作者｜向欣

很多人都把具身智能視作十年前的自動駕駛，但這個判斷不一定準(zhǔn)確。

十年前，自動駕駛更多是在成熟技術(shù)體系上推進(jìn)智能化，而具身智能面對的，是一個更加依賴基礎(chǔ)研究、周期更長、技術(shù)跨度更大的領(lǐng)域。

這個行業(yè)最難的部分，目前仍然集中在前沿技術(shù)本身：機(jī)器人如何理解環(huán)境，如何完成精細(xì)操作，如何在復(fù)雜場景中穩(wěn)定運(yùn)行。

在這樣的階段，高校和實驗室的學(xué)術(shù)力量，往往會成為行業(yè)早期最重要的驅(qū)動之一。

優(yōu)理奇在成立后引入上海交通大學(xué)教授王賀升擔(dān)任首席科學(xué)家，也折射出這一階段具身智能公司的人才配置思路。

創(chuàng)始人結(jié)構(gòu)，塑造機(jī)器人公司的技術(shù)氣質(zhì)

一家機(jī)器人公司的創(chuàng)始人結(jié)構(gòu)，通常決定了它會走向怎樣的技術(shù)路線、影響著產(chǎn)品節(jié)奏和公司氣質(zhì)。

在具身智能行業(yè)，這種差異尤為明顯。

從創(chuàng)始人結(jié)構(gòu)來看，目前的公司大致可以分為兩類：

一類由高校教授、青年學(xué)者或?qū)嶒炇覉F(tuán)隊主導(dǎo)，為學(xué)術(shù)派；

另一類則由產(chǎn)業(yè)工程背景出身的團(tuán)隊推動，屬于產(chǎn)業(yè)派。

兩種路徑在技術(shù)選擇和發(fā)展方式上呈現(xiàn)出明顯不同。

學(xué)術(shù)派公司的特點是更關(guān)注底層能力，更愿意投入具身大模型、多模態(tài)理解、靈巧操作、泛化能力、數(shù)據(jù)體系等基礎(chǔ)問題，偏好通用、前沿、端到端的技術(shù)路線。

對這類團(tuán)隊來說，創(chuàng)業(yè)往往源于實驗室研究的延伸，在提高技術(shù)上限的同時建立長期話語權(quán)，因此對商業(yè)化節(jié)奏的要求相對更寬松。

學(xué)術(shù)派的典型代表包括星海圖、銀河通用、星動紀(jì)元、跨維智能等。這些公司背后普遍可以看到清華、北大、上海交大、西湖大學(xué)等高�？蒲畜w系的深度參與。

在技術(shù)選擇上，這些公司的方向也更接近前沿研究。星海圖押注 VLA 具身大模型，銀河通用圍繞合成數(shù)據(jù)和端到端模型構(gòu)建訓(xùn)練體系，這些路線都帶有明顯的學(xué)術(shù)研究導(dǎo)向。

優(yōu)理奇同樣屬于這一類。公司圍繞具身智能底層能力搭建了較完整的模型體系。

與之相對，產(chǎn)業(yè)派公司更重視落地速度、產(chǎn)品穩(wěn)定性、成本控制和供應(yīng)鏈成熟度。

它們通常優(yōu)先解決機(jī)械結(jié)構(gòu)、電機(jī)驅(qū)動、整機(jī)集成和供應(yīng)鏈問題，傾向于采用成熟方案和模塊化設(shè)計，希望盡快做出可以部署和交付的機(jī)器人產(chǎn)品。

這一類公司又可以分為兩種來源。一類來自機(jī)器人產(chǎn)業(yè)本身，另一類來自 AI、互聯(lián)網(wǎng)或自動駕駛體系。

它們的創(chuàng)始團(tuán)隊往往有大廠管理經(jīng)驗、硬件量產(chǎn)經(jīng)驗或系統(tǒng)工程背景，因此更擅長把復(fù)雜技術(shù)快速組織成產(chǎn)品，并推進(jìn)商業(yè)落地。

