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数据库10 年机器人老兵：具身智能的真相，可能和你想的不一样
在这个被大模型和具身智能席卷的时代，科技圈每天都在被各种炫酷的机器人 Demo 刷屏。今天是一个打拳击比赛的人形机器人，明天是一个能叠衣服的灵巧手……在资本和舆论的催化下，仿佛人形机器人马上就能来到你的身边，进入你的家庭。
如果把目光从「具身智能」稍微挪开一点，会发现机器人这条赛道其实早就跑了 10 年。在镁光灯没有关注到的地方，有一批人已经在船坞、化工罐、风电塔筒这些又脏又险的现场，死磕磁吸附、负压吸附、超高压水射流等技术。
史河科技创始人&CEO 许华旸，就是这样一位 10 年老兵。2017 年，清华博士毕业第二天，许华旸就在五道口附近租了间办公室，一头扎进高空机器人这个当年没人看得上的细分赛道。
那时候没有「具身智能」这么性感的词，他们做的其实就是「干苦力」。最开始的几年，他们四处摸索，洗过北京南站的立柱，爬过新疆的风电塔筒，甚至研究过华为的通讯基站……
「在确保公司不死的情况下，尽可能多地去浪，去试探物理世界的真实边界」，许华旸这样形容那段探索的经历。
最终，他们硬生生在「船舶除锈」这个场景里撕开了一条口子。然后是石化储罐的除锈喷涂，以及风电火电的打磨检测领域，从卖设备到做租赁……史河用近十年的时间，把一个没人愿意干的苦活，做成了一年数亿元营收的生意。
这种在真实商业世界里被「毒打」出来的务实，让他在面对诱惑时保持着克制。当特斯拉在 2022 年发布 Optimus 时，许华旸内心是有冲动的。作为一个科幻小说爱好者，他当然有人形机器人的情结。
但他和史河选择了按兵不动。在他们看来，人形机器人短期内根本无法真正落地，当时正处于技术成熟度曲线的第一次上升期，泡沫很绚烂，但也还没破裂。被真实商业社会「捶打」过的史河，更愿意做一个耐心的猎手，等待泡沫破裂、供应链成熟后再大规模入局。
除了人形机器人，当下最火的概念莫过于「世界模型」。业界有一种信仰，认为必须像大语言模型那样，自上而下地直接训练出一个通用的底层物理基座。
但许华旸却给出了不同的判断。他认为，物理世界极其复杂，指望天上直接掉下来一个通用的物理世界模型，可能性微乎其微。数字化 AI 的发展路径像是先「打」下大城市，自然就控制了「交通要塞」；但物理 AI 的演进，更像是「农村包围城市」。必须由各个垂直领域的开拓者，把各自场景的模型做到极致，未来才有可能拼成一张完整的通用物理世界版图。
基于这种认知，史河坚决不碰底层「大脑」的研发，只调用最顶尖的大脑，把核心精力放在打磨高可靠性的特种本体上。他们最看好「世界模型与强化学习」结合的技术路线，而史河在多物理场仿真方面的积累，是构建高保真世界模型的基础。
在具身智能领域，有一个所有创业公司都绕不开的终极痛点：数据墙。当下多数初创服务机器人公司，往往需要花重金雇人或众包来采集数据，资金消耗极大且很难跨过「数据墙」；自动驾驶领域的玩家，则是通过用户买车无偿提供行驶数据，形成了免费采数据的正向飞轮。而史河科技走通了最特别的一条路：赚钱收数据。客户花钱购买他们的特种机器人服务，机器在工作的同时，也将真实的工况数据回传。
回顾这十年的创业历程，许华旸曾与美团创始人王兴有过一次深聊。那次对话给他种下了一颗极其重要的建议——必须重视商业。
在通向未来的路上，史河走得非常务实。当整个行业都在痴迷于「通用大脑」和「人形机器人」时，史河科技却把筹码压在不起眼的特种机器人上。他们干又脏又累的活，赚取真实的利润，同时喂养着通向未来的数据飞轮。
以下为极客公园张鹏和史河科技许华旸的对话内容，部分有删减。
