配资是一种为投资者提供杠杆资金的金融服务！
henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
还记得Hugging Face去年推出的桌面机器人Reachy Mini吗？
在刚发布的时候，量子位曾第一时间报道过这只身高28cm、体重1.5kg的“萌物”《抱抱脸进军具身智能机器人：5小时成交破百万，299美元起售》。
而在过去的大半年的时间里，这款桌面开源机器人已经交出了一份颇为亮眼的成绩单：
5天销售额突破100万美元、累计出货3000台以上，甚至还登上了黄仁勋的CES展台。
也正因如此，很多人第一次意识到——
那个被称为“AI圈GitHub”的平台，正在把开源哲学真正带进具身智能世界。
不过，很少有人注意到，在这款299美元起售的小机器人背后，还有一家中国公司参与了关键一环。
它就是矽递科技（SeeedStudio），Reachy Mini正是由它打造。
作为一家开源硬件平台，矽递并不是像宇树那样做整机产品的机器人公司，也不是主打某一款人形机器人的厂商。
它在具身智能产业链里的角色，更像是一个硬件系统平台型公司。
一方面深度参与英伟达Jetson计算平台生态，是英伟达的精英级合作伙伴；
另一方面，它也提供机器人大脑主控方案、电机关节、传感器以及一系列开源机器人套件，服务于开发者与初创团队。
换句话说，当Hugging Face从模型平台走向机器人硬件、当开源社区开始尝试“软硬结合”，像矽递这样的公司，正在成为连接模型、硬件与开发者生态的重要节点。
而在与矽递科技AI机器人产品线的对话中，量子位也从一个少见的机器人硬件制造商视角，听到了他们对具身智能产业的观察与判断：
AI陪伴与具身智能载体并不冲突，机器人的物理形态将会在一众依赖屏幕的产品中脱颖而出。Reachy Mini桌面机器人的制造完全不同于人形机器人，难点包括声学设计。低成本机器人未来的分水岭不在于便宜，而在于可达性。对于具身智能开发而言，少即是多，过于复杂的自由度并不是必须。开源之于具身智能的意义在于降低门槛。单纯的极限运动并不能被视为一个好的机器人demo，一个好的demo应该是稳定、实时可互动的，而且能够让开发者基于此做进一步的延伸。遥操作是算法训练的一部分，对于硬件本身来说，不能只关注性能和成本，还必须考虑与数据需求和训练框架的适配性。数据驱动的具身智能范式正在重新定义硬件……以下是与来自矽递的吴丹(机器人产品线负责人)和朱耀晖(机器人产品线应用工程师)的采访实录（在不改变原意的基础上，有删改）：
Reachy Mini、开源硬件、制造商眼中的具身智能Reachy Mini是什么？Q：如何给一个就是不了解机器人去介绍Reachy Mini，它是一个怎样的一台机器人？目前最核心和最典型的能力是什么？
吴丹：Reachy Mini是一个高度开放的桌面的机器人。
它具备完整的多模态交互能力：搭载摄像头和麦克风，可以“看见”和“听见”，同时支持语音输出与用户对话。
此外，它拥有九轴运动能力，头部能够做出动作反馈，通过姿态变化表达状态与情绪，使互动更加自然生动。
如果向一个不做机器人的人介绍Reachy Mini，我会说它是一个可以放在桌面上、与大家互动的机器人，带有一定娱乐和陪伴属性。
同时，因为它是开源开放的平台，支持二次开发，所以应用场景会不断扩展。
另外，对于不做机器人，但了解大模型的（开发者）来说，Reachy Mini的核心能力依然是多模态交互。
它能够听、看、说，实现视觉、语音与动作的结合。同时，它可以连接Hugging Face上的各类大模型，支持灵活调用，也适合做智能体（Agent）开发，比如通过OpenClaw等方式接入。
所以，即使不是做传统机器人的开发者，对于算法工程师或偏软件背景的开发者来说，它同样是一个比较合适的平台。
Q：具体而言，Reachy Mini是怎么进行交互的呢？
朱耀晖：Reachy Mini目前有两个版本。