例如智元機(jī)器人與宇樹科技，其人形機(jī)器人在去年均實現(xiàn)超 5000 臺的量產(chǎn)交付規(guī)模，顯著領(lǐng)先于行業(yè)內(nèi)絕大多數(shù)具身智能企業(yè)。

在行業(yè)早期，這兩條路徑都成立，也各自承擔(dān)不同角色。學(xué)術(shù)派更容易把技術(shù)邊界向前推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)派更擅長把能力轉(zhuǎn)化為真實產(chǎn)品。

而具身智能明顯對學(xué)術(shù)力量依賴更深，原因在于行業(yè)仍處在基礎(chǔ)問題尚未完全解決的階段。

機(jī)器人如何穩(wěn)定理解真實環(huán)境、實現(xiàn)可靠的多模態(tài)感知、完成高精度操作，這些核心能力仍需要長期研究積累，很難完全依靠工程經(jīng)驗快速推進(jìn)。

因此，在這一賽道中，頂級科學(xué)家?guī)�來的價值不僅體現(xiàn)在論文或頭銜上，還體現(xiàn)在技術(shù)路線判斷、關(guān)鍵問題定義，以及幫助公司建立更高的能力上限。

優(yōu)理奇在成立后引入上海交通大學(xué)教授王賀升擔(dān)任首席科學(xué)家，正是在這一行業(yè)邏輯下做出的選擇。

優(yōu)理奇的選擇：年輕團(tuán)隊與頂級教授的技術(shù)互補(bǔ)

在當(dāng)前具身智能公司中，創(chuàng)始團(tuán)隊普遍偏年輕，優(yōu)理奇形成的人才組合則更為完整：年輕創(chuàng)業(yè)者負(fù)責(zé)推進(jìn)方向，頂級教授參與技術(shù)路線的把握。

優(yōu)理奇創(chuàng)始人楊豐瑜雖然是 00 后，但學(xué)術(shù)背景很強(qiáng)。他是耶魯大學(xué)博士，長期從事機(jī)器人視觸覺方向研究，是 UniTouch 視觸覺融合多模態(tài)大模型的第一作者，在機(jī)器人視觸覺領(lǐng)域發(fā)表過多篇頂會論文。

公司早期的技術(shù)路線，也圍繞多模態(tài)感知、模仿學(xué)習(xí)和具身模型展開。

年輕團(tuán)隊的優(yōu)勢在于對新技術(shù)接受度高，決策速度快，愿意嘗試尚未被驗證的路線。

不過，當(dāng)公司逐漸進(jìn)入產(chǎn)品化和場景落地階段，對技術(shù)路線的穩(wěn)定判斷、復(fù)雜系統(tǒng)的控制能力以及長期研發(fā)方向的選擇，就變得更加重要。

王賀升的加入，正是在這一階段形成補(bǔ)充。

王賀升是上海交通大學(xué)教授、國家杰出青年基金獲得者，同時擔(dān)任 IROS 2025 大會主席，在機(jī)器人控制與視覺伺服領(lǐng)域長期深耕。

他的研究方向與當(dāng)前具身智能領(lǐng)域主流教授群體相比，側(cè)重點更集中在感知與控制的結(jié)合，以及真實環(huán)境中的高精度執(zhí)行能力，這類積累在機(jī)器人進(jìn)入實際應(yīng)用階段時價值會更加突出。

從核心研究方向去看，當(dāng)前具身智能公司的學(xué)術(shù)路線大致可以分為三類：

一類偏底層運(yùn)動控制，重點解決機(jī)器人如何穩(wěn)定運(yùn)動；

一類偏視覺感知與靈巧操作，重點解決機(jī)器人如何看懂世界、學(xué)會動手；

一類偏世界模型與長序列規(guī)劃，重點解決機(jī)器人如何理解任務(wù)、提前預(yù)演并完成復(fù)雜決策。

優(yōu)理奇更接近視覺感知與精細(xì)操作這一方向。王賀升長期研究的核心領(lǐng)域，是視覺伺服控制。

簡單說，視覺伺服就是讓機(jī)器人一邊「看」，一邊根據(jù)看到的結(jié)果實時修正動作，相當(dāng)于給機(jī)器人裝上一套持續(xù)閉環(huán)的眼—手協(xié)調(diào)系統(tǒng)。它直接關(guān)系到機(jī)器人在真實環(huán)境中的精度、穩(wěn)定性和連續(xù)運(yùn)行能力。