01
在没人干的苦活里，
撕开数亿营收的口子
张鹏：回顾过去这十年的机器人经历，你们最初是如何切入并做出选择的？
许华旸：史河成立于 2015 年 9 月，正好赶上国家提倡「双创」的好时机。
2015 到 2016 年间，我出于兴趣做了一个迷你 PC 一体机项目。当时拿了天使投资，很快被产业资本看中并购，不到两年就完成了一次创业闭环。
2017 年我回学校准备博士毕业。期间没找工作，一心想着继续创业。其实在毕业前，我就已经调研好了下一个方向，基本锁定了要做机器人，尤其是高空机器人。
博士毕业的第二天，我就在清华五道口「宇宙中心」附近租了间办公室。从组建团队到技术研发，就这么一步步走到了今天。
张鹏：你刚才提到选择做「高空机器人」，这个概念我们怎么理解？当时为什么会选这个方向？
许华旸：按照国标定义，两米以上的作业都属于高空作业，坠落就有伤亡风险。全球这类从业者有 5000 万，中国大概 1000 万。在所有蓝领工种里，高空作业的安全事故率排在第一，这是绝对的刚需场景。
因为危险，年轻人不愿意干，老龄化加剧导致人工成本极高，基本排在蓝领工种的前三。企业用机器换人是要算账的，去替换这种高成本工种，投资回报期更容易算得过来。
从理性角度推断，我们参考了自然界的生物多样性。物种基本分布在地面、天上、海里和树上，其中地上和树上的物种最多。映射到机器人，就是陆、海、空和墙上爬。人类生活在三维空间，各行各业的建造、检测和维护都离不开高空作业，产业机会巨大。
当时这个领域的竞争也很弱。我是彼得·蒂尔《从 0 到 1》的信徒，希望找一个有前景的细分市场直接做到垄断。那时欧美已经有几亿美金估值的同类公司，而中国一家能量产的都没有。
所以我当时的初心，就是要在高空作业这个品类里做到中国第一，下一步做到世界第一，顺带把这些高危、极难险重的工作真正替代掉。
张鹏：你之前接触过这个市场吗？或者说，在机器人领域你自己有哪些积累？
许华旸：我非常喜欢看科幻小说，像阿西莫夫的《基地》系列、《银河系漫游指南》以及《三体》。科幻迷对机器人有天然的憧憬，我也幻想着未来机器人能进入千家万户。
但 2017 年那个时间点，人形机器人连稳定的双足行走都还是学术难题，更别说商业化了。所以在选择切入点时，肯定要找一个商业成功概率更大的。
我在清华读硕、读博到博后，研究方向一直都是机器人。当时主要偏向工业机器人里的细分品类，比如用于流水线抓取的并联机器人，以及用于数控机床加工的混联机器人。
所以，我对机器人的底层技术栈非常熟悉。至于最终选择高空作业这个具体场景，其实有些误打误撞。只是没想到当初这个误打误撞的「因」，让我们在这个赛道上一干就是十年，走到了今天。
张鹏：2017 年的机器人概念，面对的技术和关键能力和现在有什么不同？
许华旸：最大的区别，可以用美团王兴的一个比喻来概括，以前是功能机，现在是智能机。
具身智能出现以前的机器人都是「功能机」。当年大家都在做专机，连吹牛都没人敢说自己要做通用机器人。
当时的机器人公司把生态位切得很碎。工业机械臂要细分是做汽车产线还是 3C 产线，服务机器人要细分是扫地还是送餐，特种机器人分得就更细了。
另一个大不同是，当年上游关键零部件的选型还没有收敛，我们面临着很多的技术岔口。
比如电机到底用伺服、关节还是空心杯？立面吸附是用磁吸还是负压？底盘形态是履带还是轮式？——每个岔口都是一条需要真金白银去试的路。
我们早期拿的天使轮和 Pre-A 轮融资，基本全投进去做不同技术路线的预研了。直到把这些岔口跑通，才收敛到今天史河的技术形态。前两年的钱全花在了技术摸索上，到了 2018 年才正式定下产品方向。
