值得注意的是创始团队背景。陈亦伦此前是自动驾驶领域的技术专家,曾在百度和文远知行等公司担任关键职位。首席技术官李震宇同样来自自动驾驶行业,拥有丰富的感知算法和系统工程经验。这个组合并非偶然--自动驾驶和人形机器人在技术上有许多共通之处,都需要实时感知环境、做出快速决策、执行精确控制。自动驾驶行业过去十年积累的大量工程实践经验,正在被迁移到机器人领域。
竞争态势与未来挑战
全球人形机器人赛道在二零二五年进入白热化竞争。特斯拉的Optimus已经在工厂实际部署,波士顿动力的Atlas展示了惊人的运动能力,中国的优必选、小米、小鹏等公司也纷纷推出自己的产品。它石智航选择的差异化路径是强调"通用智能"而非"特定任务",这意味着他们的机器人不是为某个工厂定制,而是可以通过学习适应不同环境。
这种策略的挑战在于验证周期长。定制化机器人可以快速针对具体任务优化,在短期内实现商业回报。通用型机器人需要在多个场景中证明自己的价值,技术门槛和市场教育成本都更高。但如果成功,回报也更丰厚--一个真正通用的机器人平台可以覆盖制造、物流、服务等多个万亿级市场。
技术层面仍有许多问题待解。刺绣演示是在受控环境下完成的,现实工业场景要复杂得多--光照变化、材料差异、意外干扰都可能影响性能。机器人的能耗和续航也是实际应用的瓶颈,人形机器人通常工作几小时就需要充电,远不如人类的持久力。成本同样关键,虽然具体定价未公布,但业内预计早期产品价格会在十万美元以上,只有在大规模量产后才可能降到与人工成本竞争的水平。
陈亦伦在发布会上表示,公司的目标是将机器人部署到各个行业和家庭中。从技术演示到规模应用之间还有很长的路要走,但至少他们已经证明,让机器人做一些以前认为不可能的事情,正在从科幻变成现实。
