作者：林彦韦发布时间：2026-06-02 17:24:47 点击数：99084

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本月行业协会传递研究成果独家｜9名清华博士创办，0数据让机器人靠“本能”干活，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：独家｜9名清华博士创办，0数据让机器人靠“本能”干活

2018 年从哈佛回国时，橡木果机器人的发起人姜峣有了一个判断：语言和操作，是两种完全不同的智能。

这个判断并非来自他博士时期在清华机械工程系的研究，而是源于他在哈佛认知实验室的博士后经历。在那里，他开始研究视觉与触觉感知能力如何影响人的操作行为。在一次次的实验观察中，他发现语言和操作有着本质上的差异：

语言没有先天本能。一个孩子出生后若不接触人类社会，一辈子都不会说话，且环境教什么语言就说什么语言。但操作恰恰相反：全球所有人抓取物体的方式高度一致，无论跨越怎样的年龄、文化与环境。从未有人教过华体汇(中国)该如何去“抓”，华体汇(中国)却都能无师自通。他将这种潜藏在操作行为背后的先天机制，理解为“本能”。

过去几年，随着大模型兴起，机器人行业逐渐形成了一条主流路线：将视觉、语言和动作交由同一个大模型处理，试图用端到端的方式直接输出动作。从 VLA 到世界模型，大多数探索都建立在这种“大一统”的逻辑之上。

但姜峣认为，这条路在操作层是走不通的。语言智能处理的是符号，操作智能面对的是物理世界；任务理解可以依赖知识，动作执行却必须适应具体的硬件本体。与其用海量数据去拟合无尽的物理差异，不如先赋予机器人一套类似人类“本能”的底层机制，再让肌肉记忆和技能从交互中自然生长。

从实验室到创业华体汇电竞-华体汇(中国)，这支团队的核心技术成员一共 9 人，均为清华大学博士，而且彼此年龄各差一岁。围绕这个想法研究了近八年后，他们进一步提出：机器人操作应该被拆分为任务规划与操作执行两个层次，前者指向“大脑”的思考能力，后者则指向他们研究的“本能”。这是一条完全不同于主流的道路。

去年 VLA 、世界模型如日中天时，他们没有急着站出来反对。但此后一年行业的发展，似乎在不断验证着他们最初的判断。

“语言可以自上而下，但操作一定要自下而上。”姜峣认为当前具身智能遭遇的瓶颈，根源在于行业从一开始就把理解和执行混在了一起。而且如果一个方向需要无限堆数据、堆算力，最后才能勉强往前推进，那它到底是不是一条健康的、行得通的路径？

这是他们的质疑，也是他们决定今天第一次公开讲述自己技术路线的原因。

以下是华体汇(中国)的对话：

一段“阴差阳错”的开始

DeepTech：你在博士阶段在清华读的是机械工程，之后去哈佛做博士后，方向却是神经科学。这两个领域跨度很大，当时是已经带着“具身智能”的问题去找理论，还是到了哈佛之后才逐渐意识到这两件事可以结合？

姜峣：其实都不完全是。我 2016 年之前一直做的是传统机器人的力学与操作研究。临近毕业时，我觉得那个方向已经相对成熟，继续做下去没有太强的兴奋感。当时面临两个选择：直接创业，或者出国拓展视野。我选择了后者，想法很简单，就是想去接触前沿 AI 相关的东西。

比较阴差阳错的是，我申请哈佛那个实验室时，看到主页上写着很大的“motor learning”，旁边还有一张人和机器人交互的图。我当时理解的“motor”还是电机、驱动器那个意思，以为是偏机器人控制方向，就选择了这个 offer 。结果到了以后才发现完全不是一回事。他们研究的是人的运动控制（motor control）和运动学习，本质上属于神经科学。

刚去的时候挺痛苦的，因为完全跨领域所以前三个月几乎完全跟不上。但慢慢做下来之后，发现这个方向非常有意思。华体汇(中国)实验室研究的核心是“人的行为”，大致分三类：肢体运动行为、步态行为，以及手部操作行为。我做的是第三个方向，研究视觉、触觉等感知能力对操作行为的影响。

