不喂数据，让机器人长出“本能”：一个学者的浪漫与野心

「一场商业大冒险。」

文｜郭英姿 巴芮

编辑｜巴芮

2025年9月，橡木果机器人账上只剩10万元。姜峣，这位哈佛博士后、清华大学机械工程系副研究员，也是橡木果的发起人终于意识到：公司已经站到了生死边缘。先说一下，橡木果做的不是机器人本体，也不是负责规划任务的上层“大脑”，它虽然做整机，但核心专攻机器人操作——抓放、装配、插拔和旋拧。现阶段，它把产品重新定义为由双臂、双手和模型组成的软硬件一体生产单元。但这不重要，真正的分野在技术路线，姜峣坚持多年的“本能驱动”：让机器人不依赖海量预采数据，在接触中探索，在操作中学习。本能这事儿有点复杂，后面再解释。那时，橡木果已经成立近一年，却从未融资。并非没有投资人找上门——2024年底创业之初，正值热钱加速涌入具身智能的年份，当时资本也最追捧高校系团队。深耕机器人操作近15年的姜峣和带出来的8名清华机械工程系博士，恰好长在资本的审美点上。上门的投资人一波接一波，但都被姜峣拒了。出于一种学者式的骄傲与戒心，他不信任资本。硬是靠卖触觉传感器、接项目撑了一年多。但要做成一家能够定义机器人产品与模型的公司，光靠一年500万的营收是远远不够的，哪怕在人力上的支出已经压缩到了一名清华博士每个月只能给自己发2000块工资。这是一个极其昂贵的终局。但他偏偏熬到了资本市场对学者创业质疑态度达到顶峰的时刻，才出来融资。当时一篇题为《“抱歉，不投教授创业了”》的文章，挑明了当时一级市场的情绪。后来成为股东的一位投资人，曾长期每月见他一次，观察他如何快速迭代成一个真正的创业者。今年3月，橡木果完成了近亿元种子轮。但估值还远比不上那些同期的具身公司。「暗涌Waves」获悉，日前，橡木果又完成了新一轮融资，这轮入局的是招商局创投和蔚来资本。但情况又发生了新的变化，泡沫警报四起，投资人开始追问具身的商业闭环在哪里，甚至姜峣发现有些投资人已经“应激”了，上来就直接拒绝具身的叙事。而姜峣讲的"本能驱动"，又与这个行业主流的数据驱动范式完全相反，听起来反常识又难理解：机器人怎么有本能？姜峣为此向投资人和媒体解释过无数次。拆到技术底层其实也不难理解，就是让机器人的“手”自己做决定——嵌在末端执行器里的Natus本能模型，根据触觉信号就地判断该往哪儿探索、使用多大力度，不必事事等待上层“大脑”下达指令；动作重复得足够多，电机还会形成类似人的“肌肉记忆”。机器人由此可以无需预训练地启动操作，再将真实交互中产生的数据交给上层的Magis技能模型，逐渐从“能做”走向“熟练”。但本能驱动只是手段。姜峣的终极技术信仰是极简主义：用最小的代价，换最高的上限——以最高效、最低能耗、最简洁的方式，让机器人完成一项任务，因为越简单的方式，泛化性越强。这种技术上的极简主义，一度对应着商业上的被动。可那个昂贵的终局和不能散掉的团队，最终把姜峣推入了自己警惕又陌生的资本和商业世界，“所有老师去做商业化，都会被狠狠地上一课”。但姜峣已经学到了很多，他现在甚至会跟投资人“预聊天”，看重落地就讲落地，质疑技术就拆解底层逻辑。甚至学会了跟企业合作时该如何角力——宁可不收钱，也要换来头部产线的真实场景，“我要拿业务打磨产品，而不是用产品去拓展业务赚钱”。还重新定义了产品，承认传感器和机械手“不是产品，只是部件”，要去做一个能够重构产业链条的大生意。这是一个学者的浪漫与野心，如何被现实打翻又重建的故事。以下，是「暗涌Waves」与姜峣的对话（经编辑）：