一个是不带主控的版本，用户可以把它接入自己的笔记本电脑，或者连接到外部主控设备，比如Jetson、树莓派，或者RK、地平线等芯片平台，然后基于这些设备进行开发，或者体验它原有的功能。
另外一个是无线版本，内部自带主控，采用的是树莓派方案，开机之后就可以直接使用，不需要额外连接设备。
关于定位：AI陪伴产品与具身智能载体并不冲突
Q:作为一个一款桌面机器人，Reachy Mini更应该被理解为一个AI+陪伴产品，还是一个具身智能的载体，你们更倾向于哪一种定位？
吴丹：我觉得它目前更偏向于一个具身智能的载体。因为它本身是一个开放平台，核心是用来构建多模态机器人系统的，所以从定位上来说，它更适合做开发。
不过，它现有的功能里确实也包含一部分陪伴属性。所以我觉得这两点并不冲突。只是因为它的开发属性更强，对于开发者来说，它更像是一个具身智能的平台。
但从用户层面来看，也有很多家庭用户购买。比如有家长反馈，8岁的小朋友都可以自己把它搭建起来，并且玩得很好。对他们来说，它更像是一个陪伴型产品。
所以我认为这两种定位是同时存在的。
如果用户只是希望有一个陪伴型机器人，那它现有的功能已经足够；如果是开发者想基于它去做智能体（Agent）或其他扩展开发，它也提供了充足的资源支持。
Q：做陪伴型机器人通常会强调情绪价值，外观也往往比较可爱。那Reachy Mini在设计和制造时，是否有特别考虑外形和“萌感”？
吴丹：有的。比如它的“大小眼”设计，就是一个比较萌的元素。另外，它头上的两个触角——也就是天线——是可以动的，这也是一个增强可爱感的小细节。
还有它下面那个圆圆的“大肚子”，整体设计其实就是从比较萌的方向出发的。
另外，因为它是开源的，用户是可以自己改动外观的。比如换颜色，或者做一些造型上的改造。之前PollenRobotics在万圣节时，就把它改造成南瓜的样子；
圣诞节的时候，也可以做成圣诞树的造型。
所以一方面，它本身的设计就比较可爱；另一方面，它也很容易被二次改造。只要通过3D打印，就可以对外观进行个性化调整。
Q：如果我买一台Reachy Mini，想通过3D打印给它做一些外观配件，官方会提供相关教程或社区支持吗？
朱耀晖：会的。我们后续会持续补充相关内容。它本身就会提供3D打印的设计文件，用户可以基于这些文件进行打印和改造。我们也会在社区里逐步增加更多教程和设计示例，方便大家上手。
Q：现在也有很多桌面AI产品，比如带屏音箱、智能助手设备，它们同样能提供陪伴体验，但并不会把自己定义为“机器人”。为什么你们还是选择机器人这种形态？在形态设计上，最重要的取舍是什么？
吴丹：这个问题其实PollenRobotics（Reachy Mini的设计团队，被Hugging Face收购）团队之前也谈到过。
他们认为，我们已经被各种屏幕高度包围——iPad、手机、电脑，几乎无处不在。
这些设备里其实都已经有智能助手，但整体还是停留在“屏幕交互”层面，缺乏真正的参与感。
相比之下，机器人形态能带来更强的互动体验。比如Reachy Mini里有一个emoji功能，当你触发不同表情时，它会通过转动脑袋、摆动触角、配合声音做出反馈。
△图源：推特网友Trtd6Trtd这种结合动作和声音的表达，会让人感觉它在“回应你”，而不仅仅是屏幕上的一个界面变化。
所以我觉得，这是人与技术之间互动方式的一种变化。PollenRobotics希望打造的是一种更有参与感、更具互动性、也更人性化的形态。
他们认为，一个迷你机器人的形态，不仅要有吸引力，还要能够传递信任感和好奇心，同时带一点亲和、可爱的特质。某种程度上，它是在技术感和亲和力之间做了一个平衡。
Q：它现在眼睛、头部都可以活动，相比一般的桌面AI终端，可能会更耗电。那这款产品是需要一直插电使用，还是支持充电、无线使用？
吴丹：我们刚刚提到，它有两个版本。
其中一个版本是不带主控的，需要接外部设备，比如Jetson或者用户自己的电脑。这个版本是需要插电使用的。
