对话智元总裁彭志辉：去年营收突破10亿，机器人商业化关键拐点已至

“我们不缺钱”，在 4 月 17 日的媒体群访中，智元联合创始人、总裁彭志辉多次说到这一点。语气透露着自信。 1993 年出生的彭志辉，过去以“天才少年”闻名，如今距离他和团队创立智元机器人不过三年多。

接受30多位记者群访时彭志辉称，智元在业内已经处于“断崖式领先”。

这样的自信从营收上或许可以佐证。智元董事长兼CEO邓泰华在当天的演讲中公开一组数据，智元成立第一年营收30万人民币，第二年营收6000多万，到去年突破10亿营收，每年实现20倍增长，“是中国从创立最快过10亿营收的机器人公司，也是中国从创立到最快过10亿营收的AI公司。”

4月17日上午，智元在上海张江会堂举办“2026智元合作伙伴大会（APC2026）”，参会人数高达到两千五百多人，彭志辉无疑是现场最受关注的焦点。

演讲时彭志辉宣告，具身智能产业正式迈入规模化商业落地的关键拐点。他认为，资本市场已不再为炫技式demo买单，唯有真实的商业化价值才能支撑技术持续迭代。

彭志辉提出，2026年是行业取得突破的重要时间窗口，这源于三大核心要素的同步成熟。一是大模型让机器人实现了对世界的理解与泛化，二是机器人本体跨越可靠性门槛、达成年度大几万台出货的规模化量产能力，三是部署规模扩大将驱动数据飞轮进入指数级加速阶段。

“数据飞轮部署的机器人越多，飞轮转的越快，采集的数据也越多，模型的训练能力肯定也就越强，这个飞轮一旦转起来就将产生指数级的网络效应，智元的判断是2026年飞轮也是会开始加速转动。”彭志辉说。

这一判断与全球产业趋势同频，特斯拉、英伟达、波士顿动力等巨头均已将重心转向物理世界AI与机器人规模化落地，而具身智能作为覆盖数字与物理双世界的核心token消耗场景，将成为AI时代新的生产力基础设施。

演讲中，彭志辉深度阐释了智元“一体三智”的具身智能落地范式，即以机器人本体为基础，协同进化运动智能、作业智能与交互智能四大维度，同时定义了从L1到L5的技术演进路标。

彭志辉称，智元是全球为数不多具备四层全栈技术能力，且完成万台规模量产验证的企业，而具身智能落地的核心逻辑，已从“销售硬件产品”转向“交付可量化的业务结果”。唯有更低的人工依赖、更高的稳定性与可落地的收益，才能真正打开产业市场。

上午长达一小时的演讲结束后，中间休息仅半个多小时，彭志辉即赶来媒体群访间。群访时间原本限定为半小时，记者们被要求每人只能问一个问题，于是话筒从第一排开始，沿着回形针般的轨迹传递了下去。

30多位记者对彭志辉进行“轰炸”，甚至问出一些犀利的问题，以至于群访时间被拖至40分钟。尽管彭志辉脸上露出一丝疲惫，在全程四十分钟的群访里，他一直微笑着回答问题，偶尔也不失幽默。

作为B站拥有两百多万粉丝的UP主，群访临近结束时一位记者问他何时更新B站，他笑着说：“有生之年吧。”

以下是包括中新社、澎湃、白鲸实验室等访谈彭志辉的内容，为了方便阅读，我们做了精简处理和结构划分。

01

“我们跑得快了一点”

问：最近很多同行都在官宣融资，智元有没有相关计划？

彭志辉：首先我们现在确实不是很缺钱，一方面得益于商业化进展。刚才也有介绍，我们的融资规模也在变化，25年获得融资超过十亿，今年会有数倍增长。

具体来看，我们的商业化节奏已经能实现自我造血，对外部一级市场资金需求没有那么迫切。同时我们整体的运营节奏，做什么事，花多少钱，都有明确规划。拿太多钱不一定就是好事，也可能因为拿太多钱，公司股份被稀释，反而活不下去。在融资和运营、支出等方面，我们有统筹规划，是做的非常好的。