Part01

解释一万遍的“本能”「暗涌」：一个数据喂养的机器人和一个本能驱动的机器人，第一次抓一个没见过的东西，我在旁边能看出区别吗？姜峣：能，而且很明显。数据喂养的，它上来针对桌上这瓶水是一步到位执行结果。本能驱动的机器人会有很明显的探索过程，像小孩一样。小孩所有的操作不是一上来就熟练的，它抓一个东西的时候，是沿着表面这么一点点地探索。最后可能掉了，它还能再接着去探索。「暗涌」：这样的探索不是更浪费时间吗？为什么不能一步到位执行？姜峣：一步到位是个假象。数据驱动是把能耗花在了前面——你在这个场景训练好了，换一个场景、甚至换一个物体，它都得重来。我们探索很快，而且探索只在开始。以化妆品场景为例，刚开始可能要20秒，探索完、动作策略锁定，后面就顺了。探索不是目的，而是从探索启动，让这件事进入工作。没有探索就没有交互，没有交互就没有数据。「暗涌」：但这样看，本能的探索更像是在绕弯路。姜峣：表面看像是在绕弯路。本能先定一个“期望”，就像只告诉你山顶在哪里、哪边是上坡，却不把上山的路线写死。机器人可以从不同位置出发，在接触中不断判断自己是不是离目标更近，最终都能到达山顶。数据驱动则是提前把一条路线告诉它，动作从一开始就被定死了。本能允许它根据眼前的物体和自身状态，找到最适合自己的那条路。探索只是启动的方式。反复做熟以后，这套动作会沉进电机，形成肌肉记忆，最终以更高效、低耗的方式完成任务。「暗涌」：机器人怎么有肌肉记忆？它的肌肉是什么？姜峣：就电机嘛。所谓肌肉记忆，就是反复抓取以后，电机端记住了“这样的手感应该上多大的力”。下次遇到类似情况，这个反应可以直接出来，不必再从头探索。「暗涌」：你们一点数据都没买过吗？姜峣：从来没买过。但我们不是不要数据，只是改变了数据的获取和使用方式。机器人可以通过端侧的Natus直接跑起来，跑起来之后会生产100%真实的实时数据，之后，这些数据可以被Magis技能模型所使用。「暗涌」：有人说你们的“本能”就是一套触觉传感器加一个聪明的力学结构。你怎么看？姜峣：这个理解很浅。整个事情分四层：第一层是信息感知，传感器是用来拿信息的；有了信息，才有第二层——对信息的理解，这才是本能；有了本能，才能涌现行为；最后才是运控执行。传感器只是第一步，没有它后面都不用谈，但有些人拿了第一步就直接去干第四步，把中间两层暴力跨过去，上限不会高，代价还非常大。当然他说的也不能算全错，我确实需要信息。只不过他把“信息”理解成了传感器，把“对信息的理解”理解成了力学结构。「暗涌」：那触觉反馈给模型，模型再给指令，中间是否会有延时？延时这事儿挺致命的。姜峣：延迟对操作来说是挺要命的。触觉真要传回“大脑”再返回来，要拿的东西早掉了。所以行为直接截断在电机端，就地处理。本能驱动放在操作层，帮机器人快速适应变化，“大脑”只做宏观层面的规划。整个架构上，规划和执行必须分开：我在底层实时处理，干完了，再把信号传上去。

