六月盛序承德锚索厂，太湖之滨。由清科控股（01945.HK）、投资界主持，吴中金控集团联主持的" 2026 投资界 SuperLink 大会"于 6 月 10-11 日举行。这场嘉会遮掩"募投管退"全链条，勇猛于成为创投生态的要津。

本场《具身智能期间：大模子如何重构机器东说念主投资逻辑》圆桌对话，由蓝驰创投伙东说念主曹巍主执，对话嘉宾为：

至简能源联首创东说念主兼董事长凯

庭纪首创东说念主兼 CEO弢

以下为对话实录，

经投资界（ID:pedaily2012）裁剪：

曹巍：这场论坛咱们相称运道地请到了凯总和弢总，起聊聊大模子期间机器东说念主的投资契机。先请两位简要先容下我方的企业。

凯：至简能源聚焦通用具身智能，目下的主家具从类东说念主形切入，面向 To B 和 To C 商场。

弢：庭纪是扎根在苏州吴中区的具身智能机器东说念主企业，主家具是款面向庭的双轮足户外奉陪机器东说念主。今天这款家具也在现场展示，出左手边的门就能看到那台很可的双轮足机器东说念主。

曹巍：二位的先容皆很三言两语。我也浅薄先容下蓝驰创投，咱们源自硅谷，注硬科技域的早期投资，在国内已投了过 250 秀的早期科技企业，目下每年在科技域的投资鸿沟在 15 到 20 亿元，年投 30 到 40 个早期形状。

刚才两位皆比拟谦卑，我补充些他们的个东说念主配景。作念早期投资，跟团队之间总有各式各种的因缘和心理，凯总曾是盼愿的 CTO，盼愿上市后在组织、时刻团队搭建、供应链生态整以及面对下代家具竞争等面，皆需要将团队全体升。为此，凯总不远千里从欧洲回到国内，带盼愿的时刻团队完成了次贫苦攻坚。L 系从 L9、L8 到 L6 等系列奏效，皆和当年凯总下的供应链生态和家具基础密不可分。

弢总跟蓝驰也很有渊源。弢的 次创业是在硅谷，与他的憨厚——智驾域相称驰名的吴恩达起。吴恩达的 个创业公司是 Drive.AI，弢是联首创东说念主之，他们在硅谷将这智驾公司作念到了时刻相称 先的阶段。其后公司被苹果并购，弢加入小鹏，成为小鹏在智驾案上相称贫苦的时刻负责东说念主。

回到今天的主题：变化。论是创业者照旧投资东说念主，看待期间时皆会关爱变化，而 大的契机定与变化精致相接。畴昔两三年，科技域 大的变化是诳言语模子和多模态模子的快速崛起。同期，国际也成长出些大家科技霸主，比如昨晚刚发布新模子的 Anthropic，以及大普遍使用的 OpenAI 的 ChatGPT。

想请两位差别谈谈，在你们看来，机器东说念主域、具身智能域，你们看到了哪些变化与契机，从而促使你们决心投身这波科技波澜，将具身向与我方的新创业征途结？

凯：从我的角度来看，我的配景是作念了十几年智高东说念主机，又作念了十几年智能汽车，差别在 OEM 和 tiers 责任过。穿透这两个行业，走到今天，贞洁从物理世界启航，我合计具身智能是期间的下个 大单品，就像当年智能汽车和智高东说念主机那样，这个赛说念对于任何想成为风口浪上期间凫水儿的东说念主来说，皆是个 对不可错过的契机。这是 点。

二，时刻变化如实很快，大可能皆招供 AI 将改变通盘这个词世界。AI 会分红两大部分，是在纯数字世界里与 AGI、Agent 关系的部分，另个即是在具身域，凡是与物理世界发生交互的部分，这两者皆应是由 AI 驱动的，因此好多演变过程会有相同。这个域我看到了大量能大幅提高分娩力的契机，这是次由时刻带来的巨大翻新，可能会比当年互联网改变世界来得剧烈。

