華為" 1 號員工"創(chuàng)業(yè)，復(fù)制大疆模式造機(jī)器人

作者｜Hayward

原創(chuàng)首發(fā)｜藍(lán)字計(jì)劃

華為具身智能" 1號員工"出來創(chuàng)業(yè)，僅僅兩個(gè)月，就融了數(shù)億元。

最近，剛成立兩個(gè)月的家庭具身智能公司歐拉萬象宣布完成數(shù)億元Pre-A輪融資，由招商局創(chuàng)投領(lǐng)投，賽富投資、九合創(chuàng)投、拙樸投資、BV百度風(fēng)投、聚合投資等聯(lián)合注資。

而就在4月22日，這家公司剛剛完成數(shù)千萬元種子輪融資，投資方是高瓴創(chuàng)投和五源資本。

從高瓴、五源，到招商局創(chuàng)投、賽富、九合、百度風(fēng)投，一眾機(jī)構(gòu)快速入局，歐拉萬象幾乎是一開場，就拿到了具身智能賽道里相當(dāng)搶眼的一張船票。

但拿到這張船票之后，它們要做的第一款產(chǎn)品，竟然是一臺"不聰明"的機(jī)器人。

各家都在爭著證明自己的機(jī)器人更智能、更通用、更像人，而歐拉萬象的這個(gè)選擇，顯然是這個(gè)賽道中的另類。

一個(gè)另類，憑什么能讓這么多頂級機(jī)構(gòu)在兩個(gè)月內(nèi)搶著下注？

資本買的，不只是“華為”光環(huán)

要解釋這個(gè)問題，首先還是得回到歐拉萬象的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)。

公開資料顯示，歐拉萬象的創(chuàng)始人周順波曾是華為機(jī)器人方向的"天才少年"，也是華為唯一一位以"智能機(jī)器人"作為課題入選的"天才少年"。

在華為期間，他還有一個(gè)更關(guān)鍵的身份：華為具身智能領(lǐng)域的" 1號員工"。

身為“1號員工”，他從早期階段就參與了華為具身智能體系的搭建——從團(tuán)隊(duì)組建、技術(shù)路線，到平臺產(chǎn)品和場景落地，都深度介入。

此外，周順波還曾擔(dān)任華為云物理智能創(chuàng)新Lab負(fù)責(zé)人、首席技術(shù)專家，連續(xù)多年負(fù)責(zé)華為云具身智能戰(zhàn)略規(guī)劃，并主導(dǎo)研發(fā)了華為云具身平臺CloudRobo。

但這段經(jīng)歷的含金量，不止"華為背景"四個(gè)字。

對一家家庭具身智能公司來說，比造出一臺機(jī)器人更難的，是搞定機(jī)器人背后的數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證、任務(wù)部署，最終在真實(shí)場景中跑成閉環(huán)。

而周順波過去在華為做的，剛好就是這件事——把具身智能從技術(shù)方案推到平臺產(chǎn)品，再從平臺產(chǎn)品推進(jìn)真實(shí)場景，串起整條鏈路。

這也解釋了為什么歐拉萬象剛成立不久，就能拿到這么多機(jī)構(gòu)的關(guān)注。

值得一提的是，歐拉萬象的另一位聯(lián)合創(chuàng)始人張靖，補(bǔ)上了產(chǎn)品和商業(yè)化的一環(huán)。

張靖本科畢業(yè)于清華大學(xué)，后獲得達(dá)特茅斯工商管理碩士學(xué)位，曾任亞馬遜AWS產(chǎn)品經(jīng)理，在華為期間擔(dān)任創(chuàng)新云服務(wù)產(chǎn)品總監(jiān)，參與CloudRobo、Talk2Video等產(chǎn)品孵化。