Part02

与主流相反的路「暗涌」：本能驱动现在能干什么，不能干什么？姜峣：本能是一个短程的行为反射。但凡是短程的任务，抓放、装配、插拔，旋拧都可以，动作很明确，但你要根据这个东西来确定你的力。不能干的是需要跨任务语义的事情，比如叠衣服，你得先告诉我什么是衣服。那是大脑层模型更擅长的。「暗涌」：那你为什么不做“大脑”？这赛道现在很热，估值也高。姜峣：这取决于你对自己团队能力的认知。规划是“大脑”侧的事，要拿大量数据去构建模型、训练模型，我们100%干不过他们。但下面这层是接触行为，没人能跟我们比，操作是实时处理的，时变、又差异化，非常难。我们不可能做全栈，就坚定地走自己最强的地方，剩下的交给生态合作——你不可能把所有东西都吃下来。「暗涌」：把人的这套本能迁移到机器人身上，最核心的一点是什么？触觉吗？姜峣：不是触觉，是要理解操作行为。这个事情非常难做。你需要在无穷尽中，找到一些不变的东西。「暗涌」：18年就看到了这个解法，那会儿甚至没人做操作，你为什么不出来做？为什么直到24年——VLA都已经成为主流路线了，才出来成立公司？姜峣：创业的念头我早就有。16年临近博士毕业时就有过一次选择，当时股权都谈好了，CTO的职位，但我觉得那个赛道太小，不符合我们愿意干一辈子的事。真正意识到要用创业来加速这件事是24年，团队第一个人要毕业了。人在，这个事情就在，人不在，这个事情就做不下去了。这8个博士生都是我自己带的——18年我在清华建组研究本能驱动，一年只招一个博士。我要把他们留下来。而且这件事不是在大学里做一个模型就能解决，它需要从技术、到产品、到应用不断迭代。而且当年年中，有家公司突然融了很多亿，那个速度和声势，很受冲击。再不出来，这事儿就轮不到我们了。「暗涌」：但你们毕竟是一条很新的技术路线，甚至跟主流相反，投资人对你们什么态度？姜峣：最头部的那批投资人，其实非常认可新路线，但他们不着急出手——对估值一点都不敏感，10个亿、100个亿都无所谓，他们要的是确定性，在等我们在这个生态位里立住的信号。而且这一两年变化非常大，投资人开始反思具身，态度两极分化得很明显。有些人对“具身”这俩字都应激了，上来就跟我说，不想看到“具身”两个字。现在我见投资人，会先做个“预聊天”：看重落地的就讲落地，对技术乐观的，就给他拆底层逻辑。

Part03

承认自己没有产品「暗涌」：还在卖之前的产品吗？触觉传感器这些。姜峣：不卖了。头部的本体公司基本都买过，现在还有人很想买。那些东西是中间形态，赚这些小钱，会把整个团队陷进去，你就没办法all in最重要的产品。我们是高科技公司。「暗涌」：什么时候意识到不对劲的？姜峣：今年5、6月。大家表面非常繁忙，但全是在做定制。我一直想回避上一个时代工业自动化那种case by case做项目、做交付的逻辑，结果做着做着，我们就变成那样的公司了。我的要求是一个行业做10个亿，不能在100个行业里每个做1000万。这说明产品没有可复制性，没有通用化。所以我们承认自己没有产品。「暗涌」：承认自己没有产品？姜峣：对，这是个很大的坎。之前我们认为触觉传感器、机械手就是产品，后来我跟他们说这不是产品，只是产品的一个部件。真正的产品是一个解决方案，是用户真正需要的东西。那个生产单元才是最重要的，其他都是中间形态；你赚的那点小钱，会把公司这点人消耗掉。所以产品必须重新定义：从用户真正的生产端出发，看什么是容易生产的，从硬件体系到软件架构，把产品的边界整个重新定义一遍。「暗涌」：重新定义后的产品形态是什么？怎么才能一个行业做10个亿？姜峣：不再是一个个部件，而是一个标准化的生产单元——双臂、双手，加上那一套本能模型，抓取、旋拧、灌装都用这一套；从生产端看，什么是容易生产的，它就长什么样。商业模式也跟着变：小批量就租赁加服务，大批量就直接建产线、一次性投入，往后是耗材加服务。只有这样东西才可复制——一个标杆做出来，后面的覆盖就顺了，这才谈得上一个行业10个亿。「暗涌」：听说你们最开始想进汽车产线，没进去？姜峣：我一开始想做汽车，后来发现根本不可能。工位你也塞不进去，节拍根本跟不上，人家可靠性要的是4个9、5个9，你两个9到3个9都很难做到。后来我才明白，选客户要有标准：痛点要极痛——SKU上千、换产频繁；要非常赚钱；比如要出海。「暗涌」：我知道你们之前跟一家日化公司有合作，是怎么促成的？姜峣：机缘巧合。他们太符合我们的标准了：不是上市公司，老板自己说了算；非常赚钱；而且对柔性生产极其热衷；他们老板热衷去改体系，因为这种是劳动密集型，到海外不好招人；另外SKU极其庞大、非常难做，你要能把它搞定，基本就是柔性生产的极致了。工业自动化的战场千万不要去打，你打不过别人，你要在自己开辟的战场里去做事。