接下来的些趋势，OpenAI 和 Anthropic 给了咱们启示。包括咱们至简能源的几位联创在内皆在念念考，具身接下来会经历两次贫苦节点：

个节点，很像当年 OpenAI 所作念之事，即是具身的" GPT 时刻"何时到来承德锚索厂，它将产生巨大价值。因为具身贫苦的意念念在于泛化，能够替代许多以往唯一东说念主类能力完成的责任，让机器东说念主替代并提高率。

二个节点，如同今天的 Anthropic，可能会出个相称价值的行使，这点尤其令东说念主抖擞。咱们在时辰线上也有些判断，快可能在两年内，具身的" GPT 时刻"就会出现，荒谬于具身进取的" OpenAI "公司，可能产生巨大的价值。

下步，就看谁能在具身域收拢阿谁" coding "的契机，这会带来巨大的价值回首和分娩率提高。

弢：凯总的好多不雅点我皆相称招供。回首畴昔十多年，我运转作念自动驾驶，从 Drive.AI 到 2019 年加入小鹏汽车，直从事自动驾驶和感知 AI。

我转向机器东说念主域是在 2023 岁首，那时我从小鹏自动驾驶转到小鹏机器东说念主团队，负责机器东说念主大脑。之是以主动建议里面转岗，是因为看到了大模子 GPT 的智商，包括对复杂任务的拆解，以及对非预设话语相称当然的反应。

看到这些以后，我认为机器东说念主与东说念主进行当然交互并自动拆免除务，这件事变成了可能。在此前好多年中，我作念自动驾驶时许多任务皆是靠礼貌手写，有了 GPT 后我 次看到了这种可能，是以那时我相称抖擞，就转去了小鹏机器东说念主团队。

在机器东说念主团队待了年的过程中，我发现行业正处在巨变的前夜：那时诳言语模子依然能对机器东说念主任务进行拆解，但对物理世界和空间的领会还很欠缺。这亦然这两年具身发展的个主题。

回到对于大模子在机器东说念主域的行使和长进这个问题，我认为有以下两点。

，诳言语模子对 3D 空间的领会还需要到两次范式破损。今天的所谓 VLM 模子、VLA 模子，以及近相称火的世界模子，对实在物理空间和物理定律的拆解与领会，仍然相对薄弱，但正在快速发展。

二，具身机器东说念主尤其是与东说念主进行复杂交互、具备任务野心况兼能领会环境的机器东说念主，短长常复杂的系统工程。这类系统工程畴昔需要相称雄壮的团队，像蔚小理自动驾驶团队动辄两三千东说念主，对创业公司来说其困难。但今天在大模子的加执下，比如借助 Anthropic 和其他代码器用，东说念主被提高到了畴昔的三到五倍，原本需要十个东说念主作念的事，当今只消两个很狠恶的工程师，配 AI 智商就能完成。

因此机器东说念主企业须从上到下全链路地拥抱 AI 和 AI 器用。咱们机器东说念主的动态阐明、声息、脸色以及与东说念主交互的假想，皆大量使用 AI 来生成。奉陪机器东说念主能够与东说念主自主交互，对环境有多模态领会，也得益于大模子，尤其是带视觉的多模态模子的与日俱增。

曹巍：两位的共享很精彩。咱们看到了许多时刻变化，但大普遍嗅觉还差焚烧候，还处在数据储备期、模子架构的创新期以及场景破损前的临界点。这些点可能皆需要大努力破损，能力看到咱们所期待的 ChatGPT 或者说 GPT-3.5 那样的果。

换个大也很关爱的问题。二位皆有大厂配景，凯来自盼愿，弢来自小鹏。商场上有种不雅点，认为之前的西席对创业既是基础，亦然种可能的料理。想听听二位奈何看，车企搞自动驾驶的配景，对作念具身智能机器东说念主有哪些负责的匡助？你们又是如何借助这些匡助，同期让我方"清空"，保执归心态去继承和学习新东西的？