公開資料顯示，她曾主導(dǎo)定義國內(nèi)首個(gè)自主可控的具身智能云平臺，并做出過單一產(chǎn)品年?duì)I收破億的商業(yè)成績。

因此，歐拉萬象雖然成立時(shí)間短，但整個(gè)高管團(tuán)隊(duì)已經(jīng)相當(dāng)成熟。

周順波管的是技術(shù)體系、工程路徑和具身智能底層判斷；張靖補(bǔ)的是產(chǎn)品定義、商業(yè)節(jié)奏和客戶理解。對早期具身智能公司來說，這兩條腿缺一不可。

正是這樣的公司底色，為歐拉萬象后面的產(chǎn)品選擇埋下了伏筆。

它沒有一上來就承諾一臺開箱即用的全能機(jī)器人，把重心放在"學(xué)習(xí)"和"養(yǎng)成"上。這個(gè)路線選擇，更像是周順波過去幾年在具身智能工程化中積累下來的一個(gè)基本判斷：

機(jī)器人真正變聰明，必須持續(xù)進(jìn)入真實(shí)環(huán)境、持續(xù)拿到數(shù)據(jù)、再持續(xù)把能力迭代起來。

也就是說，歐拉萬象真正想賣的，不是一臺"不聰明"的機(jī)器人。

它想先做出來的，是一套讓機(jī)器人變聰明的路徑。

要做第二個(gè)大疆？

如果只看表面，歐拉萬象這條產(chǎn)品路線很容易讓人困惑。

家庭機(jī)器人是一個(gè)高度依賴想象力的賽道。用戶期待的是端茶倒水、整理房間、照看老人孩子，最好買回家就能立刻干活。

在這樣的預(yù)期下，一家公司主動說自己要先做一臺“不那么聰明”的機(jī)器人，聽起來并不討巧。

而歐拉萬象，推出的第一款產(chǎn)品甚至沒有直接面向大眾家庭。

按照目前公開信息，歐拉萬象的首款產(chǎn)品采用“移動底盤+雙機(jī)械臂”的形態(tài)，具備自主移動和操作能力，同時(shí)配套工具鏈，面向的是Maker和開發(fā)者群體，一批更愿意折騰、更愿意訓(xùn)練、更能接受早期產(chǎn)品形態(tài)的人。

這條路的核心是，第一代機(jī)器人不需要立刻成為成熟家政工具，而是先讓它走進(jìn)真實(shí)環(huán)境里，讓早期用戶通過數(shù)據(jù)采集、簡單交互和任務(wù)示教，幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)新技能、完成部署。

換句話說，歐拉萬象的第一批“客戶”，實(shí)則是愿意和機(jī)器人一起成長的“共創(chuàng)者”。

這種路徑聽起來新鮮，但并不是第一次出現(xiàn)在硬科技消費(fèi)品里。

當(dāng)前無人機(jī)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊大疆，就走過這樣的一段路。

大疆在創(chuàng)業(yè)之初，同樣沒有選擇去造一臺買回家就飛的消費(fèi)級無人機(jī)，更多的瞄準(zhǔn)了飛控系統(tǒng)和更偏專業(yè)化的產(chǎn)品，客戶群體都是航模愛好者、專業(yè)玩家和極客。

這批早期用戶的價(jià)值，不只是貢獻(xiàn)了最初的銷量，更重要的是，他們愿意折騰，也能在真實(shí)使用中不斷暴露問題。

大疆正是在這個(gè)過程中，持續(xù)打磨飛控、穩(wěn)定性和使用體驗(yàn)，最終把原本高門檻的航模產(chǎn)品，做成了“到手即飛”的消費(fèi)級無人機(jī)。

從大體上看，歐拉萬象和大疆的路線是相似的：

同樣沒有一開始就沖向最大的大眾市場，選擇先進(jìn)入一個(gè)更小、更懂技術(shù)、更愿意參與迭代的人群。

歐拉萬象Maker版產(chǎn)品承擔(dān)的角色，正是進(jìn)入家庭場景前的第一塊試驗(yàn)田。當(dāng)完成了服務(wù)高門檻用戶，在小圈層里打磨核心能力之后，把復(fù)雜能力封裝成更簡單的產(chǎn)品，推向更廣泛的人群就水到渠成了。

