5亿融资背后，和余轶南、赵哲伦谈真正的机器人进家

5月1






1






日，凤凰网科技获悉，具身智能企业







维他动力

（Vbot）






在近期完成了






Pre-A轮融资






。

这笔近5亿元的融资，是消费级具身智能赛道迄今最大的一笔，由东方嘉富、华泰紫金、复星锐正联合领投，

凯辉基金

、今日资本、高瓴投资等老股东继续押注。

就在几天前，






坐在






我们面前的维他动力






创始人兼CEO余轶南，






在谈及融资的时候，并没有表现的特别兴奋






。相比钱，他更在意的是另一个变化。

就在采访前一天，首批500台Vbot“大头”超能机器狗已量产下线。5月8日，它们被发往全国各地的终端消费者手中。上海长宁来福士和北京蓝色港湾的首批直营体验店也已开业迎客。

消费级机器人开始真实进入家庭，这个时刻让人既兴奋又紧张。

创业一年多，






余轶南把这次创业比作下围棋。他的第一步棋落子极重：不做遥操、不追人形、不刷榜单。一年下来，四足机器狗大头






完成了从






定义到量产






的闭环






。第二步棋






已在悄悄布局，凤凰网科技了解到，维他动力的






人形机器人原型机






已在






推进






中






，预计8月将首次亮相。

余轶南






告诉我们






，过去一年






最大的变化






，






在于他们创造了一个新的品类，让具身智能开始走进家庭






。






更具象的变化是，越来越多从业者开始被问






——“






如果






你想做消费端，你和Vbot有什么区别？”

这是一次话语权的迁移。

以下是凤凰网科技《浪潮》与维他动力创始人兼CEO余轶南、维他动力联合创始人赵哲伦的对话详情，经编辑发布：

谈










创业这一年：第一步棋完整地走下来了

凤凰网科技：






创业到现在一年多了，






你们碰到的最大困难是什么？

余轶南：






困难挺多的。最开始我们的幻想是，做个机器人应该比造车简单。但事实上，后来发现做个机器人比造车难。

原因在于汽车体积很大，供应链、行业标准都很成熟，它是在一个已经经历了一百年的产业基础之上做Delta






（增量）






的提升、做






局部






的创新。但机器人不是，机器人几乎是从零开始。

汽车上有传感器、电池、计算平台、执行机构、电机。机器人也有——像我们的机器狗上有1






4






个电机，1






4






个自由度，有一块非常大的电池（当然跟汽车比还是小），还有大算力的计算平台和传感器。但你要把这么一大堆东西，从一辆车上那么大的体积，塞进一个这么小的身体里，这个对产品开发和工程都造成了巨大的挑战。

所以我们做了很多工作。比如关节模组，又要体积小、又要扭矩密度大、又要轻，这里面有大量的产品和工程创新。你做到这么小以后，还要在这个形态上体现非常强的运动能力，这又需要跟软件算法紧密耦合。我们不是先做硬件然后扔给软件调，而是从模型到硬件一起做迭代，最后才实现现在的表现。

凤凰网科技：






现在这个阶段，你觉得模型能力、工程能力，哪个更重要？






哪个是你们更擅长的？

余轶南：












我们在工程和模型能力上都是顶级的，产品对于模型的要求是非常苛刻的。和刷榜单相比，产品上的模型面向用户和开放的使用场景，你预先并不知道考题是什么，而刷榜单都是开卷考试。