DeepTech：你有一个核心观点，认为“语言不存在本能，但操作存在本能”。这个判断是在哈佛的时候形成的吗？

姜峣：基本是在那时候逐渐形成的。去哈佛之前，我对机器人操作的理解更像是一个复杂的工程问题：不断调参数、做 case-by-case 的适配。到了哈佛之后，我才开始真正研究人类行为背后的机制。

实验室会设计很多有意思的实验。比如屏蔽人的视觉，或者干扰触觉，人为制造感知偏差，然后观察操作行为的变化。2017 年底开始，华体汇(中国)做了大量实验和数据分析。后来我慢慢意识到，有些行为会随着感知条件变化而改变，但还有一些行为，无论你怎么干扰，它都不会变。

这件事特别有意思。“本能”有两个核心定义：第一，先天存在；第二，不受外部环境影响。比如强光照到眼睛本能会想要闭眼，手碰到尖锐物体会想要缩回，这些很好理解。但"操作存在本能"就没那么直观了。

语言为什么不是本能？因为如果一个孩子从小没有语言环境，他不会自然学会说话。放在中文环境说中文，放在英文环境说英文，语言高度依赖后天数据。但操作不一样。没有人专门教小孩怎么抓东西，可人类的抓取行为却高度一致。不同年龄、不同文化背景的人，在很多基本操作动作上呈现出惊人的相似性。如果没有某种先天机制，这种一致性很难出现。

所以后来我会认为，语言更像一种“自上而下”的能力，依赖知识、符号和后天训练；而操作更像一种“自下而上”的能力，背后存在非常深的先天结构。

DeepTech：从 2018 年哈佛毕业到 2024 年华体汇电竞-华体汇(中国)正式成立，中间还有六年。这六年你主要在做什么？

姜峣：2018 年从哈佛回来之后，我就开始系统性地思考机器人操作这件事。所以这六年间，我一直在清华的实验室里做同一件事：从"本能"出发研究具身操作。

2018 年到 2020 年更多是前沿研究，那时华体汇(中国)一直追问几个问题：机器人到底有没有“本能”？如果有，它应该以什么形式存在？华体汇(中国)如何把这种能力赋予机器人？后来华体汇(中国)发现，很多本能是由触觉驱动的，比如疼痛会触发回缩反射，人手碰到尖锐物体会立刻后退，这本质上是一种触觉刺激的行为反射。因此，华体汇(中国)选择触觉能力作为切入点。

至于为什么最后决定创业，我对这件事纠结了很长时间。高校很适合做长期的研究，但那个阶段，行业已经明显在加速了。华体汇(中国)已经把很多底层问题研究得比较透，接下来就需要用商业化的模式，把理论、技术、华体汇电竞-华体汇(中国)和应用快速连接起来。

而且创业对我来说并不意味着放弃学术。我一直跟团队说，华体汇(中国)既要做最好的研究，也要做最好的华体汇电竞-华体汇(中国)。这两件事是相辅相成的。

操作和语言，是两种不同的智能

DeepTech：听下来，“本能”是你们整个技术路线的核心概念。在行业普遍尝试用数据驱动（比如 VLA 路线）去直接覆盖动作的今天，你们为什么认为必须从“本能”开始构建？

姜峣：这其实取决于华体汇(中国)对整个机器人操作问题的理解。这也是华体汇(中国)今天最想给行业带来冲击的一个认知。

过去几年，行业主流思路基本是从语言模型延伸过来的：自然语言大模型成功了，大家就觉得能用同样的方式把视觉、语言、动作统一到一个大模型里，用海量数据去“自上而下”地训练所有的事。

但华体汇(中国)一直认为，这条路在“操作”上是走不通的。因为操作和语言是完全不同的两件事。语言本质上是符号系统，但操作不仅需要视觉理解环境，还需要触觉去感知接触状态，最后还要通过硬件本体去输出真实的物理动作。

