北京海淀杀出未来独角兽：一把融资过亿，主攻工业人形机器人

对话丨邹蔚

作者 | 惜文

2025年，被视为人形机器人量产的元年，特斯拉计划生产数千台人形机器人用于工厂测试，并预计到2026年将产量扩大到5万至10万台。

而在国内，以宇树科技为代表的人形机器人公司备受关注，更多机器人品 牌浮出水面，获产业、资本青睐。

最近北京海淀杀出一家未来独角兽人形机器人品牌——灵宝CASBOT完成超亿元天使轮融资，由 联想创投、国投创合以及河南资产基金等多家机构联投。

灵宝CASBOT创立于2023年，定位比较特别，主攻工业场景，比如流水线、应急救援、井下作业。

2024年11月发布了 全尺寸双足人形机器人——CASBOT 01，具备52 个自由度、550T 算力及 4 小时续航，支持复杂运动（如跑跳）和精细操作（如组装台灯、更换灯泡）。

创始人张正涛认为：人形机器人产业，会遵循“先垂直后泛化”的路线，比如在工业场景中，如果能完成一种产品的装配，就意味着它有能力扩展到其他行业的装配任务。

未来，人形机器人的产业发展趋势会更像汽车，就像不同的汽车有着不同的用途，机器人也一样，不同场景匹配不同机器人。

近期，铅笔道访谈了灵宝CASBOT创始人张正涛，以下为对话精华。灵宝CASBOT已确认访谈内容真实无误，铅笔道愿为真实性做背书。

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超亿元融资背后：

科研功底+深度工业经验

铅笔道：你 们最近融了一轮资（超亿元），投资人眼光很独到。

张正涛： 是的，这次融资主要基于几个关键因素。首先，我们团队从学术研究到企业落地的转型非常成功。人形机器人是一个需要产学研紧密结合的行业，而过去八到十年，我们与中国科学院等科研机构合作，结合工业制造的实际需求，已经验证了这种“学院派+企业落地能力”的双结合模式的成功。

灵宝CASBOT创始人张正涛

其次，机器人行业在ToB和ToC市场都有巨大的潜力。虽然ToC市场可能更多被大厂占据，但在工业领域，中国有超过一亿的制造业从业人员，市场需求非常庞大。我们已经在工业领域积累了50多家大型客户，并且在电机技术和场景理解方面有着较深积累。这些经验非常有助于人形机器人在工业场景中的落地，无论是双足还是轮式机器人。

最后，我们的团队非常扎实。团队成员主要来自中国科学院、北航、清华等机构，拥有较丰富的科研和大厂经验。团队还包括一些获得科学院院长优秀奖的青年科学家、助理研究员和博士。

这些因素综合起来，可能是打动投资人的关键。

铅笔道： 灵宝CASBOT是2023年成立的，你这次创业最大的动力是什么？

张正涛： 我的求学和职业生涯主要在中国科学院自动化研究所度过，而自动化领域的终极目标之一就是人形机器人。人形机器人不仅是软硬件结合的巅峰体现，也是唯一能够承载一个国家级研究所所有科研成果的载体。它代表了自动化技术的最高水平，同时也是机器人学定义下的高端装备。

从工业发展的角度来看，机器人技术经历了从专用设备到半通用设备，再到通用设备的演变。早期的流水线设备主要依赖伺服电机和运动轴驱动，虽然能够实现手眼协调，但仅限于处理特定形状的零件。而未来的工业制造工厂，将是专用设备、柔性类人型或人形机器人、自动导引车（AGV）以及传统工业机器人的结合，并通过上层数据驱动形成闭环，构建新一代的制造范式。

这种趋势与我之前的创业经历和中国科学院自动化研究所的研究方向高度契合。我们希望通过人形机器人实现更广泛的泛化能力，推动工业制造的智能化升级。这种技术愿景和行业需求的双重驱动，最终成为了我创业的核心动力。

铅笔道： 2016年，你曾经创办致力于将AI与工业质检结合的中科慧远。这段经历，对你创立“灵宝 CASBOT ”有哪些帮助？

张正涛： 中科慧远的经历为我们的人形机器人项目积累了产业经验。

首先，在ToB领域，我们看到了市场前景。中国有近一亿的产业工人，其中60%到70%从事的是枯燥或高危的工作，比如装配和检验。目前，工厂面临招工难的困境。中科慧远在检验领域经验较丰富，在高反光和复杂曲面物体的仿人光学成像方面，在缺陷检测的行业通用大模型和拥有超过1亿条高质量缺陷数据等方面都是我们的优势。

但是，中科慧远缺乏的是：基于手眼协同操作的端到端具身操作能力。而灵宝CASBOT正好填补了这一空白。这一步虽然看似微小，但却是在巨人的肩膀上迈出的关键一步，为制造业的新范式奠定了基础。

