2005 年從清華自動化系畢業時，金戈想不到，自己會在二十年后站在機器人生產線這一側。

他曾在上市公司、美元基金做收并購和戰略投資，之后和朋友一起創立遠鏡創投，專注早期項目。十幾年里，他見過太多講故事的賽道，也見過無數起落周期。機器人在那個時間點里，只是他投資視野邊緣的一個方向：玩具機器人、繪本機器人、下棋機器人，更多面向陪伴和娛樂。

真正的轉折出現在這兩三年。一邊是一級市場的變化，另一邊是他口中“百年難遇的機會”，硬科技被推到了舞臺中央。大量科學家和工程師拿著真正有門檻的技術走出實驗室，卻普遍缺一個能幫公司從 0 到 1 跑起來的 CEO。

既懂自動化技術，又在早期投資里打磨了十幾年判斷力，并親身經歷過多輪周期。金戈很清楚：自己既站在了一個好時代的門口，也剛好在那個稀缺的交叉點上。

和他一起站在門口的，還有莫一林。這位 80 后清華教授一路從北京四中保送清華，到卡內基梅隆博士、加州理工博士后，研究的方向從控制到機器人操作，再到自動駕駛、具身智能。

兩個人的能力幾乎互補。也正因如此，靈御智能在成立的最初幾個月就表現出行業罕見的節奏：公司尚未注冊，首輪融資已敲定；9 個月內迭代四代機器人；從實驗室原型一路推到可交付產品；并拿下某國內頭部服務機器人企業一次性千臺采購的商業化突破。

圖 | 金戈（來源：受訪者提供）

從下注別人到押注自己

問芯：你在做投資期間，是否接觸過機器人相關的項目？

金戈：有的。因為我本身是學自動化出身，一直對機器人很感興趣，所以在做投資時也接觸過一些相關項目。但當時的投資重點在早期技術、消費和文化領域，與真正面向生產力的機器人交集并不多，更多是玩具機器人、陪伴機器人、繪本機器人等偏消費屬性的產品。

問芯：當時是怎么決定去創業的？

金戈：在我看來，一方面國內創投環境正在經歷明顯變化，從資金配置到機構偏好都進入了新周期；另一方面，我真切感受到硬科技正迎來一個難得的創業窗口期。越來越多的科學家帶著有市場前景的技術走向產業化，但真正能帶領團隊從 0 到 1、承擔組織搭建和融資落地的 CEO 非常稀缺。

在這一點上，我既有早期創業和投資經驗，又是技術出身，和技術創始人之間容易建立信任與共識。這些條件疊加在一起，讓我意識到：現在正是進入技術創業的最好時機。

問芯：創業的感覺怎么樣？現在狀態如何？

金戈：總體來說，我現在的創業狀態很好。雖然節奏快、事情多，確實會感到疲憊，但帶來的成就感是過去做投資時無法比擬的。

做早期投資往往要以月、季甚至年為單位等待項目變化，而且影響更多是間接的；但作為創業者，我可以用日和周為單位來衡量公司的進展，能直接看到技術、產品和銷售的快速推進。公司從 2 月成立到現在，已經完成四代產品迭代，研發了近百項新技術，并真正落在機器人上。看著一個原型逐漸變成能量產、能干活的產品，這種變化本身就是最大的鼓舞。

問芯：對你來說，投資邏輯和創業邏輯最大的差異是什么？在創業過程中有哪些挑戰？

金戈：我覺得主要有幾個挑戰。

首先，做投資時不需要深入處理團隊管理、產品打磨、銷售推進、供應鏈建設等具體而瑣碎的落地工作；但創業必須親自把控這些環節，并同時面對技術攻關、產品迭代、客戶交付等務實復雜的問題。