我们不少子公司，融资比我们当时想象的要快得多。我们确实不缺钱，现在更看重商业化能力的提升。

问：你们拆分出来的几家比如擎天柱，四足这些业务，它距离完成扭亏为盈，大概还有多长时间，谁会是最快完成的？你也提到它们也在市场上融资，能否透露一下融资的进度情况？

彭志辉：任何一个行业发展初期是需要大量基础投入的。我们今天也讲了，可能会投1%到2%的钱做生态建设，包括早期的数据建设，算力建设，这个资金消耗都是非常大的。包括刚才讲的投到供应商，短时间内都是没法算这笔账的，短期内也不会盈利的。但是为了未来整体发展走得更顺，我们还会坚持做大规模的投入。

我们成立只有三年，实现了破万台的量产规模，全球就我们一家，我们也是唯一一家全栈公司。我个人觉得我们是断崖式领先，团队的整体战斗力真的非常强。

现在我们确实有一些业务部，如果把刚刚提到的早期的基础投入抛除的话，已经实现盈亏平衡。像我们的灵犀、Genie，商业化表现非常好。

我们重新定义了具身机器人的形态，比如灵犀推出时，就是行业第一个面向下一代的商务的智能交互终端。它是一个终端，而不是一个半自动的机械化装置。这个终端的定位也引导了我们整个技术研发与突破的方向，比如交互智能和运动智能上要足够拟人，有生命力，交互体验要足够好。我觉得这些早期的引领技术创新比追求商业回报更有价值。

这个也是刚刚我们提到的是358计划，就是营收从1亿、10亿，再百亿、千亿，它只是个顺带结果，我们更大的动机是想推动产业发展。

问：去年智元三月份估值150亿，后来有继续攀升吗？最近很多同行宣布估值过百亿或200亿。不知道这种估值排名，智元会在意吗？

彭志辉：不在意，没必要在意。

问：刚才你说智元已经断崖式领先，你怎么看宇树科技？

彭志辉：我觉得宇树是一家非常了不起的公司。它首先深耕了这么久，而且成立十年了。它本体的降本做的非常好，产品量产规模和效率都非常高，然后它的运动性能绝对是第一梯队。这些都非常值得我们学习。

我们可能的差异化在于说我们是全栈，除了做本体，运动性能，还有交付和作业。我们不是为了推出一个通用平台，而是为了把平台应用到场景里，给客户带来实际的生产力价值。

就像刚刚我们大会分享，我觉得未来任何一家想要进一步推动场景落地的公司，最终都会走到这个思路里——所有的训练能力都得建，只是一个先后顺序的问题。

我们是跑得快了一点，甚至比特斯拉还快。但我觉得我们的对手也值得尊敬。现在不是在一个存量市场内卷，这个蛋糕都还没做的足够大，大家是在一起推动整个产业往前发展，不用去比较。

问：机器人已经在一些工业、物流、生活场景中部署，怎么判断它走出demo阶段？

彭志辉：上午的大会，不知道大家有没有听到，智元机器人走在行业前面，它的核心指标就是你能不能给客户创造足够的价值。

具体来看，一是任务执行的准确度要高。以前的机器人表演都是在实验室里边，不要求成功率，环境也是相对约束的。现在进入到正式开放的场景，做一些复杂任务，这个成功率是要能满足上线的要求。我们前几天直播龙旗的平板产线上，我们的机器人就是8小时零失误，百分百成功率。

二是ROI一定要算得过账，客户为什么要选择用我们的机器去补充他的人力，而不是招更多人，肯定是我们在保证生产质量的情况下，能帮用户创造更多价值，降低生产成本。这一点非常重要。