张鹏：回到早期的场景选择，我印象中你们一开始做的是玻璃清洁？
许华旸：那只是我们尝试的五六个场景之一。当时没有太多商业嗅觉，各种千奇百怪的需求都找过我们。比如洗高铁站立柱、洗风电塔筒、检修高速公路的灯柱，甚至还有找我们爬通讯铁塔去拧螺丝。
我们在这些方向里不断试错，最后真正跑出来的第一个产品化方向，是船舶除锈机器人。它带着磁吸附移动底盘和超高压水射流，除锈后污水 100% 回收，单机效率是人工的五到六倍。
说实话，选这个场景有运气的成分。2018 年有位大哥提到德国有公司在做超高压水除锈。我第一反应是难度太大。超高水压的压力要 3000bar，相当于在一个指甲盖上放一辆比亚迪汽车，流量是 40 升/分钟，反冲力也要上百公斤，还要在复杂的船舶曲面上稳定吸附。
但我调研了国外竞品发现有戏，而且船厂客户的附加值极高。当时中国正好在推行「绿色修船」，从打砂改为打水，我们刚好踩中了工业变革的红利。
张鹏：所以产品一出来就爆发了吗？
许华旸：并没有。大约花了一年做出第一代样机，但体验不够好没人买。我们就自己搞商业模式创新，提出了 RaaS（Robot as a Service）模式，甚至把这个商标都注册了。
我们从只租机器的「干租」，到带人操作的「湿租」，最后干脆直接包揽除锈工程。就这样干了两年，在真实场景里把机器彻底打磨成熟，业务也形成了 MVP 闭环。
到了临界点，客户算完账觉得不如直接买设备。从中远系国企的小批量采购开始，我们逐渐在江浙和北方船厂拿下了大规模订单，这条产品线彻底立住了。
2023 年解封后我们立马出海。中国修船量占全球近一半，但产值只占四分之一，海外有三倍的市场。我们第一站就去新加坡，接着打中东、进欧洲。
现在在这个品类上，史河做到了全球第一，国内市占率七到八成。商业成功本质上是个漏斗，前期不断试错，一旦找准方向，就集中全部资源把它做到极致。
史核科技特种机器人
张鹏：当年「机器人」本身带不来溢价。跑通市场的核心，是不是完全靠帮客户算清楚那笔经济账？
许华旸：敲门的时候，我们最先找的是对科技创新包容度高的央国企。像中远、招商、中船，他们愿意在技改项目上做前期投入。现在我们拓展石化产业，跟「三桶油」合作也是同样的逻辑。
但最终的核心，依然是把价值讲清楚。史河所有的产品立项，底线是必须解决真实刚需。要么创收，要么降本，要么解决安全问题，总得有一个核心抓手。
我们后来引入了华为的「五看三定」模型，结合自己吃过的亏，建立了一套立项流程体系。现在遇到新需求，用这套标准做个调研访谈就能筛掉很多噪音，不需要再拿真金白银去盲目试错了。
创业就是要既能「浪」，又要保证续航。我们的生存智慧就是，在确保不死的情况下，尽可能多折腾。不折腾漏斗就很小，跑出来的概率就小，但底线绝对是不能死。
张鹏：能不能用一些具体数据，让我们对这个赛道的体量和未来预期有个直观体感？
许华旸：过去五年，史河的年复合增长率都在百分之六十以上，今年订单能做到几个亿。按现有指标其实已经符合科创板上市标准，但我们希望能再沉淀一下。
去年我们有两个业务增长极快。海外业务涨了 380%，重点布局的能源产业涨了 480%。在这两大引擎驱动下，未来三年我们有信心保持每年 80% 到 100% 的增速，跨过十亿营收大关的确定性非常高。
至于整个市场的空间，全球有五千万高空作业工人。按人均十到二十万的年薪算，这是一个 5-10 万亿的超级大盘。
但实话实说，传统专机能覆盖的场景有限，工艺泛化性不足，很难进入复杂场景。现在具身智能、强化学习和世界模型等前沿技术的爆发，让我们看到了巨大希望。
只要把这些新技术和我们的传统业务结合，就能彻底打开现场作业的想象空间。靠着高空作业这个基本盘，深耕船舶、石化、能源和建筑这四大行业，史河未来做到几十亿的营收体量是完全有机会的。