其次，投資本質上是一門“概率學”。我投出的每個項目，其成功率從來不可能是百分之百的，而我對其發展方向的影響也是間接的、有限的。

但創業完全不同。我作為公司最終決策者，需要為所有戰略方向拍板，帶著團隊按照我判斷的路線奔跑，并承擔所有結果和后果。

問芯：你們的首筆融資在公司注冊前就敲定下來了，后續的融資節奏也很快，這和你的投資人經歷有關嗎？

金戈：從第一筆融資的情況來看，其實與我過去的投資人背景關系并不大，更關鍵的是首輪投資方（英諾天使基金）本身決策迅速、信息渠道獨特。

當時正值春節前，我們尚未對外宣布創業，也沒有正式啟動融資，公司甚至還沒注冊，demo 也未完全成型。11 月到次年 2 月的全部研發，都由我和莫老師用自有資金投入。

英諾的王晟總是在一場學術會議上看到莫老師博士生的論文后產生興趣，通過多方輾轉聯系上莫老師，得知我們正準備創業，于是在春節前最后一個工作日邀請我們去做分享。當時我們連 PPT 都還沒完全準備好，但還是如實展示了技術進展。

他當場決定春節后進行實地考察，并約定節后第二個工作日來實驗室。看完 demo 后，他們認為技術價值明確、進展超出預期，于是當天下午就邀請我們簽署了框架協議。就這樣，首輪融資在公司注冊前便順利完成。

問芯：第二輪融資時，公司做出了什么進展讓投資人決定下注投資？

金戈：開展第二輪融資時，我們的第一代原型機已趨成熟，第二代原型機也在清華校慶上首次亮相，這是我們第一次在半公開場合展示產品，主要面對清華校友。活動中，我們模擬了零售場景，讓機器人與校友及孩子們互動，展示了精細操作和交互能力，效果非常好。

第二輪的潛在投資人也在這一階段看到并親自體驗了第二代原型機，對產品的成熟度和表現都十分認可。各項反饋與他們的預期高度一致，因此很快就做出了投資決策，順利推進了本輪融資。

遙操作是通向機器人自主能力的必由之路

問芯：一開始為何決定去做遙操作這種模式？這與市面上主流敘述方式不同。

金戈：我們選擇從遙操作切入，主要基于三個判斷。

第一，技術路徑上，遙操作是通往自主能力的必經之路。全自主機器人需要海量高質量的真機數據，而這些數據目前只有通過遙操作才能規模化獲取。因此，優質遙操作本體的稀缺，直接意味著高價值的數據稀缺。我們判斷遙操作不僅必要，而且會長期存在，具有明確的市場空間。

第二，從產業發展史來看，人在環的控制方式會長期共存。自動駕駛已經證明這一點：即便在難度遠低于機器人操作的領域，完全無人化（L4）至今仍極為罕見，大多數車輛仍依賴方向盤、油門、剎車等人機共駕機制。因此，遙操作不是自動駕駛的‘備胎’，而是機器人走向世界的‘方向盤’。 在未來很長一段時間里，‘人機共駕’（Human-in-the-loop）將是商業落地的唯一解。

第三，從落地可行性看，遙操作是讓機器人“立刻能工作”的唯一方案。以大模型驅動的全自主機器人，目前在速度、泛化和成功率上仍難滿足真實場景需求；而采用“自主 + 遙操作”的混合模式，既能顯著提高成功率，又能讓機器人快速進入生產場景。同時，遙操作還能在真實環境中采集大量數據，降低訓練成本，加速邁向更高自主性。

問芯：但你們的終極目標還是讓機器人從被遙控，走向自主？

金戈：當然，遙操作本質上仍是一個過渡階段，我們的最終目標，仍然是讓機器人能夠實現高度自主的任務執行。但要達到這一點，需要經歷相當長的技術成熟周期，也需要足夠的數據積累與場景驗證，才能覆蓋絕大多數工作場景。即便未來機器人能夠自主完成 98% 的任務，仍會存在少量復雜的特殊場景需要人類介入。

問芯：你們的遙操作機器人現在進入了哪些場景？

金戈：第一類是科研與數據采集場景。這是我們最早切入的市場，科研機構和數據中心是首批客戶。一些高危或惡劣環境，如輻射、有毒氣體、污染、垃圾分揀等也非常適合用機器人替代人工，提高安全性與效率。