还有未来真正要大规模的上量，对本体的要求也非常高，整体的耐用性，可靠性，当然成本也要低是吧？前几年，我们跟着整个产业一起培养一批高质量的供应商，比如核心的关节模组，电池供应商等。之前没有跟我们器件完全匹配的供应商能够提供符合标准的部件的，都是我们跟供应商一起打磨、联合研发，才达到今年实现量产超过万台的规模。

问：智元从擎天柱到昨天发布的觅蜂科技，一直在走平台化布局，这样部署的核心考量是什么？能解决哪些行业共性问题？对推动具身智能规模化落地有哪些推动的关键作用？

彭志辉：平台化的考量背后是以终为始的思路。我们的目的是推动具身智能在真实场景中落地，你要落地跑通一个场景，既要有足够稳定的本体，足够灵活运用的智能，又要有很强泛化性能作业水平，同时它还要作为人机接口，能快速的部署。它需要交互智能，跑通一个场景要求就是全栈、全平台你都要跑通。这也有助于我们做整个数据闭环。

真实世界里采取足够多、足够好的数据，这些数据支持我们迭代自研垂域大模型，模型会提出对本体的要求，本体根据场景不同的边界适配它的形态，是四位一体的飞轮。

所以，我们只有做全栈才能把飞轮转起来。

02

中美的差距没有那么大

问：发布会上你说智元是全球唯一一家完成“一体三智”布局的企业，但是完成跟完美肯定还有差距，这四层中，你认为哪一层是智元过去一直的卡点和明显的短板？接下来如何实现短时间攻坚？

彭志辉：卡点还是很多的，我们毕竟也是一家年轻公司，不可能上来什么都有。比如作业智能，我们跟海外的一些头部具身模型公司还是有差距的。海外在原始的基础理论创新，特别是AI领域，走得比较早，比较快。比如最早的大模型transformer架构，都是海外先提出来的。

国内虽然在追赶，差距没有那么大。AI领域的人才大部分都是华人，虽然可能短暂在国外，但是战斗力很强，我们会追赶得非常快。工业体系的搭建可能需要时间，没有那么快。

我觉得国内有一个很大的优势，就是我们能够在一个充分开放的场景里，快速利用好整个制造业的供应链、制造链，跑出全球最好的具身智能。

核心零部件上，我们现在虽然做得足够好，但未来还有提继续提升的空间，比如把一些新材料引入进来，让它能够更轻量化，更轻柔、更亲和地跟人深度交互。这些底层技术，还需要突破。

问：你刚刚提到不缺钱，目前在产品提升生产力的过程中最缺的要素是什么，以及眼下最需要完成的任务和目标是什么？

彭志辉：如果从智能化水平来说，最缺的是数据。因为跟训练大语言模型的数据体量相比，具身领域的智能可能差3-5个数量级规模，数据缺口很大大，要求比较高，还要求物理世界各种接触，力，摩擦力、重力等等，这种高维的数据采集成本也非常高。

这也是为什么我们一直在推数据采集产品的商业方案，比如人机合一的数采产品，同时我们也在积极地建设各种开放数据，数据集的生态。今年可能会逐步开源百万小时量级的具身数据，明年可能要上千万，这个在行业里也是遥遥领先。

问：你认为在算法层面中国人形机器人与美国的特斯拉、FigureAI差距大吗？

彭志辉：他们机器人还没有量产，真实的线下场景也没有看到。其实没有办法评估它们现在的效果。现在只能通过他们宣传的效果去判断，宣传效果当然是非常好的。

国内跟海外的差别在于说他们的基础前沿创新做得比较好，但是中国在工程化落地、供应链整合，还有包括场景的丰富度上是有很大优势的。如果说要看谁能先把机器人变成现实世界里的生产力工具，我觉得中国目前是领先的，但是如果说要讨论谁能定义下一代通用机器人的终极形态，他们反正愿景是讲得非常好的。