弢：畴昔在大厂如实学到了好多，比如套严格的开辟经由，以及如安在自动驾驶域构建可用的数据闭环，还包括每次 OTA 升自动驾驶，需要经历回首等测试来确保能不比之前差，同期改造之处要达到预期，这皆需要有相称严格的经由。这些对创业公司而言是负责的钞票，通盘这个词研发经由和体系很猛进度皆不错去模仿。

此外，对于度学习或大模子智商界限的默契，实在作念过量产落地的东说念主对界限有透露的感知，在作念时刻时就不会天马行空，不会去提目下阶段不可能或不实践的。

我看来，从大厂、极度是自动驾驶域转向 To C 浪费机器东说念主，我自身需要补很大的课，即是抵浪费的默契、对家具的知悉和领会。我是研发诞生，这面的西席相对欠缺。但畴昔两三年我里直在恶补这块的默契智商，当今已种植起从商场、家具界说到时刻案的无缺旅途，面向浪费者和果然需求去听用户的声息，多是"出题"的念念维，而不是"解题"的念念维。

畴昔可能合计只消把自动驾驶时刻作念到 致，家具当然就树立，但 To C 浪费品，尤其是奉陪机器东说念主这个新品类，能作念的向太多了，须聚焦，而这个聚焦需要首创东说念主亲自有筹备，有筹备过程中需要很的家具知悉，比如机器东说念主作念多大、全身用几许个关节息争脱度、需要激光雷达照旧纯视觉案、对用户的价值目的是什么等等，这些皆是咱们需要独特学习和念念考的。

凯：至简能源团队诚然来自于大厂，但它有个特殊，它源于盼愿汽车智驾团队，不同于闇练固化的大厂团队，这是个从运转的、领有创业基因的里面创业团队。因此咱们经历了 0-1，1-10，10-100 无缺过程，再加上大厂体系化的赋能，这对咱们的成长和匡助巨大，这是 条。

二条承德锚索厂，此次创业濒临的挑战如实好多。具身赛说念好多东说念主认为和自动驾驶很像，自动驾驶广义上是具身智能 个较浅薄的落地场景，但今天若是谈通用智能，全体环境的难度要大得多。

难在四件事同期处于 0 到 1 的现象：具身模子侧是 0 到 1，尚不闇练；时刻阶梯尚未认定，数据是 0 到 1，需要大量收集数据，包含物理骨子数据，有很大的化空间；商场是 0 到 1，当年自动驾驶好赖有大家近亿辆车的存量商场，今天的具身商场不存在；供应链亦然 0 到 1，预应力钢绞线通盘这个词为具身造的供应链体系还莫得。

是以迎面对这四个 0 到 1 时，从业者该如何解局，这件事远比当年的自动驾驶难。咱们带着大厂配景和里面创业的西席，但要挑战个难的题目，这个赛说念很大，长进也很好。

曹巍：你合计在体系化面，至简能源有哪些原生的、筹议得比拟体系化或成建制的念念考？

凯：对于这点，亦然我算作盼愿 任 CTO 的相称好的西席。咱们的团队如实是朝着"智能组织"去造的，研发包括前沿研发、平台研发、量产研发，后到交易化。所谓智能组织，就像个有人命体，需要有很强的感知智商。

咱们有个在盼愿经过正反馈考据的法，相称强调"以终为始"，用交易化来驱动研发。先通过交易化团队，结大数据、大假想和行业感知，定出越用户需求的交易 spec，然后进行"互锁"——这个词很贫苦。我在好多论坛曾讲过，智能期间企业贫苦的要害词是"互锁"，区别于互联网期间的"复盘"等词。

互锁从越用户交易需求运转，互锁并界说到家具 spec，再由家具 spec 出平台 R&D 的 spec，后落到前沿研发，明确该定向作念什么样的论文和利。这种指式让咱们的全体运营率。

当年自动驾驶域，咱们团队在自动驾驶域发表论文的总额与援用数的乘加值，是产业界全世界 名。今天咱们带着这种西席来到具身，树立不到年已产出大量论文，每篇论文皆是带着交易化的 KPI 去作念的。