另一个是无线版本，内部自带主控和电池，可以摆脱电源线，独立运行，不需要一直插电。
Q：有用户在社交平台分享，说买回Reachy Mini之后需要自己DIY拼装、下载模型、部署环境。对很多非技术背景的人来说，这听起来门槛不低。你们是如何在“可玩性”和“易用性”之间做平衡的？
吴丹：这个问题其实也和Reachy Mini设计的初衷有关。它最开始希望面向的是那些想探索开源机器人、尤其是希望尝试把Agent智能体模型集成到机器人里的用户。所以它既要有可开发性，也要兼顾娱乐和日常使用。
在易用性方面，其实我们做了很多优化。
用户收到产品后，会发现安装说明书非常详细，整个组装时间大概在2到3个小时左右，而且大部分结构已经预装完成，真正需要自己动手的部分并不复杂。
我之前提到过，8岁的小朋友都可以完成拼装，所以整体难度并不高。某种程度上，它反而成为一个很好的亲子互动或者朋友一起动手的过程。
另外，在软件层面，它也提供了很多“开箱即用”的应用。
安装完成之后，会有一个可视化UI界面，用户可以直接点击体验。Hugging Face和PollenRobotics也已经准备了不少示例应用和教程，帮助用户快速上手。
至于可玩性，如果是开发者用户，我们也非常欢迎他们深度参与。
比如可以接入OpenClaw，做成语音助手；也可以接入Home Assistant，变成家庭智能家居的管理入口。
这样一来，Reachy Mini就不仅仅是一个桌面机器人，而是可以融入家庭或办公场景。
像在今年CES上，黄仁勋演讲中Hugging Face展示的一些Demo，比如，询问Reachy Mini计划，Reachy Mini 可以根据看到的计划表，再通过语音或者本地界面发给用户，这类能力都可以通过多模态大模型接入进来。
所以我们希望它既能让普通用户轻松体验，也能给开发者足够空间去发挥。它的可玩性，其实来自于这些开放接口和多模态能力的结合。
它是可以融入到家庭或者是办公的一些场景的，结合的技术点会非常的多，就是刚刚提到的OpenClaw多模态的大模型、大语言模型，还有Home Assistant智能家居的系统。
Q：它既然可以融入家庭场景，那重量怎么样？无线版本可以随手拎着走吗？
朱耀晖：它其实不重，不像市面上一些人形机器人那样需要固定摆放，是可以移动的。
大概相当于一台笔记本电脑的重量。它的外壳大部分是塑料件，内部只有少量金属结构和舵机组件，所以整体不会太重。基本上单手就可以拿起来，无线版本也可以随手移动。
桌面机器人制造中的难点Q：像Reachy Mini这种桌面级小机器人，在制造过程中面临的挑战是什么？未来优化方向在哪里？
朱耀辉：Reachy Mini这种小型桌面机器人，挑战和大型人形机器人不完全一样，其中一个非常复杂的挑战其实来自声学设计。
因为它在执行动作时，多个电机会同时运转，舵机齿轮啮合会产生明显机械噪声。而它又是一台需要和人对话的机器人，麦克风阵列必须在运动状态下仍然保持清晰拾音。
所以我们和Hugging Face以及PollenRobotics一起，通过反复声学实验，从结构设计到算法层面做了联合优化，提升整体降噪能力和音频表现。
最终在我们自研的ReSpeaker麦克风阵列上实现了更稳定清晰的语音体验。这个麦克风阵列本身就带有降噪算法，再结合结构减振和算法滤波，才解决了“边动边听”的问题。这其实是桌面交互机器人非常核心的难点。
另外一个现实问题是算力和网络依赖。Reachy Mini本身需要联网来调用大模型。即便使用类似树莓派这样的本地计算平台，如果要调用云端模型，网络环境依然很重要。
所以我们也在探索边缘部署的可能性，比如基于NVIDIA平台做本地推理优化，让部分能力能够在边缘侧完成，从而降低延迟和对网络的依赖。
Q：我有一个比较基础的问题。语音模型到底是怎么运作的？是我说一段话，它完整听完再反馈吗？如果很多人在同时说话，它能区分指令吗？敲门声这种非语言声音它会不会误识别？它是怎么处理这些情况的？