02
如何啃下高空机器人的核心技术？
张鹏：单就在立面上把活干好，你们最核心的技术栈是什么？
许华旸：在聊技术栈之前，我先补充一下目前的场景布局。围绕刚才提到的四大行业，我们其实已经跑出了三款出货量全球第一的爆款产品。
除了船舶除锈，我们在石化储罐的除锈喷涂机器人，以及针对风电塔筒、火电锅炉的检测机器人，也都做到了品类全球第一。
第四个品类是商用外墙清洗机器人。这个步子迈得有点大，正好撞上地产下行期，业务暂时没涨起来。不过我们也拿下了鸟巢、水立方这样的标杆项目，未来在海外发达地区依然有机会。
回到核心技术栈，围绕高空机器人其实就四个核心诉求，吸得住、走得动、跑得快、干得好。
最底层的是吸得住，背后依赖的是高精度的多物理场仿真。在船舶、石化、风电、火电这种极端恶劣工况下，必须通过仿真确保机器人在受力极限时，其吸附力、驱动力和摩擦力依然有足够的安全余量。
从清华读研开始，做各种力磁场耦合、流体动力、空气动力和热力学仿真就是我最拿手的。这也是为什么我们现在切入「世界模型」赛道具备天然优势，因为世界模型的核心恰恰需要海量的虚拟仿真数据与现场真实数据相结合。
张鹏：我追问一下「吸得住」这件事。在船壳上可以用磁吸，但墙上不行，你们实际运用了哪些吸附机制？
许华旸：能够真正商业化、工程化落地的就两种，磁吸和负压吸附。像仿生壁虎倒刺那种微结构材料，目前还停留在实验室阶段。
解决了吸附，接下来就是「走得动」。这背后的核心是多维力的实时感知与力控。机器人在复杂的曲面上运动，吸附力、摩擦力、重力以及动态的外部载荷都在持续变化。
我们要保证它的力与力矩实时处于最佳平衡状态，就像走钢丝一样。这和无人机的飞控逻辑非常相似，不仅要能感知，还要能精准调控。
再往下是「跑得快」，也就是立面场景下的定位导航。如果全靠人工遥控，效率因人而异且换道也极其耗时。三年前我们就做到了规则区域内的 L4 级自动驾驶。只要划定一个四百平米的区域，机器人就能连续八小时自主作业，完全无需人工干预。
最后是「干得好」，这拼的是工艺包。以超高压水射流为例，压力、流量、靶距、转速等十几种参数，必须跟机器人的运动姿态以及表面的漆膜锈蚀状态完美匹配。
史河目前已经服务了全球上万艘船只。我们在船舶、化工罐、风电塔筒和建筑外墙上积累的真实场景数据、运动参数与工艺数据，应该是全球最丰富的。这四个核心能力，共同构成了史河的技术护城河。
03
物理 AI 没有天降神兵，
只有农村包围城市
张鹏：作为机器人行业摸爬滚打多年的老兵，看到具身智能技术浪潮，你内心是什么感受？
许华旸：说实话，2022 年 9 月 30 日特斯拉首次发布人形机器人，也就是后来的 Optimus 时，——那一刻，我内心是非常冲动的。
在此之前，我已经持续关注波士顿动力将近十年。我对四足和人形机器人有着天然的热情，当年在清华我还申请过两项人形机器人的发明专利，我是排在导师之后的第二发明人。
所以当伊隆·马斯克把那么酷的产品摆在面前时，我真的非常想冲进去大干一场。
但与此同时，我又保持着极其清醒的认知。过去我们踩过很深的坑，曾在一些前沿项目上砸了几千万，最后发现市场根本不成熟，没法为客户创造真实价值，那些钱全都成了沉没成本。
所以，关于史河到底要不要做人形机器人，我们整个管理层爆发了一场非常激烈且认真的讨论。
张鹏：只要贴上「人形机器人」的标签，融资估值一下就能涨得很快，当时没有从这个视角去权衡过？
许华旸：那时候可能已经被社会捶打得比较清醒了，所以做事更倾向于回归商业本质。