只是大疆的成功，并不意味著這條路能在家庭機(jī)器人賽道直接復(fù)現(xiàn)。

無人機(jī)的核心任務(wù)相對清晰：飛得穩(wěn)、拍得清、用得簡單；而家庭機(jī)器人面對的卻是一個(gè)更復(fù)雜、更開放的世界。

它不僅要處理識別、移動、抓取、交互等場景的任務(wù)理解，還要適應(yīng)不同家庭環(huán)境里的大量長尾變化。

這也構(gòu)成了歐拉萬象當(dāng)前路徑的最大疑問。

是“彎道超車”，還是“走進(jìn)彎路”？

歐拉萬象的“養(yǎng)成式機(jī)器人”要真正成立，還要回答一個(gè)更底層的問題：

靠一批Maker和開發(fā)者在真實(shí)家庭里訓(xùn)練機(jī)器人，究竟能帶來多少不可替代的價(jià)值？

家庭場景的復(fù)雜性，既是這條路線的出發(fā)點(diǎn)，也是它最大的難點(diǎn)。

既然每個(gè)家庭都是非標(biāo)環(huán)境，不同的戶型、光線、家具、桌面高度、物品擺放和生活習(xí)慣都會影響機(jī)器人的判斷和動作，那一個(gè)開發(fā)者在自己家里教會機(jī)器人完成某個(gè)任務(wù)、某項(xiàng)能力，也可以自然遷移到更多家庭嗎？

這也意味著，歐拉萬象需要證明的，不只是“有人愿意訓(xùn)練機(jī)器人”，還是這些分散在真實(shí)家庭里的訓(xùn)練，能不能沉淀成更通用的能力。

否則，養(yǎng)成式機(jī)器人很容易停留在單點(diǎn)場景里：在某個(gè)開發(fā)者家中有效，換一個(gè)家庭又要重新適配。

創(chuàng)客數(shù)量同樣是一個(gè)現(xiàn)實(shí)變量。

家庭場景足夠復(fù)雜，也就意味著數(shù)據(jù)覆蓋需要足夠豐富。Maker和開發(fā)者能提供多少真實(shí)家庭環(huán)境、多少類任務(wù)、多少種長尾情況，決定了這條路線能走到多遠(yuǎn)。

但更核心的問題，是它和過去更常見的機(jī)器人訓(xùn)練方式相比，到底有什么優(yōu)勢。

過去，機(jī)器人訓(xùn)練往往依賴仿真環(huán)境、世界模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)，讓機(jī)器人先在虛擬世界里完成大量試錯(cuò)，再遷移到真實(shí)世界。

歐拉萬象現(xiàn)在選擇更早進(jìn)入真實(shí)家庭，通過Maker版產(chǎn)品和開發(fā)者社區(qū)獲取真實(shí)物理交互數(shù)據(jù)，本質(zhì)上是在嘗試另一種數(shù)據(jù)來源。

這條新路徑最需要回答的，正是它相比傳統(tǒng)訓(xùn)練范式是否有獨(dú)特價(jià)值：

真實(shí)家庭里的開發(fā)者訓(xùn)練，究竟能提供什么是世界模型和仿真環(huán)境難以提供的？

它得到的是真正可遷移的家庭任務(wù)能力，還是一批分散在不同開發(fā)者家庭里的局部經(jīng)驗(yàn)？

這些真實(shí)數(shù)據(jù)，能不能從“某個(gè)家庭里跑通”，進(jìn)一步沉淀為“更多家庭都能受益”的模型能力？

這些問題的答案，才是決定歐拉萬象未來能走多遠(yuǎn)的關(guān)鍵。

這也是“不聰明但能養(yǎng)成”背后，真正需要被驗(yàn)證的命題。