Part04

新战场「暗涌」：新战场的商业进展如何？姜峣：我们选用了一个非常大的商业模式，它对现在的生产制造是一个颠覆。我们跟合作方是共建方式。他给我提供需求场景，我们出技术和产品；他们从设计阶段就把需求给进来，甚至把没上市的产品开放给我们。我先给他一个甚至不成熟的产品，在真实生产里做测试，把生产数据积累下来，我们再快速迭代。下一步不是把机器人硬塞进原有产线，而是做一个独立的柔性具身生产岛——他只要给我派单生产，我们再一起构建下一代产线。「暗涌」：人家愿意给你这么大的主导权吗？重新定义产线成本也非常高。姜峣：这事就得谈。前提我花了半年的时间证明了能力。这个客户非常有钱，也有魄力重构下一代产线。他们老板一直想做“生产即服务”——用订单直接驱动机器人。别人认为他是个疯子，但他一定要做。一个很重要的模式是，我们不把前期研发和产品打磨做成传统的甲乙方项目，而是双方共建：对方开放真实需求、生产场景和测试资源，我们投入技术与产品能力，大家一起把产品跑通。我看重的是他的场景——他们是最头部的客户，场景最值钱。我要拿业务打磨产品，再用产品去拓展业务赚钱。我现在所有模式都指向一点：我要在最短的时间内做最多的迭代。「暗涌」：你是被卷了吧？姜峣：对。现在合作方很激进，希望我们基本上三天一迭代。我们以前做过一周一迭代，一个月感觉要死一样，但产品进展非常快。可这不持久，还是要有一个好的模式，但小公司最大的优势就是迭代。现在技术路径要迭代，产品也要迭代。以前我们总想在内部慢慢做一个各方面都很好的东西，后来发现不能这样——到了生产端，别人可能根本不需要。现在产品的第一需求只来源于商业化，不来源于我们内部任何一个人。「暗涌」：你们的商业化模式有点像Momenta？姜峣：有点像。但我们需要硬件载体在真实物理世界里产生数据，再去做上面的模型。我们要做的就是标准化的通用生产单元。这个很值钱，因为中国有成千上万家企业，你只要把能力赋予它以后，它会疯狂地卖出去。但在这之前，我们要做好我们的标杆，让别人知道这个模型怎么去用。「暗涌」：现在标杆有几个？分别都是什么行业？姜峣：4个。具体哪些不说了，得保密。「暗涌」：你跟化妆品公司共建产线这件事进展到什么程度了？把这件事干好了，是不是就等于向资本释放了生态位里的信号？这个信号什么时候会出现？姜峣：差不多一年时间。这一年其实对我的压力非常大，因为你要在一年里疯狂迭代，拿出东西证明你是可行的。这个信号最重要的一点是：我要的是具身真正具备可行的商业化逻辑，这个走通不只是技术，是从技术变成产品、变成商业模式，很难。「暗涌」：你们为什么不做To C做家庭机器人？姜峣：一个前沿技术，基本上是在工业和航天里面先成熟，再往民用里推。比如汽车的发动机技术、材料技术。服务型机器人，也就扫地机器人现在跑通了，在家用里面做操作很难的。最重要是先活下去。大家都会算数亿家庭这笔账，可做了商业我才意识到，可能性是可能性，必然性是必然性，可能到必然中间差了十万八千里。「暗涌」：金句。姜峣：（笑）漏斗最上层这个东西不要认为这是你的，漏下来最后那一点东西才是你的。

排版｜王家玙图片来源｜Unsplash