轮上大脑：中国工业机器人的“脱壳”进化与现实主义突围

TL;DR：

商汤科技工业机器人团队的拆分创业，标志着具身智能正从“实验室宠儿”向“工厂劳动力”进行现实主义转型。通过端到端一体化控制与轮式人形结构的折衷设计，天元兴试图在资本寒冬与制造业降本增效的夹缝中，利用先发的数据壁垒完成从感知到作业的商业闭环。

长期以来，工厂车间里的工业机器人更像是昂贵且固执的“编外工”：它们力大无穷却头脑简单，必须被禁锢在安全笼内，严格遵循人类预设的每一毫米轨迹。一旦产品线稍作调整，重新示教的成本往往足以让财务总监皱眉。然而，这种“规则驱动”的旧秩序正在瓦解。近日，由商汤科技（SenseTime）工业机器人原班核心团队孵化的“天元兴”完成数千万元天使轮融资，不仅带走了大模型的基因，更带走了一套试图重塑工业自动化的“端到端”野心。

在人工智能的竞技场上，具身智能（Embodied AI）正被寄予厚望，被视为让AI“长出身体”的关键一步。但与硅谷那些热衷于让昂贵的人形机器人在实验室里折叠衬衫、步履蹒跚的同行不同，这家中国初创企业选择了某种更具“英伦实用主义”色彩的路径：放弃华而不实且不稳定的双足行走，代之以重心稳健的轮式底盘；放弃拼凑式的组件控制，转而追求“大脑”与“肢体”的一体化。这种取舍折射出一种清醒的认知——在工业现场，稳定性和性价比永远优先于仿生学的浪漫。

算法“炼金术”的降维打击

天元兴的核心竞争力，在于其创始人旷章辉博士口中的“代际切换”。传统的工业机器人本质上是传感器的奴隶，遵循“感知-标定-规控”的线性逻辑，任何环境的扰动都可能导致系统崩溃。而天元兴推崇的“端到端”闭环控制架构，则试图模仿人类的直觉。¹ 这种模式下，机器人不再死记硬背轨迹，而是通过大量工业视觉数据的“喂养”，学习如何应对不确定性。

这种技术路径的切换，其商业意义远超技术本身。对于宁德时代或欣旺达这样的制造业巨头而言，部署一套自动化方案的痛点不在于买机器的钱，而在于长达数周的现场调试以及对算法适配的持续投入。如果天元兴的方案真能如其所言，“只需适配场景数据即可快速复制”，那么它解决的不仅是技术问题，更是自动化普及的资本边际成本问题。

实验室之外的“造血”游戏

对于初创企业而言，最优雅的算法也无法填补量产前的现金流黑洞。有趣的是，天元兴表现出了一种老练的生存直觉。在追求2026年实现TX01系列量产的目标之前，他们已经开始利用具身智能感知模块进行“自我造血”。¹ 这就像是在研制全自动驾驶汽车的过程中，先靠卖高精度摄像头维持生计。这种策略不仅为研发提供了稳定支撑，更重要的是，它抢占了数据的入口——在AI时代，数据才是真正的原材料，而工厂车间的真实作业数据，比互联网上的猫咪视频贵得多。

然而，通往大规模应用的道路上依然布满荆棘。旷章辉坦言，成本是摆在所有具身智能公司面前的“断头台”。单套产品的高昂采购成本限制了其渗透率，唯有通过量产实现50%以上的成本削减，机器人才能真正从昂贵的样机变成普适的工具。¹ 这是一场关于规模效益的豪赌：你需要足够的订单来降低供应链成本，又需要足够低的成本来获取订单。

出海：避开内卷的深水区

在全球地缘政治与产业竞争交织的背景下，天元兴的视野并未局限于竞争烈度已近“白热化”的国内市场。¹ 凭借此前随头部电池厂商落地德国与泰国的经验，他们敏锐地察觉到，海外工业场景对具身智能的需求同样迫切，且竞争对手的灵活性往往逊色于中国团队。

这不仅仅是物理空间的扩张，更是一种战略性的撤退与进攻。在中国这个“卷”字当头的试验场中磨练出的韧性，正成为此类硬科技企业出海的底气。正如《经济学人》常论证的那样，技术壁垒虽然重要，但能够率先在不同文化与监管环境下建立商业闭环的企业，才拥有真正的护城河。天元兴能否从商汤的余晖中走出，成长为工业AI领域的独立巨人，2026年的批量出货将是决定性的审判日。

引用

• 具身智能
• 工业机器人
• 风险投资
• 端到端控制
• 制造业数字化