你问我现在后不后悔？我觉得还不能盖棺定论。目前选择做人形、做具身的这批企业，最终结果到底如何，其实都还处于 Gartner 曲线的第一次上升期，泡沫还没破。它一定会经历一个上升、破裂，然后再缓慢爬坡、稳步落地的过程。
我更希望史河在这个泡沫真正破掉、人才成本降下来、技术相对收敛、供应链也比较成熟的时候再进去。所以对于这种特别前沿、我们自己还没完全想清楚的事情，宁愿后发制人，核心还是要先找准场景。
你说眼不眼热大家融了那么多钱？说心里话，确实眼热。但回归到价值本身，我们有一个不可动摇的锚点：史河做所有产品，第一考虑的永远是需求。能不能为客户创造价值？能不能解决刚需？能不能把经济账算清楚？
然后再用我们的「五看三定」去筛一遍（看行业、看市场、看竞争、看自己、看机会；定目标、定控制点、定策略）。这一套流程走完，你会发现人形机器人目前根本找不到特别好的落地场景。从 2022 年 9 月到现在，我们依然没有看到人形机器人真正在哪个刚需痛点场景里，能把商业账真正算明白。
张鹏：具身智能这股浪潮，对你们史河到底意味着什么？
许华旸：国内机器人行业的这波热潮，其实可以细分为两个阶段。前两年炒「人形」，近两年炒「具身」。一个是偏硬件躯壳，一个是偏软件大脑。
「人形」这个概念，我们当时判断短期内无法落地，果断否掉了。但「具身智能」这一波，我们认为是真正有长期价值的。
大模型爆发以来，AI 经历了判别式、生成式、代理式，一路演进到了今天的「物理 AI」。而物理 AI 最大的两个落地场景，就是自动驾驶和机器人。具身智能和机器人本体结合，想象空间是无限的。
过去两年具体的技术路径也在疯狂进化。斯坦福 ALOHA 提出的主从遥操作臂，为真机数据采集提供了可行路径；VLA 大模型的成熟，让跨场景的泛化成为可能；而世界模型结合强化学习，则是我目前最看好的终极方向。
如果把这些前沿的「大脑」技术，与史河现有的本体能力、场景理解以及海量工艺数据结合起来，我们的能力边界将被极大拓宽。这至少能让当前的业务体量再增长五到十倍。当然，我们依然会坚持由易到难，循序渐进地把这些技术落地到客户的真实场景里。
史河机器人磁吸爬壁双臂作业机器人
张鹏：你刚才提到具身智能可以加速第二、第三曲线的打开。它到底解决了过去场景里没法解决的痛点？
许华旸：总结我们做特种机器人这么多年的经验，核心兵法就八个字，「一机多用，工艺闭环」。特种机型需求小众低频，过去大家靠单台卖高价来覆盖研发。我们想走另一条路，在特种领域做「小爆款」，核心就是缩短客户的回报周期。同样的一个移动平台，可以搭载三到四种上装。随着使用频率提高，ROI 也会显著提升。
第二是工艺闭环。以石化行业的球罐为例，传统工序需要花一两周搭满脚手架，成本几十万。我们用同一个移动底盘搭载不同上装，先打磨、再检测、最后喷涂，甚至把打磨和检测串联起来同时作业。这就彻底消灭了脚手架，真正实现了工艺闭环。客户省下一次搭架子的钱，就能买两台机器人，账算得极其清晰，产品自然供不应求。
具身智能解决的是末端灵巧操作的泛化问题。过去我们的本体比较粗放，只能靠两三个自由度的工装做自适应贴合。有了具身智能加持的机械臂，末端工艺可以无限丰富，能进入更多犄角旮旯的复杂环境。
这不仅拓展了过去进不去的盲区，更是把「一机多用，工艺闭环」推向了极致。把最后那些还需要人工搭架子的死角全面替代掉，单品出货量完全有机会再释放五到十倍的增长空间。这是我们对具身智能乐观的期许。
张鹏：具身智能现在是公认的新路线，但挑战肯定也不小。从史河的视角来看，你们怎么定义当下的技术挑战？
许华旸：我们成立了一个十人左右的前沿技术小团队，专门对齐最前沿的 VLA 模型，结合自有场景数据做微调。我非常明确一点，史河绝对不自己去造「大脑」。
