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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確。

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

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

在這樣的階段，高校和實驗室的學術(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教授王賀升擔任首席科學家，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)，塑造機器人公司的技術(shù)氣質(zhì)

一家機器人公司的創(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、青年學者或?qū)嶒炇覉F隊主導，為學術(shù)派；

另一類則由產(chǎn)業(yè)工程背景出身的團隊推動，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)體系等基礎問題，偏好通用、前沿、端到端的技術(shù)路線。

對這類團隊來說，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。

學術(shù)派的典型代表包括星海圖、銀河通用、星動紀元、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、西湖大學等高校科研體系的深度參與。

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)建訓練體系，這些路線都帶有明顯的學術(shù)研究導向。

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、成本控制和供應鏈成熟度。

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

這一類公司又可以分為兩種來源。一類來自機器人產(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，因此更擅長把復雜技術(shù)快速組織成產(chǎn)品，并推進商業(yè)落地。

例如智元機器人與宇樹科技，其人形機器人在去年均實現(xiàn)超 5000 臺的量產(chǎn)交付規(guī)模，顯著領先于行業(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，也各自承擔不同角色。學術(shù)派更容易把技術(shù)邊界向前推進，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術(shù)力量依賴更深，原因在于行業(yè)仍處在基礎問題尚未完全解決的階段。

機器人如何穩(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。

因此，在這一賽道中，頂級科學家?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教授王賀升擔任首席科學家，正是在這一行業(yè)邏輯下做出的選擇。

優(yōu)理奇的選擇：年輕團隊與頂級教授的技術(shù)互補

在當前具身智能公司中，創(chuàng)始團隊普遍偏年輕，優(yōu)理奇形成的人才組合則更為完整：年輕創(chuàng)業(yè)者負責推進方向，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，但學術(shù)背景很強。他是耶魯大學博士，長期從事機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，在機器人視觸覺領域發(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、模仿學習和具身模型展開。

年輕團隊的優(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，當公司逐漸進入產(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充。

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

他的研究方向與當前具身智能領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，這類積累在機器人進入實際應用階段時價值會更加突出。

從核心研究方向去看，當前具身智能公司的學術(shù)路線大致可以分為三類：

一類偏底層運動控制，重點解決機器人如何穩(wěn)定運動；

一類偏視覺感知與靈巧操作，重點解決機器人如何看懂世界、學會動手；

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

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

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

這個方向的價值，在具身智能進入落地階段之后會變得尤其突出。

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

例如，機器人在酒店、零售、安保和養(yǎng)老等非結(jié)構(gòu)化的服務場景中長期運行時，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定環(huán)境下的視覺伺服、自適應控制、復雜動態(tài)場景中的機器人高精度控制，提出了「深度獨立交互矩陣」等方法。

對應到優(yōu)理奇的產(chǎn)品上，可以讓 Wanda、Panther 這樣的機器人，在執(zhí)行抓取、遞送、整理、服務等任務時，更少依賴反復重標定，更好適應照明變化、物體位姿變化和空間擾動，讓機器人更穩(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。

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。

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

具身智能進入產(chǎn)研深度耦合階段

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

在過去，學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的分工相對清晰。高校負責前沿理論，公司負責工程實現(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域，這種松散協(xié)作已經(jīng)越來越難支撐技術(shù)推進。

機器人系統(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。

他長期從事視覺伺服與復雜環(huán)境下的機器人控制研究，這類技術(shù)對真實系統(tǒng)依賴極強。機器人需要在真實部署環(huán)境中持續(xù)運行，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)放在真實應用場景中推進。

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

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

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

機器人涉及的變量遠多于自動駕駛，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)定團隊、持續(xù)硬件迭代和長期運行環(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。

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、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?shù)丶�聚了多所高校研究院和機器人實驗室，在運動控制、視覺伺服、強化學習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)仍處在基礎能力尚未完全收斂的階段，學術(shù)研究、工程體系和真實場景必須同時推進，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。

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

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