今天行业里有一种状态，有点像20






1






2到20






1






5年的AI






1.0时代






。大家在刷各种Benchmark。你刷我刷。你说这东西代不代表技术能力？我






认为只是部分代表






。我工作最早期的时候，






做了很多这方面的工作






。你发现你刷了一圈分，其实并没有






什么






用。这些东西并不带来最终产品的价值变现。

我们的思考是，这里面存在一个路径问题，就像下棋，你一开始下在哪儿，在哪个地方做出你的主要阵地、做活，在什么地方去打入别人的阵地。这更多是个路径问题。

凤凰网科技：






那有没有可能别家觉得，这个阶段刷榜单更方便融资，或者说它有别的需求在？

余轶南：













的确






是这样子






，刷榜单更利于融资






。这就是一个选择问题






，






我们选择的是一条直接一口气干到终端






产品落地






、跟用户走在一起的路线。






即使没刷榜单，我们融资也不错。

但是






我觉得今天对这个行业的投资额还不够高。首先，中美之间的差异是巨大的，中国可能融个20亿人民币，北美可能是20亿美金。这是第一个。

第二个，你拿今天的融资额跟






其他行业






比。现在一个具身智能企业，融资最多就是三五十个亿。但电动汽车的起步是50亿，如果你没有一百亿在账上，就没法干。再往更早看，移动互联网时代，一天烧掉几个亿都正常。






这个行业还需要更多的资本加持。

凤凰网科技：






每家花钱的方式不一样。






你们






融了钱，打算怎么花？

余轶南：








当事情没有很清晰的时候，不要乱花钱。






经过一年的探索






，






技术






的确逐渐在变得清晰。特别是






数据的






技术路线现在在收敛。






我们似乎看到了一条通往终局的方案。

早期是遥操，机器人真机遥操，它最直接，但效率很低，不拟人，而且边界无法复制。你没法把人形机器人放到菜市场，每天靠一个人远程遥控去干活，这种方式不work。后来有做夹爪的，戴个手套、装个夹爪去采数据，但这种方式也不够好——夹爪本身不能通向终局。机器人的终局，大家的想象都是灵巧手






，因为灵巧手可以做人类能做的所有事情。






灵巧手怎么采数据？一直没有被解决。

最近

数据采集手套







向前推进了一步






，






但






坦率说，这个方式






仍然可能不是终局方案






。

凤凰网科技：













我们之






前听到






过






一个说法






，






很多数据采集回来，可用率只有不到5%。






另外也有人说，第三人称视角的数据可能没那么重要。

余轶南：













是的，浪费了很多钱






。






今天比较流行的






数据采集






方案是






第一人称视角。但第三人称视角也很重要






，因为从第一性原理出发，人是通过第三人称观测别人干活来学习的，然后在第一人称视角去实践






。






这两种视角






需要组合






，






我觉得技术的确在收敛。

谈









产品进化逻辑：从Model S到Model 3，从理想ONE到L9

凤凰网科技：






维他






动力






马上有大批量机器进家，这个数据可能是别人做不到的，非常关键。现在这批马上交付的C端用户量，在你们预期中吗？

余轶南：






市场的热度超过了我们的预期。

赵哲伦

：






发布成功之后，非常多公司立项做了机器狗。

凤凰网科技：






你觉得为什么他们反应这么快？突然大家都对






机器狗再次






感兴趣了






。

赵哲伦：








机器狗这个品类本来在产业里已经有很多年，也很成熟了。具身智能标准形态就两个：人形和四足。行业共识本来就是四足比人形更成熟。但大家之前一直没有找到进入消费端的那个契机。之前四足的产品定义一直差一点东西——它怎么跟人交互？它跟人是什么样的协同关系？之前没人定义清楚。所以四足在之前要么是科研教育，要么是遥控玩具。它给人的认知就是这样。

直到我们去年年底发布产品，等于完成了一轮定义。我认为行业里达成了一定的共识：按这个定义方式，四足有机会做出增量，盘子会变大，不是原来一年就小几万台的那个量。

行业头部






对四足的量






也






非常看好，认为增量就是在消费端的爆发。在这一点上，行业是有一定共识的。

凤凰网科技：






所以你们觉得维他






自己的护城河是什么？






我们看到在






人形机器人领域，荣耀突然出来就做了个机器，把前面的成绩全部覆盖了。

赵哲伦：






有三个部分。第一，和用户一起的迭代。初期的用户反馈会极大加速我们产品定义的细化。我们迭代速度非常快，团队研发能力强是一部分，但更重要的原因是真实的用户在给你反馈。这个反馈是外面没有的。友商可能在对标我们