此外，中科慧远在服务全球客户（如华为）的过程中，积累了供应链管理、生产制造、品质服务以及全球销售团队的能力。这些经验，为CASBOT在人形机器人领域赋能。

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应用探索：打穿工业场景

铅笔道： 去年下半年开始，人形机器人爆发得挺猛的，哪些因素促成了这次爆发？

张正涛： 首先就是马斯克的擎天柱（Optimus）机器人，它在特斯拉工厂里的表现，尤其是机器人部件和灵巧手的展示，算是给人形机器人行业吹响了号角。另外，大模型技术的发展也帮了大忙。以前人形机器人最难搞的就是泛化能力，也就是在未知环境下理解意图和分解任务的能力，现在大模型在这方面有了很大提升。当然，大模型本身不是专门为人形机器人设计的，但它解决了上层决策的问题。再加上VA模型识别和VLA这些新方法的出现，人形机器人的适应能力、泛化能力和操作能力都在不断成熟。

这样一来，人形机器人距离很多理想就越来越近了，比如真正可用的产业工人和家庭保姆。再加上国家产业政策的支持，产业链越来越成熟，成本也在下降，上下游合作也越来越顺畅。

行业对人形机器人的需求也在快速增长。比如我们最近和中信重工合作，在能源探索领域用国产化机器人。我是山东烟台人，那边有很多金矿，在井下一两千米的特种环境下，人真的不愿意去，但人形机器人能在这些地方发挥作用，保护人的生命和健康。这些技术进步、政策支持，还有海外像Figure、Physical Intelligence这些公司展示的泛化能力，都推动了行业的快速发展，所以去年年底之前这个领域就爆发得特别快。

铅笔道： 灵宝 CASBOT机器人从一开始就瞄准了工业场景的需求，而很多同行更多提的是家庭机器人。这种需求的洞察是怎么来的？

张正涛： 对，说得特别对。灵宝机器人确实是瞄准了工业场景，尤其是特种环境，比如煤矿、金矿这些地下两三千米的恶劣环境。这些场景在未来两到五年内就能有立竿见影的社会效益和经济效益，真正体现“科技向善”的理念，保护人的健康和安全。至于家庭场景，我们也有投入一些研发力量，比如研究生和博士生的课题研究，但目前家庭机器人在成本、泛化能力、稳定性和地形适应性方面还不够成熟，可能还得等个五年左右才能商业化。

之所以选择工业场景，是因为我本身是从工业领域出来的，跑过几百家工厂，对里面的痛点和需求理解得比较深。人形机器人的技术链条特别复杂，需要的资源也很多，只有通过需求牵引，才能把有限的资源用在关键的地方。所以我们优先瞄准工业中的检验、装配这些场景，通过具身智能的方法去执行任务。这种逻辑框架同样适用于恶劣环境中的能源探索等领域。我们希望通过在工业场景中的实践，逐步推进人形机器人的泛化能力，为未来家庭场景的商业化打基础。

铅笔道： 工业机器人难还是家庭机器人难？前者有哪些特性要求？

张正涛： 侧重点不太一样。先说工业机器人，它对下肢的运动能力要求没那么高，但上肢的操作能力要求特别高。比如在手机制造中，机器人要处理二十几种信号、颜色等，要求快速切换和一定的泛化能力。虽然这些要求也不低，但相比家庭机器人，它的泛化能力要求还是低一些。而且工业场景有操作规程和示范，有一定的范式可以参考。

不过，工业机器人对成本和投资回报率的要求非常严格。一般来说，它需要在一年半以内，最多两年，最好一年内就能收回成本，实现替代人力、解放人力的收益。这是硬性指标。

其次，工业机器人对稳定性的要求极高，几乎要做到99%以上的成功率才能规模化应用。设备的一致性和24小时不间断服务也是必须的，所以产品的稳定性要求非常高。虽然工业场景对半结构化环境的泛化能力要求比家庭场景低，但它对稳定性、成本和效率的要求更高。比如在手机制造中，一年十几亿部的产量，效率必须非常高，慢了肯定不行。

相比之下，家庭机器人慢一点快一点问题不大，但工业场景的要求更苛刻。所以我觉得，工业机器人的难点虽然多，但相对更容易攻克，也更容易实现商业化。

铅笔道： 灵宝 CASBOT机器人 目前在哪些地方已经实际应用了？出现了哪些问题，又是怎样克服的？

张正涛： 比如在笔记本装配场景中。笔记本的装配难度比电池、电机或者更大物体的装配要高得多，尤其是像小风扇、小显卡、小内存条这些薄软部件的抓取和放置。传统的夹爪和灵巧手在处理这些细小、不规则物体时存在一定局限，抓取效果不理想。为此，我们专门设计了一种特殊的工具手，更适合这种精密装配任务，这款产品也将在今年发布。

此外，在一些特殊环境，比如井下作业，我们还需要考虑防爆、防尘等安全要求，对机器人的防爆等级和防尘性能要求更高，我们还在不断优化设计。

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未来趋势：会更像汽车行业

铅笔道： 目前这些生产场景中使用的机器人，都是你们去年11月发布的CASBOT 01第一代产品吗？

张正涛： 对，就是CASBOT 01，目前还处于小批量验证阶段。虽然机器人在教育、文旅等领域已经有了一些应用，但在真正解决工业场景问题的泛化能力上，还需要进一步攻关。我们计划今年完成小批量验证后，年底或明年初开始逐步扩大产量，从百台套向千台跃进，到2027年希望能达到1万到2万台的出货量。一旦完成验证，这个市场会迅速爆发。