朱耀晖：语音识别系统其实做了多层过滤。在嘈杂环境中，它会通过算法提取“概率最高”的那个人声信号，也就是主说话人的语音，然后尽量排除背景干扰，比如多人说话、环境噪声、敲门声等。
我们在声学实验室做了大量噪声测试，包括环境噪声测试和机器人自身运动噪声测试。Reachy Mini在运动时，舵机齿轮啮合声是最大的挑战，因为那是持续、结构性噪声，会干扰语音识别。
这个问题一开始确实影响很大，后来通过不断结构优化、算法调校和降噪策略叠加，才打磨出现在这个版本的声学效果。
Q：如果说话快慢不同，它能跟得上节奏吗？输出延迟有没有专门优化？
朱耀晖：这个和所用的大模型有关。它可以切换不同模型。
有些模型参数大、推理时间长，响应自然就慢一些；有些模型是轻量级的，响应速度很快，但准确率可能稍微低一点。
比如切换到国内一些小参数模型，输出会非常快，但理解能力可能不如大模型强。这本质上是速度与准确率之间的权衡。
它可以自行切换模型，包括国产模型和开源模型，都可以部署。
具身智能开发，少即是多Q：现在不少机器人厂商会做类似“应用商店”的平台，用户可以直接下载动作或功能。相比那些能翻跟头、跑跳的人形机器人，Reachy Mini自由度相对有限。在动作能力不那么“炫酷”的情况下，你们如何发挥它的优势，创造不同的玩法？
吴丹：您提到的那些能完成复杂动作的人形机器人，确实越来越强大，看起来也很震撼。但从开发者学习和入门的角度来说，我反而觉得“少即是多”。
很多复杂动作，其实是通过精细编排的动作序列实现的，它们更偏向运动控制和硬件能力的展示。
而Reachy Mini，包括我们之前在Hugging Face上推动的一些机器人项目，更强调端到端的学习和执行能力，让机器人结合大模型去完成交互和决策。
如果在Reachy Mini上增加手、腿或者底盘结构，系统复杂度、开发成本和售价都会显著提升。
它现在的定位，是希望以相对可负担的价格，让更多人不管年龄、职业或技术背景都能接触具身智能。如果走向高复杂度的人形形态，价格可能会上万，那就偏离了它降低门槛的初衷。
当然，它目前的形态确实不能翻跟头、不能行走，但通过舵机驱动的头部和触角动作，已经可以完成大部分情绪表达和互动体验。
当然底盘和手，你想加的话也可以。但是基于它现在的一个产品的一个形态，我觉得它大部分的交互体验已经可以完成。
对于学习机器人原理、做软件和智能体开发来说，这样的复杂度是足够的。更高的复杂度，往往意味着更高的成本和更高的门槛。
市面上那些能跑能跳的人形机器人，核心在于运动控制能力，强调电机性能、步态算法和动作编排的流畅度。
而Reachy Mini更偏向让用户体验大模型、Agent，以及像OpenClaw这样的能力接入。
未来它更多是融入家庭或办公场景，比如接入智能家居系统，做陪伴或管理功能。所以我们更强调软件和应用层面的开发，而不是极限运动能力。
另外，关于类似“应用商店”的模式，Reachy Mini其实也在做。Hugging Face已经提供了一个类似应用市场的界面，用户可以直接下载并部署现成的功能。
社区的用户开发完一定的功能以后，也能上传到Hugging Face的社区。用户点击下载，就可以直接体验到其他人开发这个功能。
低成本机器人的分水岭不在价格，在可达性Q：现在越来越多团队在做低成本、开源机器人，包括一些几百到一万元以内的小型四足或人形机器人。你们怎么看“低成本”的分水岭？是价格、能力、生态，还是使用门槛？未来随着人形机器人越来越便宜，像Reachy Mini这种桌面机器人会如何定位和发展？
吴丹：低成本真正的分水岭不只是价格，而是“可达性”（accessible）。
如果希望具身智能真正发展，首先要让机器人更容易被接触、被使用。当然，价格低是一个重要前提，但它不是唯一标准。
早期阶段，最关键的是开发者能否真正用起来。平台是否易于开发、足够开放、具有灵活性，这些都比单一价格更重要。
