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光象科技CEO张涛:让机器人进工厂 干“苦活累活”
科创板日报记者 李明明
2026-06-11 星期四
原创
①张涛认为,汽车是当前最大规模、复杂程度最高、同时又最标准化的规模化工业;
②光象的Phi-Bot X1已经在一家头部车企的产线上完成了真机验证。
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《科创板日报》6月11日讯(记者 李明明)2026年6月10日,光象科技发布了行业首个工业级自进化具身智能机器人Phi-Bot X1。定位是专为工业场景设计的自进化具身智能机器人,X1在本体架构上深度契合一线工厂对高精度、高灵活性、高稳定性和高安全性的严苛要求。

在“人形机器人跑马拉松”“灵巧手弹钢琴”等行业叙事热闹展开的同时,这家公司的选择也别有一番用心。

发布会当日,光象科技创始人兼CEO张涛接受了《科创板日报》记者的采访。这位清华大学车辆与运载学院出身的连续创业者,在过去一个半小时的对话中,反复强调一个词——“干活”。

“今天行业里很多人用具身机器人去做的事情,并不是具身机器人该干的事。”张涛直言不讳。光象首选的落地赛道是汽车制造,他认为:“应该面向真实场景需求,让具身智能机器人场景中发挥更大价值。汽车是当前最大规模、复杂程度最高、同时又最标准化的规模化工业。”

“只做大脑”是条死胡同

2025年成立的光象科技,由清华大学车辆学院和人工智能学院联合孵化。但张涛对《科创板日报》记者透露,真正的筹划始于2024年底——正是具身智能概念刚刚起爆的时候。

“我们当时花了很长时间讨论一个问题:光象到底要做什么样的公司?”张涛说,选项很多:只做“大脑”算法、只做本体、做To C还是To B、做工业还是做家庭。

最终的结论是:必须做完整的机器人产品。

理由很直接——行业太早期了。“今天你去找任何一个客户,他会说‘我想让机器人帮我干活’,但他根本不知道怎么干。”张涛认为,如果只做大脑或只做本体,都只解决了一半问题,“这样的机器人能为谁服务呢?”

更深层的原因是数据闭环。“如果今天不能把机器人造出来、卖出去、让它真正干活、再把数据收回来,那以数据驱动的AI技术范式就是一句空话。”张涛说,这是唯一的路径。

过去一年,行业的主流叙事是“跑得更快、跳得更高”。从去年只能跑5公里,到今年能跑半马,背后的散热、可靠性、驱动能力确实在进步。但张涛的看法是:“我们并没有从一开始就干这个事情。”

光象的选择是:先让机器人进工厂干活。

这就意味着优先级完全不同——工作范围、续航、感知精度、末端重复定位精度,这些才是首先要解决的问题。“这些事情达成了之后,再谈可靠性、成本逐步降低。”张涛说,大家在不同维度上推进具身智能的发展,是互补的过程。

在技术路线上,光象也没有选择当下流行的“模仿学习+遥操作数据”的范式,而是押注强化学习,尤其是仿真环境下的强化学习。

“从第一性原理出发,仿真数据是唯一有可能实现规模化扩增的方案。”张涛解释,通过堆显卡、并行训练,可以直接让数据量实现指数级增长。而遥操作数据即使成本在下降,本质上仍然是“线性关系”——要更多数据,就要投入更多资源。

为什么是汽车制造

在众多工业场景中,光象首选的落地赛道是汽车制造。这不是一个容易的选择——汽车产线对节拍、精度、可靠性的要求极为严苛。

张涛解释了背后的逻辑链条:首先,汽车是当前最大规模、复杂程度最高、同时又最标准化的规模化工业。“除了汽车,你几乎找不到第二个这么大的规模,还这么难。”

其次,汽车产线的高度一致性,为机器人落地提供了相对有利的条件。“一个35米长的工位,要干的事情相对集中,机器人既可以规模化落地,又能快速实现工位价值。”

更重要的是,这恰恰是最好的“练兵场”。“当我们的机器人在这个场景里能够符合完整的节拍要求、性能要求、品质要求时,就意味着它已经有了非常强大的技术能力。”张涛说,再把能力泛化到3C、电子等其他工业场景,就是顺理成章的事。

而对于行业热门的“灵巧手”,张涛的态度几乎是“反潮流”的。

“我们内部去年有个判断:短时间之内先不考虑。”原因很简单:产线工人干活,不是只靠一双手,而是用手搭配专业设备、专业仪器去完成操作。

张涛举了个例子:“用一个灵巧手抓着扭矩扳手去拧螺丝,看起来很拟人。但对工业应用来说,这是很冗余的事——增加了中间环节,降低了可靠性,还大幅提高了成本。”

与车厂“共舞”:不搬箱子,干真活

据张涛介绍,光象的Phi-Bot X1已经在一家头部车企的产线上完成了真机验证。在2026 ATC展会现场,这台机器人连续3天、21.5小时上下料全流程作业,零失误、零中断。

张涛特别强调,这和行业常见的“机器人进厂搬箱子”不是一回事。光象选择的上料工位,涉及抓取、移动、翻转、精准对孔、放置等长程复杂任务。在双孔同时对准的高精度作业中,X1仅靠本体感知就能实现毫米级动态位置精度,角度控制在0.3°以内。

在与车企的合作模式上,张涛将其分为三个阶段:首先是场景选择,车企提出需求,双方共同判断哪个工位最有价值;其次是迭代开发,从实验室模拟到测试产线,再到正式产线;最后是评估验证,确认是否达到预期效果。

“我们不是一个简单的供货商角色,客户也不是简单的采购方。”张涛说,“大家共同探讨新技术路径能以什么方式落地,以及怎么最大化扩展应用价值。”

不担心车企“自己造机器人”

对于特斯拉、小鹏、理想等车企纷纷布局机器人的趋势,张涛的看法出奇淡定。

“所有车厂最终服务的客户都是C端用户。他们做机器人,是为了开发下一代智能终端,而不是为了给自己的产线用。”张涛算了一笔账:理想的产线就三四条,如果机器人只给自己用,“不符合商业逻辑”。

在他看来,具身智能是一个海量市场,不会只存在一家或几家公司。模型、本体、每一个细分场景,都会有各自的头部玩家。“我们相信自己在里面会有一个不错的位置。”

光象科技在半年内连续完成了种子轮、天使轮和天使+轮融资,累计金额超1亿元。当被问及“钱够不够用”时,张涛回应到,“我们要把让机器人真正进入产线干活,打磨好软硬件,这需要大量的研发投入——本体能力、模型库、技术平台都需要资源。”

他明确表示,融资活动是为了支持战略落地,两者是匹配的。只要还在推进技术和业务,就会同步推进融资。

至于资本寒冬中创业公司的生存困境,张涛显得并不焦虑:“具身智能未来能产生的价值非常高,对比下来,现在的投入其实没那么高。”但他也承认,行业一定会经历风雨,“我们会坚定地按照自己的技术和业务节奏走。”

在采访中,张涛多次提到一个观点:今天的具身智能行业,最缺的不是技术噱头,而是“真实的生产力”。

从光象的路径选择来看,这家清华系公司正在走一条与主流叙事截然不同的路——不做“跑马拉松”的明星,不做“弹钢琴”的网红,而是让机器人进工厂,干那些重复、枯燥、甚至有灼伤风险的苦活累活。

这条路更难,周期更长,但或许是具身智能真正走出实验室的路径。

特别声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。
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