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AING硬跡

從移動機器人到具身智能，技術是能通用的。

當2026年夏天的政策聚光燈打向“具身智能”時，熱鬧的舞臺周圍，資本在躁動，新秀在吶喊。在這場產業變革中，一家僅有76人的深圳公司，正在快速地完成一場橫跨15個行業、十幾個國家的商業驗證。

當行業還在爭論“具身智能何時能真正落地”時，易行機器人（Ego Robotics）已用近萬套控制器出貨量、15個細分行業的全流程解決方案、十幾個國家的海外部署、連續多年盈利，給出了自己的答案。

反向思考

易行的故事始于2015年。創始人劉權超與幾位哈爾濱工業大學的同事闖入移動機器人賽道，先做無人駕駛，后因技術落地困難轉型工業無人叉車。

2017年二次創業時，他們沒有選擇追逐風口，而是做了一個在當時看來過于“技術宅”的決定：將目光投向更具落地性的工業場景，從最底層的控制器做起，而且要做成通用的、可開放的。

大多數中國科技公司的成長路徑，是從一個爆款單品出發，做品牌、鋪渠道、追求規模效應。易行的出發路徑在很長一段時間里顯得“不合群”。

易行最值得探究的，是它從單一產品供應商向綜合解決方案服務商完成戰略轉型，以及走出的一條可復制、可持續的產業化路徑。

它以開源控制器平臺為底座，讓客戶參與二次開發、自主維護、深度定制，從根本上解決了機器人行業“交付慢、服務重、復制難”的痛點。在海外，這套開源模式可以成為跨越信任壁壘的“通用語言”——德國客戶因“不擔心技術卡脖子”而快速決策，泰國高校每年培養1500名學生掌握平臺開發，本地化服務無需依賴中國工程師常駐。

這是一套能夠面向終端客戶、合作經銷商提供“整車軟硬件+上層調度軟件”的一站式解決方案，從前期需求調研、方案設計，到中期設備部署、系統調試，再到后期維護升級，專業團隊全程深度參與，確保每個項目都能貼合客戶實際需求。

從移動機器人到具身智能，從工業場景到服務場景，“大腦”的通用性正在不斷被驗證。易行的實踐或許能為行業提供一個值得參考的樣本。這家僅有76人的公司，用十年證明了一個樸素的道理：在硬科技領域，慢即是快，深即是遠。

一場持續的商業進化

2015年，劉權超跟幾個哈工大同事一起做無人駕駛。做了兩年，技術落地太難，公司解散了。后來二次創業，轉做工業無人叉車。

“那時候所有的車都是買過來做二次改裝，二手車、新車都能改。”劉權超回憶。這個選擇讓易行在2017年就有了現金流，但也讓他們早早意識到：車體不是壁壘，大腦（控制器和算法）才是。于是當大多數機器人公司聚焦應用場景、做品牌、鋪渠道時，易行把精力投入到最底層的控制器研發上。

2017年開始自研專用控制器，僅用于內部改裝；2023年，這一工具升級為通用控制器。這一戰略調整成為公司后續所有進化的原點。

通用控制器的價值在于”一腦多用”，讓易行可以賦能各種產品形態——無人叉車、AMR、裝卸貨機器人、分揀機器人，甚至人形機器人。

而圍繞控制器構建的開源平臺，則讓客戶從“被動接受者”變成了“主動參與者”。目前，公司已覆蓋汽車、光伏、食品、電子、紡織、化肥等15個細分行業，目標未來拓展至40-50個甚至上百個應用場景。

更重要的是，通用控制器讓易行從“賣單品”進階為“賣方案”。傳統模式下，一個智能制造工廠往往需要三家以上供應商分別提供物流機器人、上下料設備、倉儲軟件，之間的對接成本、協議打通、責任劃分是巨大的隱性消耗。

但易行依托控制器優勢，將物流機器人、智能設備、上層MES/WMS軟件系統全部打通，實現“全流程智能物流系統”，覆蓋從生產線到倉庫的完整工藝流程。

一個典型案例是泰國化肥龍頭企業項目。該企業此前幾乎沒有任何自動化基礎，連倉儲管理系統都不具備。易行提供的不是幾臺機器人，而是從汽車裝卸貨、智能倉儲到上層軟件系統的整套方案，并拉入當地軟件公司合作，四方聯合跑通項目。“我們依托核心技術，把前端的系統、物流機器人、AI分揀機器人等一整套都提供給客戶。”劉權超說。