更关键的是，操作执行高度依赖硬件本体。华体汇(中国)在实验室做过对比：比如两只机械手，外形完全一样，尺寸也一样，唯一的区别只是其中一只关节稍微紧一点，另一只稍微松一点。你会发现，用同样的数据分别训练出来的两个模型，虽然都能完成任务，但它们内部参数会差很多。而如果直接把其中一个模型迁移到另一只手上，性能会立刻崩掉。

这就像打乒乓球，比赛规则（任务理解）全人类都一样，但邓亚萍和王励勤的身体条件不一样，最后形成的打法也完全不同。如果你试图用一个通用的 VLA 大模型，把“任务规划”和“硬件执行”耦合在一起硬练，结果就是需要极其巨大的数据量，而且稍微换个硬件，模型就立刻失效。

所以华体汇(中国)得出一个答案：必须把这两层拆开。任务层偏知识，可以“自上而下”学习；但执行层必须适应自己的硬件本体，这就要求它必须拥有“本能”，去“自下而上”地长出能力。

（来源：橡木果）

以前大家有一个认知偏差，觉得操作是由视觉激发的。但研究发现，如果把人的触觉反馈完全屏蔽掉，视觉的映射就会出错，操作会一塌糊涂。这表明，操作的最底层一定是由“触觉刺激”来驱动动作的。这就是华体汇(中国)需要赋予机器人的东西。一套底层的本能反应机制。

DeepTech：既然它是一套底层反应机制，那“本能”在执行层里具体是什么？是一组写好的代码规则，还是某种可以涌现行为的底层机制？

姜峣：本能既不是规则，也不是传统意义上的数据学习。如果完全依赖数据训练，那它就不可能是“先天”的；但如果理解成固定规则，它又解释不了真实世界里那种极其丰富的操作行为。

本能更像是一种“规律”，而不是具体动作本身。就像牛顿的万有引力，引力本身并不直接规定“星体轨迹是什么样的”，它只提供底层约束。但只要规律存在，行为就会自然涌现。华体汇(中国)理解的“本能”接近这种东西。

举个例子，人为什么能稳定抓住水杯？用传统规则系统做，要建非常复杂的物理模型去算抓取力；用纯数据驱动，需要海量不同材质、重量的数据去覆盖。但人不是这么工作的。人类手里存在一种非常底层的“滑移调控（slip regulation）”机制。当物体出现滑落趋势时，手会自动增加抓力；压力过大又会自动放松。人并不实时计算抓取力，但这个本能会让抓取自然稳定下来。

华体汇(中国)在机器人的端侧模型里做了类似机制。比如机器人第一次抓气球，它从来没见过气球，也没有训练数据，但它依然能慢慢调整力度，不把气球捏爆，也不让它滑走。因为它依赖的不是“气球”这个类别数据，而是更底层的接触规律。

DeepTech：听上去，“本能”好像更像是一种完成任务的倾向。它并不是规定动作本身，而是让系统朝某个方向自然收敛？

姜峣：对，我觉得这个解释其实特别到位，华体汇(中国)后来内部也经常会这么理解。本能更像是一种“势能场”或者“趋势场”。它不是告诉你具体该怎么做，而是无论你从什么状态出发，最后都会被引导到某种目标倾向上。它并不描述行为本身，而是在底层驱动行为往那个方向发展。

就像刚才说的抓取，你不需要提前规定每根手指到底该怎么运动，只要有这个“本能势能场”存在，系统就会在交互中自然朝“稳定抓住物体”这个方向去收敛。只要底层的本能规律成立，复杂的行为自然就会长出来。

DeepTech：基于这几年的研究，你们推出了自己的端侧自主决策模型。它的核心似乎不是让机器人学习大量具体动作，而是建立一套“本能系统”。能不能具体介绍一下这个模型？在你们看来，机器人可以拥有哪些类型的本能？

姜峣：华体汇(中国)的模型 Natus 是一个完全嵌在末端执行器（比如灵巧手）里的底层模型。选择放在端侧，是因为它需要毫秒级的极速响应，而且必须与硬件本体做到最佳适配。