的






产品，但你最近再来看，OTA






之后的产品






又不一样了。这些变化是用户带来的。

第二，整体的数据闭环。我们是第一个真的让用户使用具身智能产品、在生活空间里形成数据闭环的公司。过去唯一有的是Tesla的自动驾驶数据，但那是在交通环境。而小区里、园区里的生活空间环境，跟交通环境非常不同。我们四足可以率先获得这些生活空间里的数据闭环，这个数据量远超过今天靠采集方式获得的数据。

第三，组织优势。这一年多我们没有开多产品线，一百来号人完整地跑通了一整条链路的工程闭环——从最早的产品定义、设计，到硬件开发、系统开发、软件算法开发，再到供应链、生产、销售、渠道。这条链路的管理非常完整。这是今天其他大公司的一个小部门，或者其他没有专注做这件事的创业公司，很难直接具备的组织能力

凤凰网科技：






你提到的第一点，“靠用户定义产品”这






有点






像新能源车现在的状态。

赵哲伦：






更像新能源车的早期阶段。我一直觉得它像两个东西的叠加。

一个是从Model S到Model 3。Model S定义了架构，电池放哪儿、电机放哪儿、传感器放哪儿，基本上把电动车的架构定义完了。但它的缺点就是成本很高。到了Model 3，基本定义都还在，但成本低了很多，把“如无必要”的东西全砍掉了，消费者量级一下子就铺开了。怎么做到的呢？靠Model S和X的用户反馈，靠供应链的协同，从当初接近十万美金，拉到Model 3的三万五到四万美金。这一点我们很像。

另一个是理想ONE到理想L9。理想ONE已经是一款很好的产品，但收到了非常非常多的用户反馈。到了L9，增加的冰箱、后排屏幕、空气循环，全都是根据理想ONE的问题衍生出来的。所以L9的产品定义非常强，ONE还不算。

凤凰网科技：






那在“大头”上有具体的例子吗？

余轶南：








第一个，我们绝大部分的核心零部件走自研。好处是多方面的。成本控制上，我们关节能做到行业普遍成本的一半以下。品质控制上，因为全自研，所有问题都能细粒度地去捕捉，在这个迭代过程中不断优化掉。我们的失效率能做到比其他公司低一到两个数量级。第三是效率，你的开发进度不光靠自己，还依赖供应商的配合程度。我们的自研率高，整个项目的推进效率就大幅提升。一年之内产品能拿出来，如果靠买别人的方案，第一贵，第二良率低，第三配合度问题能把整个项目拖长。

软件算法方面，我们的AI团队人数不算多，我了解过一些友商的团队规模可能数倍于我们。但我们的特点是“专精尖”，每个人都背靠背做事，都是这个领域非常顶级的专家。这带来的是沟通摩擦成本极低，问题分析成本极低。所以比的不仅仅是开发速度，而是从开发、集成、测试、找到问题根因，整个迭代闭环的速度。再往下，背后是人均算力的问题。

一个公司不是看总算力，没用。有的公司总算力非常大，但摊到每个人头上没多少。真正决定AI公司效率的，是人均算力有多大。最好的方式是什么？控制人数，但是释放算力，给每个人足够多的、他能够玩得转的算力。用算力来提升效率，而不是靠堆人数。有的公司人数可能是我们十倍，光AI团队，但他的总算力还没有我们多。你想想这个差别。这就是旧时期和新时代的生产力区别。

凤凰网科技：













你






之前说过，如果机器人超越人类极限，你们就要造人形。所以现在马上要准备了？

余轶南：








我们已经开始干了






，






在搭第一个工程样机的阶段






。






这事儿一直在我们长期的战略Roadmap上。我还是用下棋来打比方：你的第一步棋，第一个阵地打得差不多了，就可以去第二个阵地开始布点、做一些布局。四足这边，某些工程师的工作已经在收尾了，我们就把一部分人力释放出来，开始做人形机器人的早期规划。