從2017年的無人叉車改裝，到2023年控制器對外開放，再到今天覆蓋15個行業的全流程方案，易行的商業邊界持續擴展。公司始終聚焦大賽道，不看小品類。即便是看似非標的定制需求——如某頭部汽車主機廠需要的帶雙機械臂移動分揀機器人——在通用平臺上也只需“關節上多兩個電機”的小修改，一旦打通即可復制上百上千臺。

開源的本質

2023年，易行將控制器平臺開放了80%，成為國內機器人控制器領域首次大規模開源。這一決策在當時引發爭議：有人認為開放80%等于沒開放，“剩下的20%才是命脈”；也有人認為開源等于自戕，“壁壘都開放了還怎么賺錢”。

劉權超的回應很務實：“開源不是為了做慈善，是為了降低自己的成本，也降低客戶的成本。”

在傳統模式下，易行每做一個新項目都要派工程師駐場調試三到五個月，人員成本侵蝕全部利潤。開源后，客戶自己的工程師——甚至一個懂基礎編程的本科生經過培訓就能在平臺上修改業務邏輯、適配本地需求，交付周期從數月縮短到一兩周。客戶從立項階段就參與機器人選型與功能設計，技術團隊有貢獻、有話語權。

這種參與感帶來了極高的客戶粘性。光伏龍頭福斯特從0搭建自動化部門后，已將14個智能工廠項目全部交給易行；廈門一家紡織設備廠商每年基于易行平臺定制上百臺行業專機，“自己做了功能進去，不可能拋棄掉重新來一遍”。深圳某裝卸貨機器人公司則完全依托易行開源平臺搭建自有產品，“從頭搭的投入成本非常高，一年兩年時間很難跨越”。

開源平臺的另一價值在于協議兼容。易行已打通德國VDA5050工業通用協議，并與國內金蝶、Oracle、用友等五六家大型平臺軟件公司完成對接，同時提供標準開放式接口，讓第三方以極低成本接入。這解決了智能制造領域長期存在的“系統孤島”問題——不同品牌機器人協議不統一、兼容困難。

目前，易行控制器累計出貨量已超萬套，位居國內行業前三，每年保持翻倍增長。公司每年將營收的20%以上投入研發，團隊76人中60%-70%為軟件算法人員，批量產品生產外包。這是一家“輕”得不像硬件公司的硬件公司。

海外實戰

如果說開源平臺在國內是“效率工具”，那么在海外，它幾乎成為“市場準入證”。

易行的出海始于2019年。一個泰國客戶機緣巧合找到易行，要做汽車零配件自動化改造，這成為公司海外起點。在劉權超看來，海外市場的邏輯與國內截然不同。

在國內，客戶更關心“能不能解決問題”，但在海外尤其是發達國家，客戶的第一反應是：“如果我把系統接入你的機器人，未來你不再服務了怎么辦？”這種對服務中斷、技術卡脖子的恐懼是海外決策的核心障礙。易行的開源平臺恰好擊中了這一點。

德國一家汽車零部件客戶，在評估多家中國廠商后選擇易行，關鍵原因就是控制器做了開放性設計，不擔心未來沒辦法自己維護。2025年3月，易行團隊赴德，僅用兩周時間打通德國工業通用的VDA5050協議，5月即獲返單。從接觸到成單，整個周期在兩三個月內完成。

“德國客戶跟我們合作快，就是因為他們看到我們的控制器是開放的。”劉權超表示。而在東南亞，需求又不一樣——自動化基礎薄弱的國家需要“交鑰匙”方案，但同樣面臨誰來維護的問題。易行的解法是：用開源平臺培訓當地人。在泰國，易行與皇家理工大學、農業大學等三所高校建立合作，每年培養1500名掌握平臺開發的學生。“未來哪怕只有10%的人進入這個行業，我們的本地化服務就不用擔心。”

