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@卫诗婕|商业漫谈Jane's talk
对话天工人形机器人熊友军:运动会是极限测试场,具身智能不能只靠堆数据
播客访谈北京人形机器人创新中心 CEO 熊友军,讨论世界人形机器人运动会中天工 Omni 刷新短跑记录背后的本体可靠性与算法上限测试,并延伸至具身智能是否适用 Scaling Law、零样本与自主探索范式、2026 年机器人自主化拐点、高质量数据稀缺、开源硬件平台与数据集,以及中美竞争和中国供应链优势等话题。
AI推荐理由 北京人形机器人创新中心 CEO 熊友军(前优必选 CTO)的深度访谈,围绕世界人形机器人运动会、天工 Omni 的极限测试、具身智能 Scaling Law 是否成立、2026 年自主化拐点、数据稀缺与开源平台等给出具体行业判断,信息密度高且来自一线从业者。局限是播客访谈形式,观点多为个人判断而非可验证数据,部分表述(如‘涌现’)缺乏量化证据,需保留其主观性。
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正文
世界人形机器人运动会获得了全民的瞩目:我们看到机器人刷新了人类短跑的记录,它们捂脸害羞的跑姿深得大家的喜爱、在网络上有非常多讨论。 今天的嘉宾是打造捂脸跑的这款机器人「天工 Omni」背后的公司——北京人形机器人创新中心的 CEO 熊友军。 「创新中心」在行业内被视作「国家队,」,熊友军本人也曾是「人形机器人第一股」优必选的CTO。 围绕这届规模空前的世界人形机器人运动会,熊老师分享了独特的行业视角。 本期嘉宾:熊友军(北京人形机器人创新中心 CEO) 本期 Shownotes: 00:00 机器人「捂脸跑」爆火全网:极限测试里的具身智能涌现 天工 Omni 凭什么刷新短跑记录?肩关节受限下的自我进化 「它为了跑那么快,靠腰部扭动训练出最快姿势,这就是一种涌现」 运动会不仅是表演,更是摸高本体可靠性与算法上限的极限测试场 08:32 追问 Scaling Law:具身智能真的只要堆数据吗? 几百小时训练通用控制器:几千万小时数据才是具身智能的门槛? 「完全靠数据去堆积,不一定是一个正确的范式」 拒绝盲目跟风:探索 zero-shot(零样本)与自主探索的新学习范式 13:23 从遥操到自主:底层技术如何支撑机器人干活? 摆脱遥控器:为什么说 2026 年是机器人自主化的关键拐点? 「今天的具身智能产品虽然有这么多公司在,但本质上没有竞争」 寻找稀缺的高质量数据:多任务、多本体、多场景与长程推理 26:15 20 年机器人老兵:从本田 P2(阿西莫)到大模型时代 被 2002 年的视频点燃:焊接机器人时代的“未来震撼” 传统数学模型范式的落幕与 Deep Learning 的时代划界 为什么坚信“人形”是终极形态?「它将成为第三代人机交互中心」 34:15 优必选岁月:没有供应链的年代,做两条腿的傀儡 从几张办公桌到“人形机器人第一股”:两个狂热者的深夜取暖 答疑抄袭阿西莫误解:自己造关节、求机床师傅喝酒加工的寒冬时刻 选人的第一原则是正直:「行业走到最后,拼的是体力和人品」 45:55 车企&手机巨头跨界?是资本降维打击,还是「冷板凳」会胜利? 荣耀夺冠马拉松背后:硬件大厂入局会消灭创业公司吗? 「资本砸钱可以取得短暂成绩,但产业繁荣需要坐十年冷板凳的耐性资本」 选择一个方向,做时间的朋友:放弃很容易,坚持才最难 58:44 具身「国家队」:避免「重复造轮子」,做行业的基建商 从 CTO 到国家地方共建创新中心 CEO:从小我到“大我”的视角转变 开放硬件平台与数据集:开源不是单向付出,而是“众人拾柴” 全球竞争格局:中美科技竞争的必争之地,中国供应链与场景优势 01:09:35 破局「最后一公里」:大一统模型的探索与技术卡点 认同王兴兴提出的触觉与输入损耗卡点:多模态统一表征的必要性 Polycon Unify 大一统模型:集聚 VLA、多模态与世界模型的各自长处 真正的全栈并不存在:卡点攻坚、端侧蒸馏与长寿企业的“下苦功” 01:18:08 行业扫描后的真问题 & 硅基生命的温暖时刻 行星/谐波减速器、电子皮肤与电池技术:国产供应链的快速迭代 跑得太快会不会撞伤人?安全标准与法律法规是最高级别的底线 20 年里最有生命力的三个画面 加入听友群⬇️