
🚥 具身智能正在迅速滑向一场资本狂欢。开年以来,中国至少已有 5 家具身智能公司——银河通用、星海图、智平方、千寻智能、自变量机器人——拿到 10 亿元级融资;当 10 亿开始成为这个赛道的常见起步价,相信很多人和我们一样,都感受到了滔天的泡沫感。
本周十字路口的嘉宾张翼,是「未来不远机器人」的创始人。4 年前,他决定入场机器人创业。那个时候,市场静悄悄,他以为自己选择的是一条又慢又难、无人问津之路。
张翼曾创办市值 30 亿美金的上市公司「掌门 1 对 1」,也经历过双减带来的"一夜归零"。我们从那段断崖式下坠聊起——确认双减是真的,用了足足半个月;把近九万人的公司裁到千人以内,那段记忆在他脑海里已经"泛白",但后脑勺上,至今还留着当年压出来的一撮白头发。
这次创业,他反其道而行:先潜行三年不融资,先把机器人送进 300 个上海真实家庭,用长期采集的场景数据驱动产品迭代,并在本周发布新一代家庭机器人 F2。

本期内容中,你会听到:
- 双减那一刻的“空白”,以及随后作为 CEO 的极限决策
- 为什么第二段创业押注在家庭机器人,而不是更快、更“性感”的方向
- 先憋三年不融资、先入户的反常识打法,到底带来了哪些优势
- F2 的核心场景:带娃与轻家务,以及为什么"厨房"是最重、最难的家务
- 具身智能热潮之下,世界模型与 VLA 如何取舍
- 数据为什么是护城河——以及被大多数人忽略的"第三种数据"
- 经历过最大的起落之后,他如何学会"站在未来往回看现在"
如果你对具身智能、家庭机器人、或者任何需要穿越周期的硬科技创业感兴趣,这期值得一听。



🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:02 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍、融资情况、收入与订单规模、创业前经历
🟢 02:26 双减那一刻
30 亿美金估值到“一片空白”
- 当“100亿收入的机器”突然断粮
- 从 9 万多人裁到 1000 人,留下一种创伤:记忆会泛白。
🟢 06:04 为什么选择家庭机器人
“20年后每家每户一定会买一个机器人。”
- 不是换赛道,是重新回答“我为什么还要做事”。
- 重新出发的底层动机是什么?
- 三个合力指向机器人:LLM(ChatGPT 3.0时代的机会感)、工程背景(电子信息)、to C 家庭用户洞察。
- 如果再做一次,必须“比以前更大”,否则没有动力。
🟢 08:56 为什么“提前做硬件”比提前做AI更值
软硬结合的复利来自时间,不来自钱。
- AI 软件迭代快,领先容易被追平;机器人因为硬件和工程链条,领先会积累成壁垒。
- 花 10 个亿也不一定追得上成熟的运动控制与稳定性:很多能力是“时间问题”。
- 先憋三年再出来:不是不融资,而是等到“能进家庭、能稳定用、能产品化”。
- 早期的核心判断:先把消费级做到“拿出来就让人惊讶”的程度,再教育市场。
🟢 11:08 坚定做家庭 to C
to B 最终常常变成价格战;to C 才能用体验换来利润,再用利润换来下一代产品。
- 工业/To B 技术往往壁垒不够高,最后拼成本;家庭 to C 的“体验 + 品牌”会形成护城河。
- 从第一天就“找产品”:五六千份问卷 + 电话访谈,直到机器人能进家庭才真正定下第一版功能。
- 300个上海家庭试用:从“只能做这几个”到“自由发挥”,功能来自共创而不是脑补。
- 真实洞察:很多用户不是要陪老人,而是要“帮老人带娃”。
🟢 14:34 F2 的真实卖点:带娃 + 轻家务,服务定价而不是产品定价
如果只对标阿姨,机器人永远贵;一旦对标“高端带娃服务”,价值就变了。
- 两个主场景:带娃(读绘本、乐器纠正、下棋、讲故事、捉迷藏)与轻家务(收纳玩具、捡垃圾)。
- 使用时长与转介绍才是产品真指标:50% 转介绍、30% 续租,胜过“卖了多少台”。
- 早期惊喜:机械臂带来“花里胡哨”的玩法,小孩能玩两小时。
- 早期惊吓:猫狗家庭是极端 corner case,反向逼出“训狗/陪猫”能力。
- 商业形态:先租(3-4千/月),再考虑买断 + 订阅(高阶功能消耗算力)。
🟢 21:06 轮式 vs 双足
家庭不是实验室:能用、耐用、不会伤人,比“看起来像人”更重要。
- 双足在家里存在危险与稳定性问题,真实使用场景会放大风险。
- 轮式在室内的性价比来自安全、稳定、续航与工程复杂度更可控。
- 现实约束决定形态:先把“能持续在家庭跑起来”的结构打通。
🟢 22:19 世界模型与数据
决定胜负的是“真实家庭数据飞轮”。
- 模型可以被两个月抄走,但数据管道抄不走。
- 世界模型在 Zero-shot 上带来 surprise,但远未到 100% 鲁棒性。
- 现阶段,世界模型 + VLA 两条路并行更现实。
- 机器人数据的稀缺决定了竞争节奏:历史数据少,采集难,数据会成为长期分水岭。
- 数据不止两类,而是三类:标准任务数据、家庭 corner case、以及“活物互动”(人和动物)。
- 家庭里 80% 是互动场景:不同年龄、不同人群的互动差异,工厂数据很难覆盖。
- 是否会补贴铺量、进家庭采集数据?
🟢 37:57 创业者心法
焦虑会让策略短视:赢了这个月,输了两年。
- 经历双减后更能坚持:一开始看得更久,一旦确定方向就更坚定。
- 从“未来往回看”消解起伏:轻舟已过万重山的视角能让组织更稳定。
- 对挫折的重写:失败有时是外力帮你做选择,关键是找到自洽。
- 十年寄语:“未来不远”实现后,仍要相信还有更美好的未来不远。

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