Natus 的核心，就是依靠本能反射去构建“触觉感知”与“肌肉动作”之间的直接映射。华体汇(中国)从大量行为观察里提炼，觉得核心本能只有三类。

第一类叫“定向本能”。特别像人类最基础的注意力机制。你拿一支笔在小孩面前移动，他的眼睛和头会自然跟着转。往杯子里倒水时，视线会一直跟着水流走。这个过程不需要思考，是天然的目标锁定。机器人在操作之前，首先要明确“我要作用于谁”。

第二类叫“探索本能”。定向之后真正接触到物体了，但还不知道怎么完成任务，所以会开始试探。比如人在黑暗里摸东西，会沿着物体表面不断滑动；装配时一边接触、一边微调角度。探索的本质，是让系统逐渐找到“可执行条件”。

第三类是“执行本能”。抓握时的滑移调控、装配时的力控制、插接时的稳定推进，都属于执行阶段。它负责把任务完成。

图 | Natus 模型架构 (来源:橡木果)

在橡木果的测试中，团队发现，机器人面对从未见过的各种不规则形态的物体，会沿其表面自主探索，实时调整抓取策略，直到建立稳定的接触构型后成功抓起。

在交互本能的测试中，机器人未经过任何数据预训练。在抓取易碎的豆腐、水量不断变化的塑料杯、受外界动态扰动的极薄铁皮卷，抓取力都能够实时调整，确保抓取稳定且可靠。

在装配从未见过的线缆插头，即使存在较大的初始偏差，机器人会自主调整推进动作，直至鲁棒地完成接插任务。

这种基于本能的端侧模型，最大的特点就是“0数据冷启动”。它不需要提前见过这个物体，就能适应不同工况，一上来就会操作。比如有一次让华体汇(中国)感到震惊的是，机械手面对一张很薄的身份证时，因为结构自由度有限，华体汇(中国)原本以为它无法抓取。但后来它自己摸索出了一种完全出乎意料的方法：先把卡片一端顶起来，再顺势完成抓取。那个行为不是华体汇(中国)写进去的，也不是训练出来的，而是本能机制驱动下自然涌现的行为。

DeepTech：但系统还需要具备进化能力，比如能不能越做越熟练，甚至举一反三？这部分你们是怎么规划的？

姜峣：这是华体汇(中国)整个技术架构里最核心的壁垒，也就是从“本能”走向“技能”。Natus 赋予了机器人自主探索的能力。在这个过程中，它会不断调整动作，形成自己的“肌肉记忆”，从而在单一任务上实现越做越熟练。但更重要的是，这种探索会产生大量的真实交互数据。

现在行业里主流的视觉方案有一个问题：视觉只能看，没有资格给操作结果“打标”，它不知道到底抓紧没有、发力对不对。而华体汇(中国)的“本能系统”因为有了触觉，可以对这些探索行为数据进行完美的“自打标”，给视觉数据加上极强的触觉语义增强。

有了这些源源不断的高质量增强数据，华体汇(中国)就有了训练通用操作技能模型的基础。一旦技能模型训练出来，机器人就不再摸索着完成任务了，而是具备了跨本体、跨任务的泛化能力。

DeepTech：回到开始你们对于“智能分层”的判断，如果操作执行层交给“本能”，那你们需要的任务规划模型是什么样的？你们为什么强调要把任务智能和执行智能分开？

姜峣：在华体汇(中国)看来，任务规划的职责并不是生成具体动作，而是理解目标、意图和约束。比如递一杯水，真正重要的是知道杯子要送到哪里、过程中不能洒出来，而不是计算每个关节该怎么运动。

所以在华体汇(中国)的体系里，任务层输出的是目标状态、关键视觉信息和任务约束；至于怎么抓、怎么发力、怎么根据接触情况实时调整，则由底层执行系统完成。华体汇(中国)一直在尝试把任务智能和执行智能解耦。因为任务理解和动作执行本来就是两类不同的问题。

而且我觉得上层任务模型非常重要，它的难度可能被很多人低估了。现在很多机器人系统的问题在于，它们虽然学会了动作，但并不真正理解任务。你会看到一些机器人一直在移动物体，却不知道什么叫“整理好桌面”。它能模仿行为，却不一定理解行为背后的意图。