如果只是价格低，但系统封闭、扩展性差、交互能力单一，那很难吸引更多创新力量加入。相反，如果平台足够开放，就可以吸引更多人参与，一起推动行业生态的繁荣。
以Reachy Mini为例，它虽然是桌面形态，但具备扩展能力，比如可以加底盘、加手臂；在软件层面，也可以持续接入新的模型和能力。这种软硬件上的扩展性，会带来更长期的生命力。
从行业趋势来看，我认为机器人价格一定会越来越有竞争力。随着供应链成熟、规模化量产，以及前期试错逐渐完成，很多技术会趋向标准化，成本自然会下降。
但在现阶段拉开差距的，更多是开发友好程度和生态完整度。Reachy Mini作为一个全开源产品，在这方面是有优势的。
另外，PollenRobotics也一直强调，一个“好看”或者“动作炫酷”的机器人远远不够。
即使价格不错，如果缺乏可用性和用户基础，会面临很多挑战。因为具身智能最早的一批用户一定是开发者，他们会把机器人真正带到工厂、家庭或商业场景中。所以产品是否对开发者友好、是否容易落地，比单纯展示能力更重要。
同时，社区的力量非常关键。这也是我们坚持开源的原因。用户不仅可以基于它开发自己的应用，还可以在社区中交流、共享成果。这样产品才会不断进化，成为生产力。
Q：我这样理解对不对——如果一个机器人很贵，买的人少，开发者基数也小，那作为用户，可能就看不到太多技术文档或新的玩法分享；反过来，如果机器人便宜，买的人多，社区活跃，我就能从更大的用户基数中受益。可以这么理解吗？
吴丹：这个理解不完全准确。
价格高，确实会阻碍一部分人购买。不是每个人都能负担十万元级别的机器人，这一点是现实问题。
但价格低，本身并不是决定性分水岭。因为如果一个产品只是便宜，却不开放。文档不完整、软硬件生态封闭、二次开发不方便，那开发者其实也很难基于它做创新。
所以关键不只是便宜，而是开发体验要足够好。要开放、可拓展，让开发者真正愿意用它、改它、分享成果。
简单来说，光便宜还不够，还需要开放性和扩展性。只有这样，社区才会自然成长，生态才会形成正循环。
开源机器人最大的价值，是降低参与门槛Q：Reachy Mini是一个非常开源的机器人，那么在你们看来，开源对机器人社区，尤其是具身智能社区，最大的价值是什么？
吴丹：我觉得开源机器人最大的价值，是降低参与门槛。
具身智能仍然是一个非常新的领域。虽然现在越来越多的机器人开始标准化、量产化，但它的发展依然高度依赖更多人参与实验、验证想法、不断迭代和创新。这种开放式的参与，本身就是推动领域进步的重要力量。
在矽递，我们整个AI机器人产品线都秉承这个理念——让具身智能的开发门槛更低。这个“门槛低”体现在几个方面。
首先是产品层面。我们提供多种类型、经过工程师严选和验证的产品方案，让开发者可以直接在可靠基础上开发，从而缩短研发周期。
其次是时间成本。开发者不需要从零开始踩坑，可以站在已经验证过的硬件和系统之上，把精力集中在创新本身。
再者是价格。具身智能除了比较贵的工业机器人，还要有大众能够接受的、价格相对可接近的机器人。
另外还有教育资源。我们提供教程和课程，让不同技术背景的人都可以参与进来。
像Reachy Mini，或者Hugging Face在LeRobot框架下的一系列机器人，其实让开发者、研究者、学生能够完整理解从硬件到软件再到AI模型的整个技术栈。它提升了透明度和可复现性，也加快了创新节奏。
比如Reachy Mini，从组装那一刻起，你就能看到它的控制单元、感知单元、推理单元。你不仅理解“它能做什么”，而是理解“它是怎么做出来的”。
开发者可以在示例模型基础上接入自己的模型，或者接入其他先进模型，真正体验完整的技术栈。
同时，在我们CEO潘昊以及Matthieu Lapeyre（PollenRoboticsCEO）之前的访谈中也强调过，Reachy Mini的设计理念就是开放和简洁。
它采用白色外壳设计，方便快速个性化改造；软件栈与Hugging Face深度集成，开发者只需要几行Python代码就可以部署AI应用。甚至随着工具的进步，很多时候通过更高层级的接口，就能完成部署。