曹巍：讲得很精彩，中枢即是基于先前西席，以交易化知悉的视角去牵引和拉动从前沿研发到工程化量产、家具体系和迭代的全链条。

刚才提到了传承，还需要创新。在这个大模子期间，咱们看到个很大的变量，模子本人即是这个期间分娩力 致阐明的浓缩，论是作念假想，照旧 coding Agent，皆运转融入责任流去重构组织。好多大厂因为组织杂乱、体系化，反而很难快速符合 AI 原生的责任流和 AI 原生智商的赋能。

我想先问弢，你们是很年青的公司，在造 AI 原生组织、把 AI 融入自身体系、尽可能施展 模子智商面，作念了哪些事情？这属于在大厂期间没作念过的事情，即是当下如何把 AI 好地融入现存的体系？

弢： 浅薄说个词，即是"舍得用钱"。把钱花在 token 上细则是值的，在 token 上多花 5 万块，我大要率就省下了个年薪 30 万的工程师，这是咱们亲自体验。某些模块畴昔需要十个东说念主作念，当今两个东说念主就能作念，甚而有工程师给我方"养"了五个 Agent，我方当雇主，让 Agent 每天帮他干活。

今天在通盘这个词责任流中使用 Agent 仍处于相称早期的阶段，没法作念顶层假想。我不会运转就条件全公司该如何使用 Agent，反而会去不雅察下层共事奈何使用、奈何提。旦发现巨大的提契机，我就把阿谁典型拿出来在全公司广，而不是从上至下地假想 Agent 责任流，这是种从下到上、有机的式。

同期，在各个责任流里我皆尝试使用 Agent，不仅仅写代码，还有机器东说念主交互的固定语料生成、声息、动作果等，咱们皆先筹议用 AI、用大模子的式去分娩。哪怕有时候靠 AI 需要摸索，速率可能比用畴昔的西席平直写礼貌稍慢，但时辰的复利站在 AI 这边，因为 AI 越用越好，越用越熟练。当通盘这个词责任流融在起时，这个组织转起来会比传统组织快好多。

凯：我补充点。就咱们公司而言，我快乐这种智商是从下到上长出来的。 大的感触是，这件事要向年青东说念主学习。咱们从 天起就和大学树立了联实验室，这些学生们每周皆坐在咱们办公室里的。

咱们顶流的个学生全职在咱们这里实习，每天能用掉 1200 万个 token，让我相称恐惧，咱们好多工程师皆够不上这个量。这个学生才 17 岁，还在大本就依然拿到了直博经历，让我极度感触。

实在实操中，咱们先从工程师和年青的东说念主运转，退却向 AI 原生代学习，再徐徐千里淀，通通盘这个词组织。我也饱读吹法务、财务、PR 团队皆用 Agent 提高率，当酿成了 佳履行后，就不错赶紧千里淀下来成为经由化的限度在公司广。

曹巍：回到畴昔商场契机这个问题上。蓝驰从 2016 年运转投资机器东说念主和硬件关系域，也投了包括盼愿、仙机器东说念主、智元机器东说念主等秀团队。咱们看到个特质是大皆很关爱国际商场。

两位皆有过 15 年的国际生涯责任配景，想听听二位如何看待国际商场在畴昔企业发展中永恒的贫苦，以及若何评估当下中 好意思在具身智能面的差距或现象。

凯：这个问题上， ，有相称刚劲的供应链势，这在大家可能 二。就像苏州的刚劲供应链，咱们在创业过程中受苏州地政府、生态和土产货成本的巨大匡助。

咱们假想个图纸出点问题，立时修改，从出图纸到供应商把件送到桌前只消 30 分钟，这让我相称激昂，而好意思国具身面的这种智商其欠缺。同期也要看到，中 好意思在具身面的西席上，GPT 时刻大要率是好意思国先搞出来，他们的势太彰着，但从长线来看，因为机器东说念主终究发生在物理世界，东说念主能赶紧追平，并借力供应链势。