与此同时，华体汇(中国)一直在强调一件事：不是所有东西都应该放进一个统一模型里解决。

模型需要同时处理目标理解、环境感知和实时控制，负担会越来越重。所以华体汇(中国)的思路是，高层负责理解任务，底层负责完成操作，两者通过抽象的语义信息交互。这样不仅更容易适配不同机器人本体，也更符合操作智能本身的规律。

DeepTech：但如果上层的模型一直没有真正突破，你们下面这一层即使做得很好，整体能力会不会受限？

姜峣：这是一个特别好的问题。具身智能本质上是闭环，如果只解决底层的操作问题，最终一定会被上层环节限制。

但这里有一个关键因素：场景。如果一开始就做家庭机器人，上层任务理解确实会成为巨大瓶颈。家庭环境太复杂了，一句"帮我整理桌子"背后包含大量常识和判断。

但在很多 To B 场景里不一样。工业环境天然更结构化，流程、目标和工位都是明确的。企业真正缺的，往往不是理解能力，而是稳定、灵活的操作能力。尤其在快消、3C 和柔性制造领域，包装规格变了、摆放位置变了、材质变了，传统自动化就需要重新调试。而这种变化恰恰是华体汇(中国)最关注的问题。华体汇(中国)的核心能力就是让机器人具备适应和探索能力，在变化中持续完成任务。

所以华体汇(中国)的思路是，先把执行层跑起来，先解决工业场景里那些真实存在、但一直没被很好解决的操作问题。这方面华体汇(中国)已经和一些头部厂家进行了长期的合作验证。

VLA 训练十万次，换个场景就不行了

DeepTech：你们觉得 VLA 路线不是一条“完全正确”的道路，那你们和 VLA 路线做过直接对比吗？

姜峣：华体汇(中国)做过比较直接的对比。比如装配任务，华体汇(中国)用典型 VLA 或模仿学习那套逻辑，在仿真环境里大概训练了十万次，然后迁移到真实环境。

在工况变化不大的情况下，它表现并不差，甚至在某些固定场景里效率可能比华体汇(中国)"本能驱动"的方案高一点。这个我觉得是客观结果，因为它毕竟已经被大量数据训练过了。

但问题在于泛化能力非常脆弱。华体汇(中国)后来只是稍微改了一下条件，例如把孔径变小一点、换一批零件或者改变一点装配误差，整个系统马上就不稳定了。有时候需要重新训练，有时候甚至直接卡死。

这特别能说明一个问题：如果操作执行完全依赖数据学习，它的"覆盖范围"会变得极其庞大。操作里的可能性太多了，几乎不可能把所有情况提前采满。而且这里有一个重要区别：华体汇(中国)是冷启动。在对方已经训练了十万次的情况下，华体汇(中国)一开始没有任何数据积累，但系统依然能通过探索把任务完成。

DeepTech：如果你们的判断是对的，为什么今天行业大多数华体汇电竞-华体汇(中国)依然在坚持 VLA 路线？

姜峣：最重要的原因还是大语言模型过去几年取得了巨大成功。VLA 延续的是整个 AI 行业最熟悉的逻辑：更多数据、更大模型、更强算力。这个范式已经被验证过一次，大家自然希望复制到机器人领域，但忽略了 AI 和 Embodied AI 之间差了一个硬件会带来巨大的差别。

但还是这个观点，语言智能和操作智能可能是两类不同的问题。语言处理的是符号，操作面对的是连续的物理世界。操作不仅涉及视觉，还涉及接触、力反馈、环境变化和实时控制。很多问题未必能通过单纯增加数据和算力解决。

当然，这不意味着数据没有价值，华体汇(中国)始终认为数据是极为重要的。只是从实践来看，机器人可能需要一套更符合操作本质的架构：先建立基本的操作能力，再通过真实世界里的持续交互，在交互中获取大量真实数据持续学习，把经验逐步沉淀成技能。