问：智元一直坚持做机器人大脑，GO2和GO1的本质区别是什么，外界看到这次发布了很多模型，哪个对机器人大脑起到决定性作用？

彭志辉：我们讲一体三智，不同领域的数据要求和模型本身的架构还是有很大区别的，是VLA架构、视频模型架构，还是小模型架构，不同的智能对模型要求不一样的。

我们一开始是分开发展的，某个领域追求单项指标做得足够强。比如运动模型，要求动作跟随精度、鲁棒性要足够好，先把这块做到最好。对具身来说，GO2希望任务执行成功率要做得足够高。

对于仿真世界模型来说，要求渲染精度做到最好。一开始分开发展，最后我们觉得可能还是会往一体三智的方向，融合到一个大模型里。

03

生态用的人多了，就会形成事实标准

问：你也是青年创业者，现在具身智能发展到这个阶段，年轻人如果想创建自己的机器人品牌还有机会吗？为什么？你现在的偶像是谁？

彭志辉：我觉得现在机会应该更多，只有在变动的环境下才有足够大的机会。AI快速发展，现在也出现很多所谓的OPC，一人成立公司门槛更低。大家一定要迈出第一步，先出来，这个很重要，然后才会有更多的可能。

我个人的偶像，之前有一些，但是现在可能没有特定的，非要说的话，可能每一位推动产业变革的无名英雄都可以是我的偶像。

问：26年1月1日，你发布一个非常小尺寸的机器人，我很好奇，为什么你会想做这种超级迷你的机器人，这是你的想法，还是智元的想法，现在进展到什么程度了？

彭志辉：如果关注我以前DIY视频的同学可能知道，我很喜欢搞那种小东西。所以起源也是我们发布的行业最小的全新力控，我把它定位是面向C端消费者这样一款产品。

现在整个市场还没有这种面向C端的、能够大规模上量的人型机器人。我们希望能做第一个，当时他们也做了一个产品设计，不过这个产品放在智元的子公司-上纬新材，属于上纬新材独立的产品，跟智元没有关系。

问：你如何看待自己在公司的定位，和董事长邓泰华之间是如何分工的？

彭志辉：其实大家关注我的都知道，我的账号也不更新了。我作为公司的CTO，主要角色还是发展产品和技术，还有团队管理。实际上，邓总这边更擅长战略还有商业的培训，我更侧重技术演进和产品定义。我们俩其实是非常互补的，在重大决策里面，配合的也很好。

公司除了我们两个，也有很多其他的优秀人才，很多决策包括一体三智其实都是管理层共同思考的。这个结果就是我觉得我们配合的非常好。

问：你们怎么定义和合作伙伴之间的界限？是倾向于做那个全栈解决方案提供商，还是说只提供机器人大脑和本体，有合作伙伴二次开发。

彭志辉：这个其实讲的很清楚，我们提供基础平台，还有一些生态组件，基于我们跑通实际业务场景做最后一公里，做场景扩展。

问：现在具身智能路线还没有收敛，行业标准也不统一，出现重复造轮子情况下，机器人行业怎么协力攻坚？

彭志辉：行业发展早期，可能都会有这些问题，因为没有形成标准化。我个人很惭愧，担任工信部的人形机器人与具身智能标准化技术委员会副主任委员。

我也参与标准建设，国内有上层引导，大家更容易合心齐力推动发展，对我们来说，一方面继续扩大本体部署，让更多机器人进入真实的工作流采集数据。比如我们开源的AGIBOT WORLD数据集，吸引更多的三方开发者、产业参与者共建，形成一个网络生态。

这个生态用的人多了，就会形成事实标准，这也是我们推进标准化的一条路径。

问：现在智元很多合作伙伴都是汽车产业公司，看起来是靠汽车供应链来做量产，你觉得汽车供应链，能帮机器人解决的最关键问题是什么？

彭志辉：供应链制造体系，我觉得是完全可以复用的。我们现在招了很多类似NPI（硬件设计完成后，承担交付给EMS代工准备的工程师角色）的岗位，很多岗位都是制造导入，从汽车行业挖来人才，他们基础素养肯定可以复用的。