具身智能的基础模型竞争，未来惨烈程度绝不亚于大语言模型。谷歌、英伟达甚至国内的大厂都在重金投入，这注定是巨头的游戏。创业公司不可能靠垄断大脑来收过路费。所以我们的策略极其务实，就是只用最顶尖的现成大脑。
我们的核心精力，全部投入到打磨高可靠性的特种本体上。把单臂、双臂和丰富的末端工艺结合好，再把真实的场景数据喂给它，不断拉升任务的成功率。
对于具身，我最看好的方向，是世界模型加上强化学习。
DeepMind 的 CEO 哈萨比斯已经在两个点上证明了这条路径的惊人威力。当年 AlphaGo 击败李世石，围棋棋盘其实就是一个规则极简的世界模型。后来完全抛弃人类棋谱的 AlphaZero，纯靠强化学习在里面自我进化，直接把前代打成了 100:0。
后来的 AlphaFold 也是同样的逻辑。把蛋白质折叠变成一个微观的世界模型，用强化学习去跑，直接解构了地球上 2 亿多种蛋白质，拿下了诺贝尔化学奖，成功率远超高分辨率电子显微镜的效果。
史河高质量工业场景世界模型
张鹏：所以你认为机器人也必须走这条路？
许华旸：必然如此。如果只靠模仿学习去喂数据，上限非常低，长期停留在 50%-60%。你很快就会撞上数据墙，而且高昂的采数据成本根本算不过账。
但如果能建好高保真的世界模型，让机器人在里面靠强化学习自我迭代，它的上限就是无穷的。史河在这里有着天然的底座优势。我们最拿手的多物理场仿真，恰恰是构建世界模型的核心基石。
更关键的是数据。我们在现场推立面导航时，就全面采集了船坞、化工罐、风电塔筒的三维模型。史河的机器人从第一天起就是网联的，现在我们已经攒下了 7.5TB 的真实运动与工艺数据。
张鹏：别人都在疯狂烧钱采数据，你们是靠着做业务把真机数据全攒下来了。这日子过得太精明了？
许华旸：行业里采数据其实分三种：做家用服务机器人的，是花钱雇人采数据；做自动驾驶的，是用户买车顺带免费采数据；而史河的模式，是客户花钱买我们的服务，同时还在源源不断地把数据给我们送回来。
这些带着真实物理反馈的业务数据，就是我们通向高保真世界模型最昂贵、也最核心的燃料。
张鹏：你认为未来会有一个统一的通用世界模型空降下来吗？还是由不同场景的模型最终拼图融合而成的？
许华旸：物理世界极其复杂。我做过多物理场仿真，哪怕用现在的顶级算力，去跑一个带有磁吸力、摩擦力和柔体动力学的机器人爬墙仿真，计算量依然大得惊人。只要涉及到真实的力学接触，复杂度就会呈指数级上升。
所以，指望天上直接掉下来一个通用的物理世界模型，可能性微乎其微。这和过去的数字化 AI 完全不同。数字化 AI 的发展路径就像是先打下大城市，自然就控制了交通要塞，农村天然归你。但到了物理 AI 层面，原子的移动注定比比特慢得多，获取真实物理数据的成本和周期也远超数字世界。
物理 AI 的演进，必然是「农村包围城市」的逻辑。我们必须一点一点向真实场景渗透。我们掌握了高空特种作业的高保真数据，别人掌握了餐饮送餐或者扫地机器人的数据。大家先把各自场景的模型做到极致，未来也许通过商业互换，也许通过开源协议，最终拼成一张完整的版图。
张鹏：现在网上到处都是人形机器人叠衣服、炒菜的火爆视频。你们为什么没有跨界去卷家庭服务或标准工业场景？
许华旸：做新业务延展，核心看技术复用和客户复用。风险最低、成功率最高的，永远是围绕老客户和老产品做自然升级。
史河 70% 到 80% 的资源，都砸在这个基本盘上。在此基础上，我们会顺着老客户的需求推新产品，比如给石化厂做地面防爆巡检；或者拿着老产品去找新客户，比如卖给船东随船机器人。至于全新的客户配上全新的产品，风险极高，我们只放在创新事业部做小比例探索。
我们探索过，但我认为人形机器人的终局绝不是干家务。商业和自然界的铁律，永远是在最高效率和最低功耗下完成任务。