DeepTech：听说你们之前只用了两个月，就在一家化妆品工厂做出了 POC（Proof of Concept，概念验证）。能展开讲讲吗？

姜峣：是的，真正开发的时间只有一个多月。当时华体汇(中国)有一个很明确的想法：必须尽快把实验室里的能力放到真实场景里验证。

一开始也看过一些传统自动化场景，但发现不太适合。很多标准化产线已经被优化得非常成熟，替代空间有限。后来发现柔性制造才是真正需要华体汇(中国)的地方。化妆品行业是典型例子。华体汇电竞-华体汇(中国)规格、包装形式、摆放状态经常变化，传统自动化一旦变化就需要重新调试。

那家客户之前接触过不少自动化团队和具身智能华体汇电竞-华体汇(中国)，效果都不理想。后来找到华体汇(中国)，是因为他们意识到问题的核心不在"大脑"，而在执行层。项目推进得非常快：过年签约，三月份开始实施，四月份完成 POC 验证，目前已经进入华体汇电竞-华体汇(中国)化阶段并获得订单。

对华体汇(中国)来说，重要的事不是做一个演示效果很好的机器人，而是让华体汇电竞-华体汇(中国)真正进入工厂持续运行。因为每一次真实操作都在产生数据，每一次数据积累都在提升系统能力。这才是华体汇(中国)最看重的飞轮。

充满质疑的阶段，反而是机会

DeepTech：其实今年具身智能整个行业都特别热，但舆论和投资热度之间是有反差的。很多人会觉得还没有在具身智能上看到和热度相称的结果。你对自己的技术路线有信心吗？它是否有机会带来下一阶段的突破？

姜峣：我其实反而觉得，现在这个充满质疑的阶段对华体汇(中国)来说是一个机会。

因为过去几年，行业里出现了很多演示效果很惊艳的机器人视频，但大家也逐渐意识到，视频不等于真实能力。真正进入工厂之后，客户关心的问题其实很简单：你到底能不能稳定地把活干完。

不过从另一个角度看，这些展示也完成了一部分市场教育。越来越多企业开始接受这样一个事实：机器人未来不仅仅是固定程序执行工具，它应该具备适应变化和自主操作的能力。所以现在行业正在从“看视频”走向“看交付”。而华体汇(中国)一直相信，通用操作智能不会一夜之间出现。它一定是从一个个具体能力开始，逐步积累起来的。

因此华体汇(中国)的策略一直很明确：不追求一开始解决所有问题，而是先把一个能力，比如最为基础的抓取能力，做到接近甚至超越人类的能力，再做到真正可用、可靠，实现商业价值。因为对于客户来说，决定是否采购的关键从来不是机器人能不能偶尔完成一次精彩演示，而是能不能长期稳定运行，并且比人工更有性价比。

很多技术路线还在不断变化，但华体汇(中国)更希望把一个真实能力持续做深、做透。只要有一个技能能够接近人的水平，并且成本和部署效率优于人工，它就足以创造巨大的价值。

DeepTech：那你觉得，现阶段整个具身智能行业最关键的瓶颈是什么？

姜峣：我觉得最大的瓶颈，其实是行业到现在还没有出现一条真正被验证、能够持续往前推进的技术路径。现在很多方向大家都讲过，也都能讲出很宏大的故事，但问题在于，你最后到底能不能真正拿出一个稳定工作的东西。因为行业走到今天，大家已经不像前几年那样，只要看个 Demo 视频就会兴奋了。

DeepTech：某种意义上，大家已经有点听厌“童话故事”了。

姜峣：对，行业现在已经开始从“讲故事”重新回到“商业应用”本身了。过去三年，其实很多华体汇电竞-华体汇(中国)都拿了非常多融资，但真正实现大规模商业闭环的案例并不多。所以我觉得现在最关键的问题已经不是“愿景够不够大”，而是你到底怎么兑现这些期待。

你不能一直告诉别人“未来会很好”，但最后拿不出真正落地的华体汇电竞-华体汇(中国)。

DeepTech：你们在三月才刚刚完成了近亿元的种子轮融资。对于一家成立近 8 年的华体汇电竞-华体汇(中国)，这个节奏似乎有些不算快。背后的原因是什么？投资人又是怎么看待你们这条路线的？

