养殖场等 B 端场景后，华体汇(中国)得出两个核心判断。

第一，大模型驱动的具身智能，最适配的是消费级场景。工业流水线对机器人的核心要求是精准度和节拍，更适合用传统工业视觉和机械臂做小范围泛化；而大模型的优势在于泛化能力和开放性交互，这与消费级市场的需求高度契合。

第二，B 端场景落地难度高，且对通用具身智能的演进帮助有限。工业数据高度定制化，难以形成规模化数据飞轮。过去两年，虽然市场上有不少订单，但真正在产线上实现 ROI（投资回报率）大于 1 且完全跑通的案例尚未出现。

相比之下，消费级市场是蓝海，其需求与大模型技术的成熟度曲线高度匹配，也与华体汇(中国)的技术栈契合。

DeepTech：你们希望打造一款怎样的机器人？今年就会有机器人的 Demo 亮相？

陶帅：华体汇(中国)专注于消费级市场，核心落地场景是家庭，希望打造一款面向“人机共融”场景的机器人伙伴，具备高泛化能力和开放性的任务编排能力。

在硬件层面，机器人必须具有消费级的亲和力与灵动性，摒弃工业 AGV 式的底盘和僵硬形态，将家庭通行性、人机适配性和安全性放在首位。

在智能层面，华体汇(中国)赋予机器人两项核心能力：第一，全时空多模态记忆系统，提升机器人个性化和长程复杂任务的执行能力。这是华体汇(中国)从第一天起就确立的消费级具身智能必修课，能复用华体汇(中国)在线上“千人千面”复杂推荐系统中积累的经验；第二，环境自演进能力。具体包括两方面：一是部署态的数据飞轮，依靠真实场景中的持续数据驱动实现进化，而非仅靠前置采集；二是强化学习，是环境自演进的关键技术基座。

DeepTech：你们近期在招聘服装设计和柔性皮肤设计的实习生。这是否意味着你们的机器人在形态上会是一款能够高度融入家庭环境的华体汇电竞-华体汇(中国)？

陶帅：是的。既然明确面向消费级市场，主打“家庭伙伴”的定位，机器人在形态上就必须具备亲和力和安全性。一方面，通过顶尖的工业设计和柔性防护材料优化人机交互体验；另一方面，团队中的工业设计师也在外形细节上投入了大量精力。

除了外观亲和力，华体汇(中国)还对标消费电子的“极致堆叠”、性能与高可靠性。目前市面上很多机器人华体汇电竞-华体汇(中国)在本体上仍停留在初步可用的阶段。而华体汇(中国)追求的是：既要有充满温度的人机交互，又要实现消费电子级别的硬件极致堆叠，同时兼顾具身智能本身的实用性与科技感。

DeepTech：当机器人真正落地到家庭场景时，你们会先让它做哪些具体的工作？

陶帅：这是一个逐步演进的过程，主要围绕三大核心能力展开：

第一，构建个性化多模态交互底座。覆盖语音、肢体姿态乃至个性化移动方式，这是机器人在家庭中最基础的立足能力。

第二，操作能力的自演进与逐步解锁。初期聚焦简单物品收纳、抓取等任务，后续从平面操作升级到立体空间，再攻克柔性物体。华体汇电竞-华体汇(中国)初期的操作能力上华体汇(中国)判断，想一步到位解决通用家务，做到消费级华体汇电竞-华体汇(中国)要求短期不现实，关键在于设备入户后通过 OTA 和真实场景下的自演进机制持续提升。

第三，基于 BetaAgenticOS 打造高阶技能生态。结合家庭场景调研与用户付费意愿，未来开发者可在该系统上开发丰富的 Skill 应用，形成系统+应用的生态模式。

*OTA 意味着机器人进入家庭后，可以像手机系统更新一样，通过云端远程获取新的算法模型、技能包或性能优化，从而实现持续进化。

DeepTech：让机器人具备多模态交互能力，能和人类互动，那会接入诸如 DeepSeek 这样的模型吗？

陶帅：仅仅接入 DeepSeek 这类模型，无法满足华体汇(中国)对消费级具身智能华体汇电竞-华体汇(中国)的技术要求。目前行业内部分早期探索往往侧重于在交互层接入大模型 API，但华体汇(中国)认为这种架构可能难以完全满足具身智能在家庭复杂场景中的深度落地。