另外，汽车本质上可以理解为简化版本的机器人，一个只有四个轮子的人。这也是为什么现在很多车厂也开始布局机器人，最典型的是特斯拉，也是行业标杆。因为它的感知能力，对环境感知，决策系统，一些基础的零部件、传感器、机电，都是非常强的。虽然没有成熟的完整的成品模组可以复用，但它的技术是可以复用的。比如汽车的三电系统。

现在主战场不一样，很多车厂处在智驾这条路没有跑完的阶段，不会投足够多资源到新兴赛道，我们是ALL IN具身赛道，提前建立技术和生态的壁垒，这是我们未来跟他们竞争的底气。

问：硬件和软件都在迭代，迭代的速度是不一样的，从行业来看，如果1-10分，这两个方向分别在什么阶段。因为普遍感觉机器人在运动智能上有很大的提升跟突破，今年会有其他突破吗？

彭志辉：硬件跟软件是协同去推进的，多条线相互影响。如果本体性能不够，模型再好，它执行不出来，模型需要知道本体的设计，什么传感器，配置在什么位置，都是相互耦合的，只有协同推进才能到达一个最优的系统化效果。

这个过程在早期肯定是不确定性比较高，所以要求我们要有足够敏捷的迭代效率。这也是为什么现在每个系列每年都会推出一款新产品，迭代速度非常快。手机这么成熟的东西，它一年也就推出一款新品，机器人比汽车还复杂得多，那我们现在也保证这个迭代效率。

今年会有比较大突破的，我认为是交互能力。这一块目前还有很多工程化的难点需要突破，我们今年会加快攻关，到Q3/Q4时，大家就能够在真实的日常生活里，比如去某家商场吃饭，买衣服，看到智元机器人在跟你交互。

问：机器人真正进入家庭，还需要多久？包括量产节奏，关键卡点是什么，以及成本多少才能被大家接受？

彭志辉：一千个家庭，就有一千个家庭环境，每位家庭成员的状况也不一样，要实现的任务更是千奇百怪，还涉及到跟人亲密交互，安全性要求比工厂要高出不止一个纬度，工厂里出事故顶多是做坏了一个零件，但家庭里可能就伤到人了。

我们肯定要遵循技术发展的客观规律，先易后难，先找简单场景做复杂任务，比如工厂里做类似的装配，分拣任务。所以技术程度已经匹配的场景，优先落地，当本体规格提炼的足够成熟，成本通过上量的规模效应降得足够低，才能真正进入家庭。

我们在考虑未来通过一些可能不太直接的方式进入到家庭里面。现在也有集成服务订阅的形式，未来机器人可以提供类似滴滴打车服务，叫个机器人去你家里干活，远程有一个人类监管、兜底，避免了刚才说的任务太复杂导致完成度不高以及安全性风险。

通过这个过程，我们收集真实的数据，帮助迭代模型，迭代问题。最后逐步的可能降低人类参与者的比重，从一开始的50%降到20%，甚至更低，这当然需要很长的周期。我个人判断，因为我们今年已经算工厂落地了，未来3年，智能水平和泛化性逐步提升，5年之后会逐步进入家庭，大概是这么一个节奏。

来源：白鲸实验室

凤凰投诉平台正式上线！专治金融消费乱象，帮你讨回公道！

如果你也遇过这些糟心事儿：贷款被收砍头息、高利贷压身；存钱时被忽悠，存款莫名变成保险；银行卡扣费不明不白，被霸王条款逼得有苦说不出……

你只需一键提交投诉，“凤凰投诉”将持续跟进，让你的声音被听见，推动问题解决。

平台同时覆盖全品类消费维权：医美套路陷阱、新能源汽车数据虚标、旅游出行强制消费、互联网霸王条款、数码/AI 产品虚假宣传、餐饮卫生乱象等所有消费不公，我们也将倾力为你发声、助你维权！