第二類是跨區域勞動力差異帶來的新型用工場景。不同國家的勞動力成本差異巨大，通過遠程操作，可以讓低成本地區的操作員為高成本地區完成任務。例如墨西哥工人遠程控制機器人服務美國企業。這類似過去呼叫中心的外包邏輯，未來會出現以機器人遠程操作為核心的“operation center”。

第三類是多門店連鎖的集中化運營場景。對擁有大量門店的品牌來說，機器人可以完成約 80% 的自主作業，只有少量復雜情況需要人工接管。這樣 1,000 家門店不再需要 1,000 名現場員工，只需約 200 名遠程操作員集中接管難點任務，大幅降低人力成本并提升管理效率。

（來源：受訪者提供）

問芯：跨城市遠程操作，你們執行過哪些典型任務？

金戈：目前我們的機器人還沒有在真實商業場景中進行大規模測試，主要因為我們從 10 月才開始出貨，到現在時間還不到一個月。但在多個虛擬和模擬環境中，我們已經進行了大量驗證，效果非常理想。

比如在剛剛結束的第二屆中關村具身智能服務大賽中，我們參與的所有遙操作項目都拿下了第一名，共獲得七項冠軍，場景覆蓋家庭服務、工業作業和危險環境處理等，均以遠程遙操作方式完成。

問芯：聽起來你們并沒有現在計劃做家庭場景。

金戈：是的，我們認為家庭場景會是人形機器人最后攻克、也最具挑戰性的應用場景。

從整體路徑上看，具身智能的落地順序大致是：先進入剛性需求強、對自主化要求不高的場景（如危險作業、高污染環境、特種行業）；再進入容錯率較高、節奏不那么緊的商業服務和非流水線工業場景；之后才是對可靠性要求極高的流水線工廠；最后才輪到家庭。

之所以家庭排到最后，是因為它具備行業里最復雜的特征：需求高度多樣、完全不標準化；安全風險更敏感，一旦失誤可能直接傷人或造成損壞；隱私要求極高，遙操作在家庭中并不天然適用；同時，自主能力必須非常成熟，因為家庭場景無法保證隨時人工干預。

因此家庭場景難度高、要求嚴，是一個必須放在最末端解決的市場。

問芯：那你認為最終進入家庭的時候，是以遙操作的方式，還是說以自主的方式？

金戈：進入家庭場景時，機器人一定會以“半自主”的方式落地，這是我們非常明確的判斷。

以做飯為例，僅中餐就有上千道菜，每道菜的流程、火候、調料都不同。如果要求機器人完全自主掌握全部技能，所需數據量巨大，難度和算力成本都會指數級上升，幾乎不現實。

因此，家庭機器人的合理形態是：基礎家務自主 + 復雜任務人機協作。基礎家務（高度可標準化）：掃地、拖地、收納、洗衣、晾衣等，由機器人自主完成；復雜或高專業度任務：通過“眾包式遙操作”由專業人員遠程完成，例如：復雜刀工和火候要求的菜肴由廚師遠程操控完成；家電維修由工程師遠程執行；專業按摩或理療由醫師遠程操作。

如果要求機器人把所有復雜技能都學會，不僅需要巨量數據，還會極大推動模型規模、本地算力和硬件功耗，成本會高得難以商業化。因此，“半自主 + 遠程眾包”是家庭場景最現實、最經濟、也最安全的方案，既能保護隱私，又能用合理成本覆蓋家庭里的各種長尾需求。

讓機器人變“實用”的第一步，是學會減法

問芯：很多公司做雙足、做仿生、做更像人時，你們反而做減法：輪式、結構簡化，為什么？

金戈：從一開始，我們最重要的設計原則就是“實用性”。機器人必須真正能干活、能創造價值，同時成本也要讓用戶可接受，而不是為了堆技術而忽略商業可行性。

“我們不是在做展示柜里的‘藝術品’，而是在造生產線上的‘藍領’。 勞斯萊斯令人驚嘆，但滿大街跑的是比亞迪。我們要做的，就是機器人領域的‘比亞迪’——皮實、耐用、算得過賬”。真正的實用性，是用盡可能低的成本實現足夠好的工作能力。