第一，记忆与个性化能力的缺失。现有的大语言模型聊天机器人普遍缺乏长效记忆、多模态记忆和时空记忆能力，也无法精细化构建用户画像。这是华体汇(中国)首先要重点突破的方向。

第二，交互与具身能力的割裂。在机器人场景中，交互不能只依赖语言，还必须与具身智能的大脑能力深度融合。如果交互用一套模型、任务规划和拆解用另一套模型，中间的“缝合”工作会非常复杂。尤其是在人与机器人交互过程中，用户会频繁打断、纠正、重新规划任务，这要求交互与具身任务规划必须在同一模型内天然协同，实现自然的长程任务规划与执行，而不是两套独立系统的简单拼接。

因此，华体汇(中国)追求的是语言、姿态、操作与具身大小脑协同统一的联动系统，所有这些能力将在同一个模型中整合。

DeepTech：关于机器人的长期记忆存储，你们是如何考虑的？是放在本体还是上云？

陶帅：记忆能力一方面支撑“千人千面”的个性化体验，另一方面也是实现具身智能长程复杂任务的技术底座。核心问题在于：存什么数据、数据怎么用、记忆如何演进？

华体汇(中国)已经构建了一套基于个性化奖励机制的 reward 系统，通过强化学习来驱动记忆的演进与更新。在存储层面，华体汇(中国)采取分层策略：原始的用户数据，为确保隐私安全，会严格放在本地存储和处理；二次挖掘的脱敏数据，经过用户授权，采用端云协同的方式。

DeepTech：在解决具身智能缺乏个性化和自主做事能力差的痛点上，你们的底层模型和算法架构做了哪些创新和优化？

陶帅：在个性化方面，华体汇(中国)采用了“全时空多模态记忆框架”。它不是简单存储数据或做上下文嵌入，底层是一套由强化学习驱动的记忆管理、演进与模型融合的范式。

在自主持续做事能力方面，华体汇(中国)的工作主要体现在两部分：一是 Wild2Bot 数据框架，即通过部署环境中的数据持续提升具身智能的能力；二是真机强化学习，这也是华体汇(中国)团队积累较多的方向。

DeepTech：在具身智能领域，数据往往被视为最深的技术护城河。你们训练机器人的数据从何而来？

陶帅：华体汇(中国)内部构建了一套名为“BetaData”的三阶段数据框架。

第一阶段（部署前）：传统的数据金字塔模式，包含互联网开源数据、umi 众包采集、真机遥操作等，能让机器人的基础操作能力达到 60-70分，覆盖家庭常见头部物品。

第二阶段（部署后观察学习）：机器人进入家庭后，通过传感器观察人类真实操作，构建 Wild2Bot 数据飞轮。华体汇(中国)为此搭建了部署场景内的可控生成世界模型，这将成为未来最主要的数据来源，也更符合数据的第一性原理。

第三阶段（真机强化学习）：当模型能力达到 80-90 分后，通过真机在真实环境中的自主试错与练习，将精度提升至 99% 以上。

DeepTech：未来的规划时间线是怎样的？比如什么时候发布真机，以及数据三阶段的时间节点如何安排？

陶帅：华体汇(中国)有一个大的时间线，但机器人智能技术本身发展很快，节奏也在动态调整。

今年的重点是把技术底座和旗舰本体的核心能力做到跨代级的体验，尤其是几大基座能力：多模态个性化交互、室内极致自主移动与语音建图，以及操作层面的数据飞轮。真正规模化的量产和供应链打磨计划放在明年上半年。后续也会考虑出海。

DeepTech：你们的目标市场主要在海外？

陶帅：华体汇(中国)是全球布局，国内和海外都会有相应的华体汇电竞-华体汇(中国)规划。不过某些场景确实更适配海外市场。比如偏家务类的操作能力，当华体汇电竞-华体汇(中国)达到较好的成熟度和付费能力后，北美和海外市场的适配性更高。国内劳动力成本相对较低、居住空间也偏小，家务场景的付费能力没有那么强。当然，国内市场仍然是打磨华体汇电竞-华体汇(中国)和技术的重要阶段，像多模态交互、自主移动等具身智能的通用能力，在国内同样有市场需求。