这里面包括整体的初步工业设计、结构堆叠、核心元器件的选型。因为我们在四足上积累了很多经验，对整个架构有了一些升级的思考。比如现在我们的机器狗，架构比较像螃蟹——外骨骼架构。骨骼在外面，内脏在里面被保护起来，结构上更简单。但你发现人其实不是这样的。人的骨骼在内部，外面是脂肪、肌肉和表皮。人是内骨骼，不是外骨骼。

螃蟹是外骨骼。所以对于人形机器人，我们比较倾向于做内骨骼架构。它带来很多优势：外观可以更灵活地调整，自由度更高，身体本身可以做得柔软，摸上去柔软，安全性会大大提升。但它也带来更大的技术挑战——结构强度、结构设计、结构和外观的匹配，都更难。但我觉得这就是“电动拖拉机”和“电动保时捷”的区别。

凤凰网科技：






你做出来之后，会去挑战什么吗？比如速度、运控，或者比赛？

余轶南：








没太想过这个问题。一个好的产品，应该在多个维度上不断演进。现在很多人刷榜，模型刷榜也好，运动会刷名次也好，除了出名以外好像也没别的太大用途。我不是说这没有意义——就跟汽车行业的F1、拉力赛一样，它确实推动技术进步。但我们更看重的还是内核，内核就是技术进步。表象可以是拿了第一，但我们更坚定要做的是推动技术内核往前走。

比如更小的体积里实现更大扭矩、更轻的重量，这里面涉及关节架构、电机架构、减速器的革新。比如算力密度，算力密度做大以后散热怎么做？再比如电池，今天都是集中式的一大块，像砖头一样放在胸腔里，所以很多机器人胸很大。那有没有可能做分布式的电源架构？像人的血管系统和神经系统一样，让能源全身分布，布局更加灵活动态。这些东西带来巨大的技术挑战，但如果你能做到，那一定是更先进的产品。






挑战技术的极限，是我们的核心追求。

谈










竞争壁垒：技术没有壁垒，但组织力有

凤凰网科技：













如果行业里






接下来






更多企业






对消费端






开始






感兴趣






，你怎么应对他们的竞争？

余轶南：








竞争总是存在的，你找不出没有竞争的领域。只不过看你是否比别人先进入战场。至少在今天，行业形成了一个共识：C端，特别是对四足机器人，是更大的战场。我们比






其他人






更早进入这个战场，而且在引领这个市场的产品定义话语权。现在绝大部分厂商想定义一款四足机器人






或者家用具身机器人






的时候，不可避免一定会需要跟我们来比较、来参考我们






的产品定义






。

凤凰网科技：






但是你们磕出来的那些小细节，别家如果挖一个你们的人，不就跟上了吗？

余轶南：








技术






存在不断的竞争，需要让自己持续领先，但技术本






身并没有壁垒。就像你说的，竞争对手挖一个人，就很快能Get到你在干什么。但真正做实体产品，做Physical AI这条路线的时候，壁垒是多方面的。你不可能挖走一整个团队。你可能只能单点挖某些人，单点的东西并不能构成面状的竞争能力，最多是补充一点局部能力。这种博弈一直存在。我们也会挖别人，我需要补某些方面的能力时，我也会挖。但最后所有挖来的人，都要消化到组织内部，变成组织力的提升。

最后的真正竞争力，是你的组织力的提升、你的效率的提升。你是不是能用别人十分之一的成本或者十分之一的时间，干出别人花很多年才能干出来的事。

凤凰网科技：






在这个过程中，你怎么跟投资人沟通？






他们的期待一直在变。

余轶南：








这就看你的定力了。如果你总是跟着






市场的情绪






走，公司一定会被拉得东倒西歪。你必须有自己的Roadmap和自己的定力。不是说今天火什么我就去讲什么，这样的话你也不会获得投资人的尊重。他投你的时候是风口，风口过去，他会非常焦虑，这种情绪最后会反噬你。