Q：对于做大模型的人来说，他们会说开源在某种程度上和企业利润是有冲突的。那回到机器人领域，做开源会不会和盈利产生矛盾？如果你把东西开源了，大家觉得是“免费的”，那企业怎么赚钱？
吴丹：首先，开源并不等于没有商业模式。
在开源机器人中，零部件清单是公开透明的，大家大概知道成本结构。但企业之间仍然存在供应链能力的差异，包括成本控制能力、规模化能力和整合能力。
同时，像Reachy Mini这样的产品，本质上并不是一个“只为盈利”的产品。它的首要目标是让更多开发者参与进来，建立社区，而不是赚一波钱就结束。
当然，它也不能长期亏损。任何产品都需要一个可持续的模式。但Reachy Mini的优先级排序，不是“利润最大化”，而是“生态构建优先”。
我们Seeed也是一家开源硬件公司，我们很理解Hugging Face做开源机器人的初衷。我们很多产品，包括图纸和PCB，都是开源的。
我们的想法是：通过开放、验证过的方案，帮助初创公司或个人团队节省前期开发成本。等他们基于我们的方案做出了产品，进入量产阶段，自然会回来寻找我们合作量产。
也就是说，开源不是终点，而是一个生态入口。社区用户在我们平台上创新，最终又反哺企业，形成长期合作关系。这是我们一直坚持的方式。
制造商眼中的具身智能Q：你们觉得机器人硬件未来会像PC一样走向标准化吗？还是会根据不同场景、不同任务，发展出很多不同形态？
吴丹：我觉得这两种趋势会同时发生。
因为这个行业现在仍然处于非常早期的阶段。在这个阶段，比起急着完全标准化，更重要的是保持开放，降低门槛，让更多开发者进入这个领域。
随着生态逐步成熟，技术栈中的底层模块一定会趋向标准化和模块化。比如语音识别、感知算法、算力平台，以及更稳定可靠的基础模型，这些都会慢慢形成通用模块。
在矽递，我们也是从整体系统架构的角度来推荐产品方案，从感知、控制到推理，构成一个完整技术栈。底层模块未来一定会越来越标准化。
但在应用层面，产品形态一定会保持多样化。因为场景差异非常大。学校、家庭、医院、办公环境，每个场景的任务目标、交互方式、物理空间都不同，对机器人结构和系统设计的要求自然也不同。
我觉得Reachy Mini作为一个开放的平台，就是也是为了承载这些应用去设计的，而开发者可以在一个共享的一个基础上进行实验构建，并且探索不同的具身智能的一个场景，这个平台从软件到硬件都是可以共享的。
Q：那我追问一个问题，就是咱们现在最主要的这个场景是什么呢？
吴丹：现在最主要的还是语音交互。
用户可以直接和它对话。同时，它可以结合视觉能力，比如让它描述它面前看到的东西，然后围绕这个视觉信息继续对话。
我们也在尝试让它接入更复杂的能力，比如类似OpenClaw这样的系统，让它在对话中不仅能回答问题，还能帮你生成内容，甚至触发具体动作，比如执行某个指令。
所以，目前主要是桌面场景，尤其是在办公环境中，就是放在桌面上进行交互。
Q：对于硬件制造商而言，什么样的具身智能demo是好的？如何定义一个好的任务？
吴丹：在我看来，一个好的Demo，首先必须是稳定、实时、可互动的。
就是它的互动是不是流畅的？他是不是稳定去运行的？稳定就代表着说他是不是就做了一个这个动作，以后就不能复现了？
第二，它不只是展示技术或硬件实力，而是要让开发者能够基于这个Demo继续延伸。
我并不认为只展示极限运动或复杂动作就是“好的机器人”。其交互能力、感知能力、理解能力，以及视觉、语音和关节协调响应能力是更重要的。
我们也和PollenRobotics讨论过这个问题。他们的观点是：真正重要的不是“机器人翻了一个跟头”，而是人们是否理解它是怎么翻起来的。
如果你只是看到一个炫技动作，但完全不知道系统如何运作，也不知道如何控制或停止它，那这种体验反而会带来距离感，甚至不安全感。没有人愿意面对一个不可控、不可理解的机器。