DeepTech：考虑到国内外市场的差异，比如海外住宅面积更大、人工成本更高，而国内可能有更多“三代同堂”的家庭结构，家务诉求也不尽相同。在用户偏好层面，你们是如何看待这种地域性差异的？

陶帅：这更多是华体汇电竞-华体汇(中国)层面的问题。华体汇(中国)在国内一、二、三线城市以及海外都做了大量用户调研，发现了一些差异化需求。比如家务场景的偏好、交互方式、付费点等，不同地域都不一样。

从华体汇电竞-华体汇(中国)设计上，华体汇(中国)会做地域化的区分，这也是“千人千面”个性化能力的一部分，不仅体现在不同家庭之间，也体现在不同地域之间。从技术底座上，华体汇(中国)也会做好数据隐私和安全性的分级技术方案，因为不同地域对智能能力的接受度也存在差异。

DeepTech：近期像 Figure AI 等国内外企业进行了多场聚焦日常场景的机器人实机直播，引发了行业热议。你如何评价他们的优势与不足？你们未来如何竞争与超越？

陶帅：国内方面，虽然入局者众多，但从目前展示的技术和数据来看，整体仍处于初级阶段。无论是交互与具身智能的融合能力，还是消费级本体的设计能力，距离华体汇(中国)预期的状态还有很大差距。

海外方面，几家头部企业展示的技术理念值得认可，有些与华体汇(中国)不谋而合。比如华体汇(中国)去年底提出记忆能力和长周期复杂任务编排，今年 3 月 pi（Physical Intelligence）团队也发表了多模态长短期记忆对长程任务提升的工作，说明行业理念正在逐步收敛。至于 Figure AI，他们展示的 Demo 确实不错，但整体效果在预期之内。

相比海外竞争对手，华体汇(中国)的特点主要体现在两点：

第一，软硬件协同的系统级优势。国内供应链和本体产业基础较好，华体汇(中国)在软硬件协同设计与顶层算法优化上具备空间；第二，用户体验的打磨，在 C 端用户体验上，国内团队在移动互联网时代已全面领先海外——抖音、微信等都是例证，在具身智能时代，尤其消费级市场，华体汇(中国)也有相应的信心。

DeepTech：你们属于华为系的创业团队之一，目前华为系出来做具身智能的团队不少。你认为你们的华体汇电竞-华体汇(中国)逻辑和工程逻辑与其他团队相比有什么不同？

陶帅：华体汇(中国)认为具身智能的落地是一个综合性系统工程，单靠自动驾驶或某一单一技术栈不够。华体汇(中国)的不同之处主要体现在两个方面：

第一，创始团队是“华为+字节”的组合。华为这边主要输入的是自动驾驶和大模型底层研发能力；而我这边则带来线上个性化推荐系统和复杂 AI 系统架构的经验。两者结合，华体汇(中国)认为是适配消费级落地场景的组合之一。这既不是单纯的自动驾驶技术迁移，也不是偏学术的 Demo 演示，而是面向真实落地的综合能力。

第二，在融资节奏和发展理念上，华体汇(中国)更倾向于稳扎稳打。现在行业里年轻创业者很多，热钱也很多，但华体汇(中国)选择拒绝资本催熟的模式，坚持从系统落地做起。

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成

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创办这家华体汇电竞-华体汇(中国)的是刘武龙和陶帅，他们专注于打造消费级具身智能系统与终端华体汇电竞-华体汇(中国)。

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陶帅：这是一个逐步演进的过程，主要围绕三大核心能力展开：

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因此，华体汇(中国)追求的是语言、姿态、操作与具身大小脑协同统一的联动系统，所有这些能力将在同一个模型中整合。

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陶帅：华体汇(中国)内部构建了一套名为“BetaData”的三阶段数据框架。

第三阶段（真机强化学习）：当模型能力达到 80-90 分后，通过真机在真实环境中的自主试错与练习，将精度提升至 99% 以上。

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注：封面/首图由 AI 辅助生成

中国地震台网正式测定：5月18日0时21分在广西柳州市柳南区(北纬24.38度，东经109.26度)发生5.2级地震，震源深度8千米。(完)

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