凤凰网科技：






在造机器人这件事上，你们的






定力和价值观






是什么？

余轶南：






第一天我们就定了一个核心原则：做面向生活空间的机器人。这是最大的原则。

往下拆解，两件事。左边，需要像精品的硬件本体。什么叫做精品的硬件？你看这桌子上全是——MacBook、iPhone、保时捷的跑车、奔驰大G。这些产品不管出货量现在怎么样，但只要做这个品类，全行业都会去对标。它定义了一个时代的产品。

右边，是AI或者软件，这更像是水。它会随着时间演进，你今天看到的跟几个月后看到的就不一样了，它升级了，变更好了。我们给机器狗设计了一整年的延展规划，从一个平台性产品，演化成面向多种场景的应用型产品，把价值越做越好。

在这两个内核之上，再构建技术






竞争力






。硬件上最重要是能源、动力、算力。算法上，是模型、AI人才、以及数据。应用上，就是刚才班长






（赵哲伦）






讲的，跟用户不断闭环，把用户声音经过分析判断，形成产品开发的Roadmap。这些事情都是不变量。

在不变量之上，我们再把它形成对外讲的投资融资故事：我过去什么样子，现在什么样子，未来什么样子，为通向未来要做哪些技术储备，开发了哪些先进技术。适当的时候我们也去适当地打一些榜，来证明自己技术的确不错。但逻辑是自下而上一层一层构建的，而不是今天市场上什么东西火、投资






领域






什么火，我们去讲什么故事。底层逻辑不一样。

凤凰网科技：













你们首批用户，有多少是






C






端消费者？有多少是行业内的人？

赵哲伦：






几乎






全都是。行业里的人最多不到10%。

凤凰网科技：






他们的画像是什么样的？

赵哲伦：






最近我们做了一个用户调研，挺有意思的。接近90%都是有孩子的家庭用户。目前的购买主导者80%以上是男性，但在线下体验店的实际观感来看，女性和妈妈们的兴趣也很浓厚，只是我们第一波传播可能更多触达到了男性。

人群定位基本是中产家庭，城市集中在GDP排名前20的城市。前六个城市——北上广深成杭——占了一半，剩下14个城市再占一半。

从公测数据看更有意思。嘴上说喜欢和真用不用，这个骗不了人，我能看到数据。一些偏自媒体、想






秀






一下的用户，不会长期用，偶尔OTA更新或觉得好玩才会用。长期使用率高的，还是家里有孩子的，而且孩子年纪集中在K12阶段，三






、






四岁到十二岁。

孩子本身很感兴趣，也确实需要陪伴。中国这一代的孩子都比较无聊，爸妈都忙，陪伴时间少。我们这个东西还真能起到一点陪伴作用。加上AI属性强，能在英语问答、百科问答上帮到孩子。第三，它还能带孩子出门，这不管是孩子喜欢还是家长需要，都能满足。

凤凰网科技：






所以它的价格还会更便宜吗？

余轶南：








基本上每年可以降10%到20%，连续五年。因为规模上去，再加上架构进一步优化。你看现在的成本大头，第一个是关节，跟规模强相关。第二是计算平台，跟芯片强相关。每一代新芯片因为集成度更高，能让成本降百分之二三十。传感器基本符合

摩尔定律

。结构件、电池都是，每年自然就会降价。这几年唯一在涨价的是内存。整体逻辑是这样：当你的量真的大、架构做到足够好，成本会无限接近物料本身的成本——铜、稀土、铝、PCB板这些原材料。

赵哲伦：






今天这一代，虽然我们卖的价格对C端不算低，但我们的成本压力其实非常大。同等价位的机器狗产品，用料比我们低很多。电池、电机、传感器、算力都低很多。






我们相当于是把过去供给高校做科研的产品开发好算法，让消费者“开箱即用”






。这是全新的品类，所以初期成本会更高。

谈









组织






创新









：招聘看学习能力，不控制算力

凤凰网科技：













这个时代大家习惯讲A






I






native组织，目前你们的






工程师






已经






都不手敲代码了






吗






？

余轶南：






我们现在已经不手敲了，基本上是全部配AI。我觉得接下来创业本身就不需要那么多人。需要铺人力的，只有那些需要频繁跟人打交道的岗位：门店、客服。在公司内部，这涉及组织形态的根本变化。