哪怕未来人形机器人再聪明，也不该让它去手洗衣服、扫地洗碗。最高效的做法，依然是把衣服扔进洗衣机，把地交给扫地机器人。人形机器人应该去干真正高附加值的事，比如照顾老人、婴幼儿抚育。专机专用的高效率场景，根本不需要人形机器人去降维替代。
04
将军赶路，莫追小兔
张鹏：所以在场景选择上必须有极其严密的纪律性。你刚才提到的业务扩张「四象限」非常有干货，能再展开讲讲吗？
许华旸：其实就是一个以「客户」为横轴、「产品」为纵轴的矩阵。核心逻辑就是控制风险，优先赚确定性的钱。
第一象限，老产品卖给老客户，最稳妥也是我们的基本盘。
第二象限是沿着老客户的需求做新产品。比如我们给石化罐区做了立面除锈机器人，客户就在那里，我们自然可以顺势推出地面防爆巡检机器人。或者给修船厂做完，再顺延到造船、水下机器人。
第三象限，拿着老产品去找新客户。最直接的解法就是出海。或者给现有的成熟产品做些微调，比如加上防爆功能，直接切入一个全新的行业。
第四象限，新产品卖给新客户。这部分风险最高，虽然九死一生，但也值得投入小比例的资源去探索，因为它可能藏着公司下一个时代的入场券。
张鹏：十年前做机器人，到今天拥抱具身智能，组织里的人才画像和能力权重会发生什么基因突变？
许华旸：上一个时代的机器人公司，核心权重是五个字，机电软算测。机械结构排第一，接着是电气硬件、软件，然后才是算法和测试。
但到了具身智能时代，这个权重被彻底颠覆了，变成了算软机电测。算法排到了绝对的第一位，CTO 必然是做算法出身的人。
我去参观过一些纯具身智能公司，他们的硬件普遍还停留在工程样机阶段，但他们在算法上的投入魄力非常值得我们学习。具身智能目前还没有收敛，依然属于学术范畴。所以我们不仅在跟清华、中科大的顶尖团队合作，还开始赞助 RoboCom 赛事来吸引年轻人才。
最直接的动作是组织架构调整。今年我们把过去分散在三个事业部的软件和算法团队全部收归集团层面，打造统一的底层大脑架构。而机电团队因为需要死磕具体的非标场景，继续留在事业部。
史河空缺了四年的 CTO 职位现在正式开放，就是瞄准具身智能、世界模型和强化学习方向。
张鹏：我发现你和王兴非常像。不仅是长相，更在于你们思考问题的底层框架。美团当年投资了你们，你从王兴身上最大的收获是什么？
许华旸：我和兴哥深聊过一次，他给我最大的收获，就是必须重视商业。
2021 年那会儿，我还是个典型的技术派风格。但这几年我想明白了，做企业必须回归商业本质。做生意赚钱不寒碜，带着一帮兄弟，拿了股东的钱，就必须把商业闭环跑通，把真金白银的价值创造出来。如果永远停留在纸上谈兵的技术自嗨里，那就是害人害己。
其实两年前，我也为整个机器人行业画了一张「作战地图」。
我把行业彻底解构了。一个轴是产品形态，从非移动的工业臂，到移动的轮式、履带、足式，再到天上飞的、水里游的、墙上爬的；另一个轴是产业场景，涵盖了一产农业、二产制造、三产服务，再到军工和医疗。全部交叉错落下来，这是一张极其复杂的「十横八纵」网。
我把这张图打印出来贴在家里，天天盯着看。就像当年将军打仗一样，创业者必须要有全盘的地图，你才能知道自己的基本盘在哪，未来的路径在哪，机会在哪。
张鹏：很多人关心，史河到底需要什么样的人才？更重要的是，顶尖人才为什么要选择史河？
许华旸：了解一家公司最快的方式，就是看它的愿景、使命和价值观。
我们的愿景是跻身全球智能机器人第一梯队，成为最受人尊敬的机器人企业。哪怕 20 年后市场高度集中，前五家吃掉 70% 的份额，史河也要成为其中之一。
使命则是以机器人与 AI 为人类赋能，让世上没有危险繁重的工作。把世界上高危、繁重的「4D」类工作替代下来，这是真正的刚需。