這個方向的價值，在具身智能進(jìn)入落地階段之后會變得尤其突出。

在實驗室環(huán)境中，機(jī)器人通常依賴固定標(biāo)定和標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)完成任務(wù)，而進(jìn)入真實場景之后，光照變化、物體位置偏移、空間誤差和長時間運(yùn)行都會影響執(zhí)行精度。

例如，機(jī)器人在酒店、零售、安保和養(yǎng)老等非結(jié)構(gòu)化的服務(wù)場景中長期運(yùn)行時，酒店環(huán)境中的燈光條件會不斷變化，貨架上的物品擺放位置也難以保持一致，遞送、抓取和整理任務(wù)都存在持續(xù)擾動，這些因素都會放大控制誤差。

王賀升長期研究未標(biāo)定環(huán)境下的視覺伺服、自適應(yīng)控制、復(fù)雜動態(tài)場景中的機(jī)器人高精度控制，提出了「深度獨立交互矩陣」等方法。

對應(yīng)到優(yōu)理奇的產(chǎn)品上，可以讓 Wanda、Panther 這樣的機(jī)器人，在執(zhí)行抓取、遞送、整理、服務(wù)等任務(wù)時，更少依賴反復(fù)重標(biāo)定，更好適應(yīng)照明變化、物體位姿變化和空間擾動，讓機(jī)器人更穩(wěn)定地干活。

而且，王賀升的方向和楊豐瑜的技術(shù)積累天然互補(bǔ)。

楊豐瑜擅長的是視觸覺融合、多模態(tài)感知和具身模型，解決的是機(jī)器人怎么更好地理解物體、材料和接觸信息。

王賀升擅長的是視覺伺服和高精度控制，解決的是機(jī)器人怎么把感知真正轉(zhuǎn)化成穩(wěn)定動作。

一個更偏感知和理解，一個更偏控制和執(zhí)行，兩條技術(shù)路徑結(jié)合后，機(jī)器人在理解環(huán)境和執(zhí)行動作之間形成更完整的閉環(huán)。

王賀升的加入，讓優(yōu)理奇在保持探索速度的同時，擁有更穩(wěn)固的技術(shù)判斷基礎(chǔ)。

對于希望把機(jī)器人真正推向真實場景的公司來說，這種「年輕團(tuán)隊 + 頂級教授」的結(jié)構(gòu)，提供了一種更適合當(dāng)前階段的組織方式。

具身智能進(jìn)入產(chǎn)研深度耦合階段

公司需要科學(xué)家之外，另一個同樣值得注意的變化是，頂級學(xué)者也開始越來越依賴產(chǎn)業(yè)平臺來繼續(xù)推進(jìn)研究。

在過去，學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的分工相對清晰。高校負(fù)責(zé)前沿理論，公司負(fù)責(zé)工程實現(xiàn)，雙方通過合作項目或技術(shù)轉(zhuǎn)化發(fā)生聯(lián)系。

但在具身智能這樣的領(lǐng)域，這種松散協(xié)作已經(jīng)越來越難支撐技術(shù)推進(jìn)。

機(jī)器人系統(tǒng)涉及本體結(jié)構(gòu)、控制算法、環(huán)境感知、模型訓(xùn)練和真實場景部署，很多關(guān)鍵問題只有在完整系統(tǒng)長期運(yùn)行之后才會暴露出來，技術(shù)路線也必須在真實環(huán)境中不斷修正才能逐漸穩(wěn)定。