过去华为讲“把组织建在流程之上”，先把业务洞察变成流程，然后把所有人放在流程上的节点，每个人有责任、权利和义务。这样跑起来本质是跑流程。

但今天，应该叫“把组织建在AI之上”。所有人变成一个圆桌，中间是AI。所有人跟AI交互，AI帮你识别问题、分发问题。公司变成更大项目制。大家谈好分工，各自干活，通过AI提高效率。它最大的优势是大幅降低管理和交流的摩擦成本。

在






The Infinity Machine






这本书里，






DeepMind的哈萨比斯






不断强调一件事，






过去动辄上万人、十万人做项目，最大的难点是信息的传递——从上到下逐层扭曲，从下到上逐层偏差。所以你看到有些庞大项目根本干不下去，一干






几






十年






，进展非常缓慢，所有的项目管理工具都失效了






。今天把AI放在中间，靠它来Handle






信息交互






，人和人之间摩擦成本大幅降低。每个单兵的能力，深度和广度都被大大拓宽。

有人会觉得，那就需要纯专家型人才。但我不完全认可。真正的内核是那个人的学习能力。专家也是经过大量项目、成功和失败一点点成长起来的。专家的本质是他学习能力足够强，能快速迭代自己。所以招聘的标准应该是：这个人有没有旺盛的自我生长能力。如果有，三个月他就能






超越






你






的期待






。这跟年龄都没关系。

这就是我们的组织观。

凤凰网科技：






你






的






心态跟一年前刚创业时有变化吗？

余轶南：






我觉得还蛮开心的。你看今天我们做的东西被这个行业






认可






。






不






管出货多少，你事实上已经是这个赛道里领军的企业了。所有想干这件事的人——投资人去投别人，用户去买别人的——都会先问第一个问题：“你跟Vbot有什么区别？”

在我们创业之初，我写BP跟投资人讲，投资人问的全是“你跟






头部企业






有什么区别”。今天没有任何人再问我这个问题了。

反过来，现在别人问的是：“你要做消费端，你跟Vbot有什么区别？”你看，势能就转换过来了。

我觉得做企业最开心的事就是这个——你是不是能持续地引领行业。这跟你融多少钱没关系。我们后面做新






产品






也是一样，第一目标就是：做出来的一定要是引领行业的东西，而不是Another一个什么。

凤凰网科技：






这样的成功，再来几个你






会






觉得维他已经非常成功了？

余轶南：






没有终点。做企业跟冲浪一样，一浪要






高






一浪






，这是一个无限游戏






。千万不能到“这个事情已经做得差不多”的状态，变成纯粹的运营模式。四足这条线进入跟用户迭代的周期，就像小孩已经生出来，要茁壮成长。另一条线，我们就需要突破新的不可能，让新






产品






变成行业新的标杆。

凤凰网科技：






人形产品






的具体






规划






是怎么样的






？

余轶南：






8月份会亮相，年底会有相对成熟的工程形态。从工程到量产还有Gap。我最近确实感受到时间节奏很紧迫——从






一些






渠道看到的Tesla和Figure的进展，可能比公开市场上大家看到的要更提前。

凤凰网科技：






为什么那么多






机器人






公司






选择了复用成熟的






供应链，长出来






的






产品






都一样，






他们为什么没有






去






做全新产品定义的思维？

赵哲伦：






因为VC要求“快”。他们其实是Follow VC的逻辑。我也有过动摇，问过南哥，咱要不要去苏州找某个工厂，直接拿一个人形方案，稍微改个外观贴个标就出来？一两个月就能亮相。

南哥回了我两个意思：第一，太丑了。第二，跟我们价值观不符。那种东西摆样子可以，所有机械臂都是标准件，贴个壳完事儿。但这做的是科研工具，是Demo。行业里真正从设计开始，到硬件结构设计、造型、系统架构定义，这一套完整的从头做的人，事实上不多。所以大家出来的东西才会长得一样。

（来源：凤凰网科技）