這種“用開源換信任，用信任換市場”的策略，讓易行在十幾個國家同時推進項目，卻始終保持輕資產——沒有海外生產線，沒有成建制的售后團隊，核心人員全部在國內。結果是：海外毛利率高于國內，回款更好（100%款到發貨，無賬期），客戶粘性更強。2025年海外收入占比從不足20%向50%邁進。

開源平臺在不同國家的打開方式也呈現差異化。在東南亞，它是整套方案的底座——當地缺乏自動化基礎，需要易行提供從軟件到硬件的全套服務，開源平臺讓合作方以極低成本適配本土業務邏輯（通常只需修改5%-10%）。在發達國家，它是可控性的證明——客戶自有IT體系成熟，不需要上層軟件，開源平臺讓他們可以放心接入自有系統并自主維護。

在易行的技術敘事中，從AGV到AMR的躍遷是一個關鍵分水嶺。

AGV（自動導引車）需要貼磁條、貼標簽、預設點位，本質上“被牽著走”。AMR（自主移動機器人）基于2D/3D SLAM視覺導航和AI模型，只需設定起點和終點，機器人自主判斷路徑。“以前做AGV，要在軟件上設置很多路線。”劉權超解釋，“幾百臺車、幾萬平米的工廠，點位數量是天文數字，工程量非常大，交互人員非常多。”這導致所有AGV公司面臨同一困境：交付周期漫長，人員成本高昂，“不是產品毛利率虧損，是團隊的服務和人員成本虧掉的”。

易行2017年做無人叉車時深刻體會過這種痛苦。每個項目現場三到五個月，團隊像救火隊一樣全國飛。“所以我們在推這個平臺的時候，整個技術路線就是圍繞AMR，更加智能的方向。”

這種技術躍遷改變了易行的成本結構，AMR的價值在海外被進一步放大。AGV時代，機器人公司是“人力外包商”——靠派工程師駐場賺錢，規模越大虧損越嚴重。AMR時代，機器人公司才有可能成為“技術產品商”——靠賣控制器、賣平臺、賣方案賺錢，規模越大邊際成本越低。

從工業到人形，“大腦”的通用性驗證

2026年底，易行將發布一款120Tops算力的具身智能通用控制器，切入人形機器人賽道。該產品既打通底層移動與運動模型，也打通上層AI算法，提供給第三方機器人廠家使用。同時，公司自研的輪式人形機器人樣機已送樣某頭部汽車主機廠驗證，獨家合作，規劃的訂單100余臺。

“從移動機器人到具身智能，技術是能通用的。”劉權超表示。如果“大腦”的通用性被驗證，易行將不僅僅是一家機器人公司，而是一家“智能基礎設施”公司，其控制器平臺成為支撐多種具身智能應用的基礎底座。

截至目前，易行服務于全球3000+解決方案用戶、擁有50+全球合作伙伴、500+全球終端應用案例、產品覆蓋15+細分行業，客戶來自倉儲物流、汽車制造、3C電子、半導體、電子及通訊、新能源、航空航天、醫藥、儀器儀表、教育科研等多個領域，形成“工業+服務”雙賽道布局。

工業賽道以全流程柔性物流解決方案為主，服務賽道則提供核心控制器部件，由第三方廠家做終端產品落地。這種分工讓公司可以收集服務場景數據，反哺具身智能通用大腦平臺，為未來市場增長儲備能力。

對于未來，劉權超保持清醒：“我們還有很長的路要走。”但過往這些實踐至少證明：在具身智能的全球化浪潮中，底座能力——軟件集成、二次開發、開源生態等，或許比單一硬件產品更具穿透力和持久價值。

AING硬跡

AING，取自“AI+ING”的縮寫，中文諧音“硬跡”，寓意著“人工智能正當其時”，致力于追尋硬科技發展的足跡，不斷探索人工智能與智能硬件的深度融合。

未來，AING硬跡將不斷發布AI大模型技術、AI產業生態、AI硬件產品等行業資訊、發展趨勢與市場動態，我們相信大多數硬件都值得用AI重做一遍，AING硬跡期望與AI大模型廠商、與AI硬件廠商共同成長，迎接AI時代的來臨。

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