Vol.122 阿里P10创业做机器人 AI大脑为何要从扫地开始?能者多唠

Vol.122 阿里P10创业做机器人 AI大脑为何要从扫地开始?

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「对话:有鹿创始人 陈俊波(歌德)」中国室外清扫机器人销量冠军 创业3年 累计订单6亿

「主播:熊伟林(能一),天下网商总经理」

具身智能是当下最具话题的AI赛道,从聊天机器人到物理空间智能体,很多行业都可能被重做一遍。具身智能赛道最拥挤的叙事是人形机器人,但有鹿创始人陈俊波选择了一条更务实的路径——用室外清扫机器人完成商业化验证。这位在阿里内部做出菜鸟“小蛮驴”的13年老兵,浙江大学博士,2023年离职创业,不到三年把有鹿推上中国室外清扫机器人销量冠军。

在这个看似很冷门的赛道,他们很快实现了PMF(市场产品匹配),更关键的是有鹿打造的具身智能模型,正在迎来更多实用场景和合作伙伴。而清扫场景只是开始,他真正想交付的是一个适配轮式、轮+臂、甚至人形的具身智能大脑。今天我们就和陈俊波博士聊聊,具身智能的路线之争、机器人的左脑右脑和小脑分别负责什么、为什么一家想做物理世界模型的公司要从扫地的场景开始、以及从阿里P10到创业者,到底要发经历什么。

播客核心议题包括:

1. 具身智能的路线之争:一步登天的人形机器人,还是机器人物种进化论?

2. 为什么一家想做“AI大脑”的公司,第一款产品选择了室外扫地机器人?

3. “控制变量”策略如何帮助有鹿在两年内完成从技术到产品的PMF验证?

4. 机器人的左脑、右脑、小脑分别负责什么?有鹿的核心壁垒到底在哪一层?

5. 从菜鸟小蛮驴到有鹿扫地车,用了大模型和没用大模型的机器人体验差距有多大?

6. 一台5万美金的清洁机器人,物业公司凭什么买单?ROI怎么算?

7. 有鹿的商业模式为什么更像小米之家,而不像英特尔或英伟达?

8. 从院门、楼门到家门,有鹿的品类扩展节奏和同心圆逻辑是什么?

9. 行业95%在做“全栈自研”,有鹿为什么选择平台化、生态化的路径?

10. 从阿里P10到创业者,“成为公司动力的起点和情绪的终点”意味着什么?

让我们一起走进有鹿机器人的品牌世界,看懂具身智能如何从实验室走进真实商业场景,以及“一脑多型”这个理念究竟能走多远。欢迎听友搜索添加我的微信:nengyixwl,聊聊你的观点和建议。加好友请备注您的姓名、公司、行业。敬请期待,未来的听友社群和交流活动。

收听指南 · 关键词速览:

串珍珠:指传统做法——把多个独立小模型(感知、检测、跟踪等)像串珠子一样拼起来,中间靠人工写规则衔接

Embedding(特征向量):将图像、文字、物理空间等信息转化成一组数字(向量),让计算机能“理解”和比较它们。

具身智能(Embodied AI):给AI一个“身体”(机器人),让它能在物理世界中感知、行动、交互的智能形态。

一脑多型:用一个通用AI大脑,适配多种形态的机器人(轮式、轮+臂、人形等),而不是为每种形态单独开发一套智能系统。

右脑 / 左脑 / 小脑:右脑负责实时感知物理空间、快速决策(快思考);左脑借用大语言模型做长程推理和逻辑(慢思考);小脑负责运动控制、保持平衡。

时间线:

00:00 具身智能与创业:从扫地机器人到多形态机器人

10:44 从0到1:深度学习技术瓶颈与创业冲动

13:17 AI与机器人技术在物理世界的融合与创新

16:28 大模型训练与行业应用的融合

19:37 具身智能模型:左右脑协同的机器人决策系统

51:50 高端装备制造业与合作伙伴需求探讨

01:11:04 家庭与商用机器人市场:蓝海还是红海?

01:14:44 硬件迭代与软件升级的平衡探讨

01:20:19 投资人与客户优先:创业公司成长的关键

01:26:05 AI创业公司的挑战与机遇

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对话—有鹿创始人 陈俊波(歌德),中国室外清扫机器人销量冠军。
这期把具身智能讲得挺清楚的。左脑负责推理大语言模型、右脑负责空间决策大物理模型、小脑负责运控——这个框架比单纯聊“机器人”好理解多了。最有意思的是陈博士说“人类对人形机器人的热情,很大程度上是因为太自恋了”,机器人形态应该跟生物进化一样,不同场景进化出最优形态,而不是硬套人形。技术落地永远比想象中琐碎,但这也是壁垒所在。
HD115169z
HD115169z
7天前
作为一个对AI一知半解的普通听众,这期最感谢的是把左脑、右脑、小脑讲清楚了。右脑负责“快思考”——球飞过来立刻接住;左脑负责“慢思考”——为什么扫辣椒会赔300块钱;小脑负责运控——双足行走和翻跟头。以前总觉得机器人是一个整体,听完才明白智能是在不同层级拆解的。最有意思的是歌德说小脑不一定非得用强化学习,如果优化算法能解决就不必上神经网络——这种“用什么技术取决于任务复杂度,而不是追热点”的思路,对普通听众来说反而比炫技更让人信服。
听完了,最有感触的是两个点。一个是“控制变量”——把成熟的有人驾驶清扫车本体完全不动,唯一变量就是把驾驶员从人换成AI模型。这个思路很克制,很多创业者一上来就想全栈自研,结果变量太多不知道失败在哪。另一个是具身智能真正的价值可能不是替代人力降本,而是给中国制造业装上溢价引擎。陈博士那句“创业者要成为公司动力的起点和情绪的终点”也挺戳人的。