安全性和可控性是非常重要的。比如我们在机械臂设计中，会加入悬停或紧急停止按钮，让人始终拥有控制权。这种设计本身就是一种信任构建。对于人形机器人来说，这种安全考量就更加关键。
这也是为什么Reachy Mini的组装过程很重要。你不是只看到它做可爱的动作，而是亲手参与搭建，理解它的结构和原理。当你知道背后发生了什么，再去看它完成一个任务，那种感受是不一样的。
我认为，一个好的演示只是起点。通过亲自动手搭建机器人，用户不仅能够亲眼见证它如何出色地完成任务，更能深入理解其背后的运行原理。这个从动手实践到获得反馈的过程，还会自然地建立起人与机器之间的信任感，增加互动的深度。这种体验，远比单纯观看演示更有意义。
数据范式如何定义硬件Q：现在很多人说具身智能硬件已经OK了，软件还不行？你们怎么看这种观点？
吴丹：在硬件的角度，我们一直在随着算法更新。
在机器人上，硬件和算法非常重要，但算法前期需要数据积累，所以现在大量的遥操作，其实本质上是在为算法铺路。很多规模化的数据工厂正在建立，专门做数据采集。遥操其实是算法训练阶段的一部分，而数采非常重要。
同时，因为数据非常重要，也出现了专门为数据采集设计的硬件，而随着数据越来越多，模型也会越来越稳健。
这就是我们制造商对模型的看法，对于硬件本身来说，我们不能只关注性能和成本，还必须考虑与数据需求和训练框架的适配性。
比如我们刚刚推出的一款全开源六轴机械臂（Seeed reBot-DevArm），它是电机版本的，已经适配了Hugging Face的LeRobot框架。这样它就可以更自然地融入标准化的数据采集和训练流程。
这其实也是硬件标准化的一部分。随着模型和数据格式逐渐趋于标准，硬件接口也会向这种标准靠拢。
另外，现在不仅是真实数据重要，仿真数据也越来越关键。例如英伟达GR00T这样的基础模型，就融合了多种数据来源：真实采集数据、仿真数据以及视频数据。多源数据融合能让模型更稳健。
所以在矽递这边，我们也会支持类似Isaac Sim这样的仿真生态。
让开发者既可以在真实环境中用我们的设备做数据采集，也可以在仿真环境中做规模化训练和测试。
然后所以就整体来说，我觉得硬件制造商要更注重开放性和接口设计，然后以及生态的兼容性，应该确保对数据和模型的一个这样的需求。
整体来说，数据和模型它肯定是分不开的，两者互相决定。
Q：我还是有一个困惑。之前很多论文都提到，不同硬件采集出来的数据是不一样的，还涉及跨本体的问题。你刚刚说硬件会越来越标准化，数据也会更容易共享。但另一方面，硬件形态又会很多样。那多样性和标准化怎么同时成立？我有点没理解这个过程。
朱耀晖：多样性其实就像采集数据集，它是想从a点搬运到b点人为遥操的时候，这个人的行为习惯和下一个人的行为习惯可能是不一样的，这就是它的多样性。
就像网上的一些数据，是不同形态的机械臂或者机器人，它们做一些动作的时候，它其实是不一样的路径或者风格，这就是多样性。
那么标准化其实就是说他们把这数据集采集到本地电脑上，实实在在能看到的数据格式，大家都会统一这样一个标准。
就是说我可以用我的算法直接训练你的数据集，而不需要再去进行一个一层转换，这就是标准化。
然后就像现在Hugging Face推出那个LeRobot那个框架，他们就是把所有的一些硬件接口、数据接口进行了标准化。
松灵、OpenArm等开源硬件，只要接口符合规范，就可以直接接入生态。
在数据集层面，Hugging Face也推出了统一规范版本的LeRobot4.0的数据集格式。开发者可以把自己的数据转换成这个标准格式，然后就能直接在不同硬件上部署或训练，这就打通了所有的硬件软件层面的差别，这就是他们的标准化做的一个非常大的贡献。
所以多样性是数据轨迹和姿态层面的差异，而标准化是数据格式统一，大家可以直接使用，不需要转换。
Q：具身智能中分工和全栈哪个更有未来？基于数据范式出现的专门制作数据的公司意味着什么
吴丹：我个人认为，这两种形态都会存在。
全栈公司通常是围绕自己的产品去做的。比如做医疗机器人，它是直接面向行业的解决方案，那一定要对医疗领域有一个自己的解决方案。