铅笔道： 听起来，未来成熟的人形机器人厂商可能会更像今天的汽车主机厂？

张正涛： 对，就是这个意思。你会处于一个主机厂的位置，就像比亚迪、特斯拉在汽车行业中的角色一样。只是产品形态从车变成了 “立起来”的机器人。

铅笔道：从行业来说，人形机器人产业未来更像手机还是汽车？手机市场被几家公司通吃大部分份额，而汽车市场则更分散。

张正涛： 这是个很好的问题。手机主要是提供软性功能，比如通讯、娱乐、办公等，而人形机器人则有更多的角色分工。比如有的适合在工厂干活，有的适合扛重物，有的适合陪伴聊天。所以人形机器人未来可能更像汽车，市场会更分散，不同公司会在不同领域找到自己的定位。

在不同的领域中有不同的分工，有人专门做医生，有人专门跳舞，还有人去工厂工作，这些职业之间很难互相替代。就像汽车在不同场合有不同的用途。同样，在机器人领域，可能会有多种不同的形态和角色，有的是主流占据大多数的市场，比如头部产品可能占据大部分市场份额，而其他产品则会根据不同的需求分布在不同的小众领域，类似于“百花齐放”的情况。

铅笔道：投资人希望看到的人形机器人和现在能做出来的机器人之间，差距主要在哪里？

张正涛： 投资人希望看到的是，机器人能流畅地完成任务，比如拿起水瓶、拧开盖子、喝水，一气呵成。换一个任务也能做得很好。但现在的情况是，机器人的抓取动作还仅限于简单的“拿取”和“放置”，离流畅完成任务还有距离。

目前，机器人行业还没有像大模型那样出现一个明显的转折点，比如从视觉语言到泛化动作的质变。大家都在尝试不同的路径，但这个转折点可能会很快到来。

铅笔道：市面上的同行中，哪一家最有可能率先实现人形机器人的量产？

张正涛： 这个不太好判断，因为大家都在不同的赛道上发力。比如宇树在教育领域已经做得很不错了，可能在这个领域里跑出来的机会更大。但在其他场景中，比如工业、物流、消防等，大家都在努力突破。

目前人形机器人的泛化能力还处于黎明前的阶段，很难说哪一家会最先跑出来。每家公司都有自己的优势，关键是谁能在自己擅长的领域率先实现突破。

比如有的在消防领域，有的在文旅行业，有的在工业场景，有的在物流行业。一旦在某个领域突破，人形机器人的应用就可以扩展到其他行业，就像汽车一样，有各种车型满足不同需求。

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优先关注大脑和操作

铅笔道： 大模型和生成式AI与人形机器人结合后，会给行业带来哪些具体的变化？

张正涛： 大模型是推动人形机器人落地的重要驱动力之一，尤其是像deepseek这样的开源模型，正在普惠整个行业。

首先，目前的大模型主要是在文本和语言对话上表现比较好，但机器人更看重空间感知和任务分解能力。未来，大模型的架构应该加入空间感知信息的输入、任务对齐和重新规划（replan）模块。比如，让机器人完成“把水杯放到桌面的杯垫上”这种任务时，规划能力会更强大，动作也会更精准。

其次，大模型的效率也需要提升。现在机器人的动作普遍比较慢，未来通过“大模型+小模型”或“云端+本地端”的协同模式，可能会让机器人的动作更流畅，更像人类。

铅笔道：你曾提到，这个行业正在迈向智能和物理的深度融合。在这个阶段，行业需要克服哪些困难？

张正涛： 首先，人形机器人整体还处于早期阶段，离大家期待的成熟形态还有距离。比如在方法、材料和驱动方案上，还没有完全定型。你看最近发布的Figure 02（美国 Figure AI 公司 2024 年发布的第二代人形机器人），它的方案和谷歌之前的就有很大不同。所以最终成熟的技术方案还在探索中，大家都在实验各种可能性，这对技术方向的选择提出了很高的要求。

另外，软件和硬件的协同也需要不断迭代。一个技术栈的变化可能会影响其他技术栈，这就要求团队有快速迭代和学习的能力。

铅笔道：未来10年甚至更久之后，人形机器人的形态和技术范式可能会和现在完全不同？

张正涛： 我觉得会有很大变化。虽然人形的基本结构在服务、陪伴行业可能不会大变，但材质、驱动方式（刚性或柔性）、机械与生物的结合方式，甚至大模型的结构，都可能发生重大变化。比如现在的Transformer结构未来可能会有新的体系性突破。

铅笔道：接下来，你们的技术攻关优先级是怎么排的？

张正涛： 我们优先关注“大脑”和“操作能力”。

大脑指的是：机器人在半结构化或家庭环境中，通过大模型对复杂任务进行长时间规划和执行的能力。比如，走过去拿东西、完成多节点任务，成功率要高。操作能力主要是手的灵活性。我们希望通过12到21个自由度的手部设计，结合视触觉技术，让手的操作能力接近人类水平。

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强大的泛化能力，

是行业爆发的关键