在王賀升看來，具身智能的發(fā)展正在進(jìn)入一個階段：沒有真實場景的數(shù)據(jù)循環(huán)，很多研究很難繼續(xù)向前推進(jìn)。

他長期從事視覺伺服與復(fù)雜環(huán)境下的機(jī)器人控制研究，這類技術(shù)對真實系統(tǒng)依賴極強(qiáng)。機(jī)器人需要在真實部署環(huán)境中持續(xù)運(yùn)行，才能發(fā)現(xiàn)真正的瓶頸，從而推動算法和系統(tǒng)共同進(jìn)化。

優(yōu)理奇能夠吸引王賀升加入，一個重要原因在于公司從一開始就把研發(fā)放在真實應(yīng)用場景中推進(jìn)。

其輪式雙臂機(jī)器人 Wanda 系列和 Panther 系列已經(jīng)在酒店、零售、安保、服務(wù)等場景實現(xiàn)常態(tài)化運(yùn)行，需要面對復(fù)雜光照、動態(tài)人流、物體位置變化等長期運(yùn)行條件。

這種持續(xù)運(yùn)行帶來的數(shù)據(jù)和問題，是最寶貴的研究資源，為視覺伺服、多模態(tài)感知和精細(xì)操作提供了真實驗證平臺。

另一方面，具身智能正在進(jìn)入系統(tǒng)化階段，對研發(fā)平臺的要求也越來越高。

機(jī)器人涉及的變量遠(yuǎn)多于自動駕駛，不同本體結(jié)構(gòu)、不同傳感器配置和不同控制方式都會影響最終效果。

單個實驗室很難長期維持跨本體、跨場景和跨模型的系統(tǒng)級研究，而公司可以提供穩(wěn)定團(tuán)隊、持續(xù)硬件迭代和長期運(yùn)行環(huán)境，使研究能夠不斷積累并逐步放大成果。

優(yōu)理奇所在的蘇州，也為這種產(chǎn)研結(jié)合提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。

吳中區(qū)已經(jīng)形成覆蓋核心零部件、本體制造和系統(tǒng)集成的完整產(chǎn)業(yè)鏈，伺服、電機(jī)、減速器和傳感器等關(guān)鍵環(huán)節(jié)可以在本地快速配套，形成高效率的協(xié)同體系。

同時，當(dāng)?shù)丶�聚了多所高校研究院和機(jī)器人實驗室，在運(yùn)動控制、視覺伺服、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和靈巧操作等方向都有長期積累。

政府層面，蘇州也將具身智能列為重點發(fā)展的未來產(chǎn)業(yè)，通過專項基金和產(chǎn)業(yè)政策推動企業(yè)與高校深度合作。

王賀升選擇優(yōu)理奇，既是對公司自身技術(shù)方向與真實場景能力的認(rèn)可，也是對蘇州產(chǎn)研生態(tài)的判斷。

回過頭看具身智能這一輪創(chuàng)業(yè)潮，創(chuàng)始人結(jié)構(gòu)的變化，反映出行業(yè)所處階段的特殊性。

目前技術(shù)仍處在基礎(chǔ)能力尚未完全收斂的階段，學(xué)術(shù)研究、工程體系和真實場景必須同時推進(jìn)，任何一方單獨向前，都很難支撐系統(tǒng)級突破。

前沿研究需要真實系統(tǒng)驗證，工程落地也離不開對底層問題的長期理解。

優(yōu)理奇的這種創(chuàng)始人結(jié)構(gòu)，正是這種行業(yè)階段的縮影。

隨著機(jī)器人開始走進(jìn)真實而復(fù)雜的環(huán)境，技術(shù)的推進(jìn)也不再局限于實驗室或工廠，而是在兩者之間反復(fù)迭代、逐漸成熟。

       原文標(biāo)題 : 頂尖科學(xué)家坐鎮(zhèn)，優(yōu)理奇拿到了具身智能最重要的一張牌