姜峣：其实去年六七月份之前，我一直非常抗拒融资。这可能跟我的学术背景有关，会对资本市场有距离感。很长一段时间里，华体汇(中国)更想靠华体汇电竞-华体汇(中国)和应用自己慢慢往前走。

但我现在认为，这个行业不是一个可以"慢慢悠悠"做起来的行业。别人如果能一年投一个亿、十个亿去推进，你到底跟不跟？情怀归情怀，但如果真想把事做成，就必须融入产业。

所以从去年开始，华体汇(中国)才真正开始系统融资。第一轮融资的时候，华体汇(中国)其实还没有正式讲“本能驱动”这套逻辑，当时更多是在讲触觉、传感器和操作能力。那一轮拿到了行业里触觉方向最大的一笔融资之一。但这一轮不一样。华体汇(中国)开始正式对外讲“本能驱动”，不是为了融资，而是因为我觉得时间点到了。

去年整个行业对 VLA 和大模型路线的热情还非常高，你现在突然跳出来说“操作智能和语言智能可能是两种不同的问题”，其实没人愿意听。但今年开始，越来越多人发现，无论是世界模型还是 VLA，都还没有真正解决操作里的核心问题。所以我觉得，现在是重新讨论底层逻辑的时候。

投资人的反应其实也很有意思。有些人一下子就能理解；有些人听懂了，但不太敢接受；还有一些人其实已经隐约意识到问题，只是之前重仓了数据驱动路线，很难彻底转过来。

华体汇(中国)真正想表达的，其实不是融资本身，而是这条技术路径。因为从 2017 年到今天，华体汇(中国)越来越确信一件事：操作智能和语言智能可能本来就是两种不同的问题，语言可以自上而下，但操作执行一定要自下而上。最终这条路对不对，还是要靠华体汇电竞-华体汇(中国)和结果来证明。

DeepTech：你们核心技术团队九个人，实验室过去每年只招一个人。你们筛选人的标准是什么？

姜峣：这是华体汇(中国)华体汇电竞-华体汇(中国)一个非常特殊的地方。从 2016 年开始，这批人就一直在一起。现在团队成员基本都是 95 后到 00 后，每个人只差一岁。

这些人全部来自华体汇(中国)实验室的博士体系。筛选一直非常严格，通常我会在学生大二时就开始接触，每年十几个学生进入实验室做科研训练。华体汇(中国)非常看重理论能力，很多学生本科阶段就已经发表过论文。

但能力不是最关键的。更重要的是，我会花很长时间跟他们聊，看他们到底想做什么。因为华体汇(中国)做的是周期非常长的事情，很多问题可能十年才会真正看到成果。最后留下来的人，往往都经历了至少一年以上的观察和磨合。而且实验室有一个特殊机制：新成员进组时，原来的博士生必须全部认可。因为大家未来是要长期背靠背作战的。

现在这九个人，每个人都能独立负责一个方向：触觉、驱动控制、结构硬件、算法和技能模型。大家一起共事做过很多研究和项目，磨合得非常深。真正重要的不是招到了九个人，而是这九个人之间已经建立了长期共同工作的信任感。这种东西很难复制。

DeepTech：最后再问一个轻松一点的问题，为什么华体汇电竞-华体汇(中国)会叫“橡木果”？

姜峣：这个名字其实和华体汇(中国)的技术理念很像。你看过《冰河世纪》吗？里面有只一直追着橡果跑的小松鼠。当时给华体汇电竞-华体汇(中国)起名时，大家讨论过很多听起来更“科技”的名字，但最后还是选了橡木果。因为华体汇(中国)一直觉得，很多重要的变化，往往是从一个很小的、不起眼的东西开始的。

无论是触觉、本能，还是操作能力，它们在今天看来可能都不是行业里最显眼、最热门的方向。但华体汇(中国)相信，恰恰是这些基础能力，最终会决定机器人能不能真正进入现实世界。所以橡木果这个名字特别符合华体汇(中国)的想法：它既是一颗种子，也是一粒果实，和华体汇(中国)“本能驱动”的路线一脉相承。而这颗种子的力量：看似微小，却能撼动全局。