至于价值观，我们内部确立了五条底线。首先是用户为先。其次是人才为本，创业之初我们就切出 30% 的股份作为期权池，专留给人才，到今天依然有将近十个点的期权虚位以待。接着是做好产品，底线是绝不给世界制造工业垃圾。同时我们坚持开放合作，从来不用最低价的供应商，只找数一数二的伙伴。
最后是长期主义。我们寻找不贪快、不贪婪的人，一起享受产业复利。哪怕每年只涨 50%，复利效应也是极其惊人的。
张鹏：作为在这个行业摸爬滚打十年的老兵，你觉得新生代的具身智能公司有哪些坑需要注意？
许华旸：硬件创业想成事，核心就是三段论。
首先是做正确的事。方向决定了一半以上的生死。你要死磕需求，看它到底是不是真需求、长需求、刚性需求。这里有个诀窍，就是找对标。最好的状态是，你发现前面有一条别人走过的小路，证明走得通，但它还没被修成高速公路，这就意味着格局未定，你还有机会。
其次是正确的做事。这事没有捷径，就是找你能找到的最牛的人，甚至要「杀鸡用牛刀」。早期创业很容易妥协，但如果你在人才和供应商上退而求其次，最后找来的往往是三流团队。所以，一定要找顶级的供应链和合作伙伴，短期看很贵，长期看最便宜。同时，必须敬畏硬件研发的客观规律，关键的评审节点绝不能妥协。
最后是把事做正确。也就是要把结果拿回来，核心在于把内外部的激励机制做到位。
史河的价值观总结起来就是十二个字：少就是多，慢就是快，舍就是得。
做十个平庸的产品，不如好好打磨一个真正的爆款。按规律慢慢来，绝对比跳级赶进度、最后返工退货要好得多。最重要的是敢于舍，财散人聚。如果我们创造了十块钱的价值，三块给客户，三块给供应商，两三块给股东和兄弟们，公司自己留一块钱就足够了。
张鹏：过去十年史河开辟了特种机器人市场，那面向未来五年，史河的增长斜率会是怎样的？
许华旸：我们真不是信口开河，史河刚刚做完未来三年的战略规划。未来五年，我们的年均增速保底在 80%，争取做到 100%。三年后的目标是做到 12 到 15 亿，五年后有机会冲击 20 到 30 亿的体量。
当然，这需要粮草充足、管理层稳定以及激励绝对到位。我们每年做战略规划，就是为了给团队和股东看清路径，有了路径才能生出定力。
外界的噪音太多了，但将军赶路，莫追小兔。我们必须在能力圈内守住基本盘，再用小步投入去拓宽边界。
张鹏：这波技术浪潮实现价值闭环，究竟是三年、五年还是十年的过程？你脑子里的那张未来地图是怎么演变的？
许华旸：这其实是有迹可循的——具身智能与自动驾驶在底层逻辑上高度同源。
十年前的智驾，最初大家想做乘用车发现太难，于是退缩到矿区、物流、港口等结构化、低频变化的场景。沉淀几年后，开始进入干线、支线、高速公路等半结构化场景。直到这两三年，随着大模型技术的反向渗透，城市 RoboTaxi 才开始真正落地。
具身智能也会遵循同样的路径。最先落地的，一定是户外特种、结构化且低频变化的场景。这也意味着，我们这类传统的特种机器人公司，会最先享受到具身智能的技术红利。在特种场景里，我们不需要十亿小时的海量数据，几十万小时的数据量就足以跑通闭环。
再往后推演，柔性生产线和三维立体的商用清洁，大概需要五到八年去渗透。至于真正走进千家万户的厨房和卫生间，那绝对是十年以后的事情。
尽管我们短期走得极度务实，但长线来看，我坚信这是人类的第四次工业革命。它的威力，甚至可以与人类从树上走下来、以及学会用火这两大历史节点相提并论。
张鹏：今天这场对话，给我们带来了一个极其真实的物理世界视角。过去我们总习惯在数字世界里「狂飙」，但具身智能要真正落地，必须要有这种扎根泥土的务实。感谢华旸带来的硬核分享！
许华旸：非常感谢。