总之永恒来看，我对在具身域的 先相称乐不雅。

对咱们自身来说，出海细则是很贫苦的环。先在把家具磨好，然后很大比重的营收将来自于办事全世界。因为全东说念主类的需求是相同的，国内的履行可复制，在国际不错获取得报且摊薄成本，这恰是咱们大家化想作念的事情。

弢：户外奉陪机器东说念主惩处的中枢问题是东说念主类底层的感情问题——孤，这在国表里皆样，东说念主是重叠的，惩处了 底层需求，家具在国表里皆树立。

咱们当今的家具调，从运转就偏向出海，包括外形和东说念主设，偏向泰西用户可能可爱的贱萌的东说念主设抒发。不可否定，北好意思商场上尤其是客单价的浪费品，可能仍然是大家标杆。

近两年由于 AI 波澜，好意思国的收入体系在变化，收入东说念主群极度有钱，也有不少中产濒临阶级滑落。富东说念主通过科技发展获利了红利，对科技类家具经受度，而可能滑落的中产也很躁急，但愿孩子先不要因孤产生感情问题，其次在理睬 AI 波澜时能先东说念主步。这部分躁急也能动家具快、早走向商场。

对于中 好意思各异的问题，我相称招供凯总说的，国内供应链实在太刚劲了。在苏州吴中区，附进三十公里内就能找到所需的通盘部件。历史上也有西席，2015、2016 年前后好意思国有几百东说念主机公司，今天基本皆不存在了，可能剩下两也主要靠政府订单。在实在的商场化竞争中，凡是触及软硬结的家具，有巨大的供应链势，这亦然咱们为什么坚硬把研发和多数目东说念主员放在国内。

对于 GPT 时刻的降临，我的不雅点和凯总稍有不同。我认为谁先把数据闭环跑起来，谁就有势去接近 GPT 时刻。

即便好意思国在算法上先出顶 后果，这并不影响公司去竞争成为下个 OpenAI。举个例子，GPT 中的" T "所代表的 Transformer 闪耀力机制是谷歌的科学发明的，但实在获利巨大红利的并不是谷歌，是 OpenAI 以及英伟达这么的公司。这触及到交易 底层的逻辑：谁能触达多用户、领有多数据、把数据闭环跑起来并种植交易闭环，这个贫苦。

曹巍：今天在苏州，也请两位浅薄聊聊在苏州创业的感受，或者还有哪些需求与匡助？

弢：来到苏州有点有时。那时想快速把事作念起来，传奇吴中太湖新城有现成的办公阵势，看相称新，就过来了。来了之后相称可爱这里。通盘这个词节拍不像北上广那样猛火烹油，相称适早期团队千里下心来把中枢问题惩处和想明晰。

东说念主才面，苏州对附进城市的东说念主才诱骗力比拟强，咱们也招到了来自世界各地的东说念主才，面是因为公司的愿景，另面大也很可爱苏州的生涯节拍和大环境。若是说下步需要什么，可能是好地出苏州这张城市柬帖，诱骗世界乃至大家的东说念主才到苏州来。

曹巍：苏州的文化气味和环境能让大安省心心把家具磨到 致。

凯：我总结了四点极度的感受。 ，苏州有相称刚劲的供应链集群，九行八业的企业皆离得极度近；二，有巨大的商场和契机，这里的制造业本来就很棒了，当今濒临 AI 期间的升，存在着大量客户；三，感谢苏州的政府，极度求实，帮咱们惩处了好多问题；四，我有感触，苏州地基金也相称求实，和地政府酿成了很好的联动。

这四点是咱们来到苏州 大的感受。若是说有预计，我但愿这四件事在苏州的联动能剧烈，为 AI 新期间的降临作念得好。

曹巍：谢谢二位对于苏州创业体验的共享。今天聊得相称精彩，也感谢二位带给苏州的创新创业活力。但愿来岁苏州重逢，谢谢！

本文开始投资界，原文：https://news.pedaily.cn/202606/565379.shtml

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