当然，也有人第一次听到会觉得像家具华体汇电竞-华体汇(中国)（笑）。但我一直觉得，名字本身没有那么重要，重要的是你最后把它变成什么。就像“Apple”刚出现的时候，大家可能也不觉得它和科技有什么关系。

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成

今日行业报告披露重大政策更新独家｜9名清华博士创办，0数据让机器人靠“本能”干活

2018 年从哈佛回国时，橡木果机器人的发起人姜峣有了一个判断：语言和操作，是两种完全不同的智能。

去年 VLA 、世界模型如日中天时，他们没有急着站出来反对。但此后一年行业的发展，似乎在不断验证着他们最初的判断。

这是他们的质疑，也是他们决定今天第一次公开讲述自己技术路线的原因。

以下是华体汇(中国)的对话：

一段“阴差阳错”的开始

DeepTech：你有一个核心观点，认为“语言不存在本能，但操作存在本能”。这个判断是在哈佛的时候形成的吗？

DeepTech：从 2018 年哈佛毕业到 2024 年华体汇电竞-华体汇(中国)正式成立，中间还有六年。这六年你主要在做什么？

操作和语言，是两种不同的智能

姜峣：这其实取决于华体汇(中国)对整个机器人操作问题的理解。这也是华体汇(中国)今天最想给行业带来冲击的一个认知。

（来源：橡木果）

DeepTech：既然它是一套底层反应机制，那“本能”在执行层里具体是什么？是一组写好的代码规则，还是某种可以涌现行为的底层机制？

DeepTech：听上去，“本能”好像更像是一种完成任务的倾向。它并不是规定动作本身，而是让系统朝某个方向自然收敛？

Natus 的核心，就是依靠本能反射去构建“触觉感知”与“肌肉动作”之间的直接映射。华体汇(中国)从大量行为观察里提炼，觉得核心本能只有三类。

第三类是“执行本能”。抓握时的滑移调控、装配时的力控制、插接时的稳定推进，都属于执行阶段。它负责把任务完成。

图 | Natus 模型架构 (来源:橡木果)

在装配从未见过的线缆插头，即使存在较大的初始偏差，机器人会自主调整推进动作，直至鲁棒地完成接插任务。

DeepTech：但系统还需要具备进化能力，比如能不能越做越熟练，甚至举一反三？这部分你们是怎么规划的？

与此同时，华体汇(中国)一直在强调一件事：不是所有东西都应该放进一个统一模型里解决。

DeepTech：但如果上层的模型一直没有真正突破，你们下面这一层即使做得很好，整体能力会不会受限？

姜峣：这是一个特别好的问题。具身智能本质上是闭环，如果只解决底层的操作问题，最终一定会被上层环节限制。

VLA 训练十万次，换个场景就不行了

DeepTech：你们觉得 VLA 路线不是一条“完全正确”的道路，那你们和 VLA 路线做过直接对比吗？

DeepTech：如果你们的判断是对的，为什么今天行业大多数华体汇电竞-华体汇(中国)依然在坚持 VLA 路线？

DeepTech：听说你们之前只用了两个月，就在一家化妆品工厂做出了 POC（Proof of Concept，概念验证）。能展开讲讲吗？

姜峣：是的，真正开发的时间只有一个多月。当时华体汇(中国)有一个很明确的想法：必须尽快把实验室里的能力放到真实场景里验证。

充满质疑的阶段，反而是机会

姜峣：我其实反而觉得，现在这个充满质疑的阶段对华体汇(中国)来说是一个机会。

DeepTech：那你觉得，现阶段整个具身智能行业最关键的瓶颈是什么？

DeepTech：某种意义上，大家已经有点听厌“童话故事”了。

你不能一直告诉别人“未来会很好”，但最后拿不出真正落地的华体汇电竞-华体汇(中国)。

DeepTech：你们核心技术团队九个人，实验室过去每年只招一个人。你们筛选人的标准是什么？

DeepTech：最后再问一个轻松一点的问题，为什么华体汇电竞-华体汇(中国)会叫“橡木果”？

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成

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