对U8国际- U8国际官方网站- 体育APP下载话智元稚晖君：我们现在不急着拿别人的钱

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　　同时，我们把很多核心模块拆分成子公司，可以独立融资。母公司不缺钱，但市场热度高，子公司也有发展诉求。拆分的逻辑是场景解耦和专业化深耕，不同形态应对不同物理约束和任务目标。比如4组拆出来后，能更专注解决特定场景问题，更快实现商业化闭环，符合我们“三智”形态下场景边界的思路。这些子公司属于“富二代创业”，有的成立才三个月估值就超过5亿美金，发展速度比我们当年快得多。所以我们的确不缺钱，更看重自我造血和商业化能力的提升。

　　商业化进展很快，有些业务部如果抛开早期的共性投入，已经盈亏平衡，比如0007和精灵，商业化表现很好。我们通过创新产品形态定义具身智能机器人，例如灵犀是行业第一个面向下一代的商用智能交互终端，而不是半自动装置。终端的定位引导了技术突破方向：交互智能和运动智能要足够拟人、生动、有生命力，交互体验要好。这些引领行业的创新，比快速追求商业回报更有价值。我们的百千万（358）计划，营收从1亿到10亿到百亿到千亿，只是顺带结果，更大的动因是推动整个产业发展。

　　彭志辉：我们不是为了全栈而全栈，而是以终为始——目标是推动具身智能在真实场景落地。要跑通一个场景，既需要稳定的本体、灵活的运动智能，也需要强泛化的作业智能和快速部署的交互智能。全栈全平台都得跑通，因为我们不是想做核心零部件供应商，而是要打通整个场景。全栈也帮助我们形成数据闭环：在真实世界采集足够多、足够好的数据，迭代具身大模型；模型反过来对本体提出要求，本体根据场景边界适配形态，形成一个四维一体的闭环飞轮。

　　彭志辉：一开始是“一体三智”，因为不同领域对数据、模型架构的要求差别很大——比如运动控制、世界模型、强化学习小模型，各自需要的技术路径不同。所以我们先分开发展，把每个单项指标做到足够强：运动模型追求动作精度和鲁棒性；具身模型追求任务执行的高成功率；仿真世界模型追求渲染精度。最后它们会向端到端演进，从“一体三智”走向“三智一体”，融合成一个大的模型。这不是重复投入，而是因为每个领域要求不同、技术路径还没收敛，需要多路径探索。等到各模型效果达到一定标准后，再逐步走向融合。

　　彭志辉：我们一直说现在还没到完全取代人的阶段，智能水平还不够，完整取代所有工序还有挑战，但取代一部分工序是没问题的。所以它不是取代人，而是增强人。成本方面：本体成本会随规模效应大幅下降，第一代接近100万，第二代降到20万以内，第三代能力更强、成本更低。早期研发投入（模型、数据、专利）也占很大一块，这是我们的护城河，必须坚决投入。还有社会成本——人从出生到成为劳动力需要十几二十年教育，机器人一出厂就能干活，边际成本几乎为零。