因此，我們刻意刪去許多與核心能力無關的結構和功能，把資源集中在操作能力上；同時依靠更強的軟件和算法，在現有硬件條件下盡可能提升任務表現。這樣才能做出真正能用、用得起、用得久的機器人。

問芯：未來會做雙足嗎？

金戈：會的，未來我們也會布局雙足機器人。但相比全部自己從零做起，我們更傾向于用合作共建的方式推進。

在我們看來，雙足、四足、輪式，本質上都是“移動底盤技術”，解決的都是從 A 點到 B 點的移動問題。不同底盤適合不同場景，但都可以與我們的上肢操作系統模塊化組合。

目前，我們已經與多家底盤公司合作，比如與 AGV 和傳統移動機器人廠商對接輪式技術；未來也會與雙足、四足能力領先的團隊合作，由他們提供移動底盤，我們提供操作系統，共同打造不同形態的通用機器人。

換句話說，我們不把所有底盤都自己造作為目標，而是更希望通過產業協作，讓各自的優勢模塊化組合，對方提供最好的移動能力，我們提供最強的操作能力。這樣不僅速度更快，也更有利于成本控制和規模化落地。

問芯：公司成立九個月以來，已經迭代了四代產品了。現在的產品模型，和你們最早設想的，它們之間差別大嗎？

金戈：確實存在一定差異。在研發的過程中，我們逐漸發現許多在最初預期階段未能充分考慮的問題，這是技術迭代中不可避免的一部分。因此，每一代產品在設計和實現過程中，我們都進行了大量的調整和優化。

當前第四代產品也仍在持續迭代中，我們依然在進行規模較大的版本更新。這種持續演進的過程，也是產品從原型走向成熟不可或缺的路徑。

（來源：受訪者提供）

問芯：從 demo 到產品，從產品到商品，在經歷完整的周期后，你認為其中最大的鴻溝是什么？

金戈：我認為最大的鴻溝在于“可靠性”。一臺機器人能夠完成一次成功的展示、拍攝出一段剪輯良好的演示視頻，并不代表它具備可交付能力。即便它能在虛擬環境或我們自己可控的內部場景中連續運行，也與真正投放到用戶現場、長期穩定地執行任務之間，有著巨大的差距。

要跨越這一鴻溝，必須讓機器人在各種不可控因素下依舊保持高可靠性、長時間穩定運行，而這恰恰是整個從技術原型到成熟產品過程中最難邁過的一道門檻。也正因為如此，從“展示視頻”走向“能交付用戶的真實產品”，之間存在著整個行業里最本質、也最考驗團隊能力的差距。

問芯：某國內頭部服務機器人企業一次下單一千臺，也有包括其他來源的訂單，產能可以跟上嗎？

金戈：目前，我們的產能正在快速提升，并同步規劃自建生產中心。由于在產品最初設計階段就充分考慮了未來的擴展性，我們也已與多家代工廠展開合作，通過代工生產的方式進一步擴大產能。

總體而言，我們已經制定了相對成熟且可執行的產能擴張計劃。不過在現階段，產能仍無法完全滿足所有客戶需求，部分訂單的交付周期會相對較長。但隨著自建產線和合作產線的逐步落地，我們預計到明年即可實現年產一千臺以上，甚至更大規模的生產能力。

問芯：2026 年，行業可能會發生什么變化？你們 2026 年的計劃是什么？

金戈：有人曾形容行業節奏是 2024 年看 demo，2025 年看訂單。我認為 2026 年將進入真正意義上的落地階段。真正的競爭將不再是演示能力或訂單數量，而是看誰的產品能夠在真實場景中穩定運行、真正完成任務，并為用戶創造可量化的實際價值，而不是僅停留在試點或測試層面。這將成為 2026 年具身智能行業最核心的趨勢與分水嶺。

對應這一判斷，我們在 2026 年的規劃也十分明確：希望找出一到兩個核心場景，實現規模化落地，并切實為用戶創造商業價值。這將是我們在2026 年最重要的任務，也是公司需要重點攻克的核心問題。