但同时，我也认为一定会有分工的流水线。比如专门做某些场景数据的团队，会做医疗、家庭等特定场景的数据采集。
刚刚你提到的数采类数据，和真正用于训练的机器人数据其实还是有区别的。
比如光轮智能，他们就是专门做仿真数据的。
仿真数据的优势在于，在保证精度的同时更容易获得。因为不是所有团队都有条件用硬件去做大规模真实采集，真实数据采集非常耗时，人力成本也很高。
我刚刚也提到，像一些大模型，比如英伟达的GR00T这一类，它们通常会融合不同来源的数据：真实场景数据、仿真数据，还有视频数据。不同数据类型结合在一起，效果会更好。
所以我觉得未来一定会出现这种分工流水线，类似模块化，比如做数据的公司专门就做数据，这个环节本身就在加速整个具身智能的开发。
但对于全栈公司来说，就要看它是不是只聚焦某一个落地场景。如果是单一场景，比如只做医院或者零售，它就需要对那个场景有非常深入的理解，这种情况下，全栈是有优势的。
而在模块化、流水线层面，通过分工和标准化数据，是可以实现整体加速的。
Q：所以可以理解为，在模型训练端会需要不同的数据“配方”，包括仿真数据、真实数据、视频数据等；对应到产业层面，就会出现专门的数据工厂负责采集或生成这些数据，从而形成更明确的分工，加速行业发展。而对于一些需要强场景落地的公司，它们会更倾向于围绕特定场景构建自己的数据体系。是这样吗？
吴丹：（是的）
Q：过去一年具身智能融资和项目大量出现，几乎每天都有新公司冒出来。很多人说2025年是量产元年，那我们现在到底处在一个什么时间节点？今年会出现怎样的发展？
吴丹：我觉得它仍然是一个早期阶段，但是今年我相信一定会看到越来越多的参考设计出现。
你刚刚提到2025年是量产元年，我觉得这意味着行业已经进入从概念走向方向逐步清晰的过渡阶段，它已经不再只是停留在概念阶段。
所以我认为，越来越多的参考设计会依托于社区和行业的发展出现。
社区里、行业里会有更多公司开始认真做产品。但这个行业一定还会有变化，所以我觉得无论是我们制造商，还是作为硬件平台，都要保持一个长期视角，去接受早期开发者这个阶段的状态。
我们刚刚也聊到模块化。模块化会越来越趋向标准化。我觉得现在正是建立产品化能力和模块化能力的关键时期。
包括我们自己产品的一些开源设计，比如机械臂、灵巧手、主控设计、感知模块选型等。同时我们也要加强成本优化、量产能力以及生态协作。
生态协作就是刚刚提到的，我们如何更高效地和模型结合，如何和机器人生态，比如像ROS这样的生态去结合。我觉得从社区、硬件到软件的同时加速，最终是为了推动商业化，加速商业化。
Q：那回到你们公司本身，你们在具身智能生态里处在一个什么位置？
吴丹：我觉得我们在具身智能的开发者生态里面，是一个比较有特点的平台。
首先从产品线来说，刚刚也提到，我们是从整个机器人系统的角度去给大家提供产品。
在主控，也就是机器人最重要的“大脑”层面，我们是英伟达的精英级合作伙伴。
同时，在英伟达的开发者生态里我们也非常活跃。我们有很多课程、教程，也提供开发者一键部署的能力。所以整体来说，我们是一个比较新兴、先进，而且非常活跃、对开发者友好的平台。
在机器人方向上，我们也提供了很多新的内容。比如像LeRobot这样的框架，很多早期想接触具身智能的开发者都会知道。它在GitHub上已经有两万多星，是一个影响力很大的开源框架。
我们在这个生态里推出了很多配套的套件、教程和产品，让开发者可以更快上手。
所以对于早期想进入具身智能领域的开发者来说，矽递是一个能够提供比较完整产品体系和完整教程支持的平台。
我们不会简单用“市场占有率”或者“单一产品做得最好”来定义自己。矽递本身是一家开源硬件公司。在AI机器人这条产品线上，我们的核心目标是降低具身智能的开发门槛。
在这一点上，我认为我们做得是比较好的。我们在开发者生态里足够活跃，也在持续给大家带来新的、有趣的、可实践的开发内容。
Q：那最后一个问题，什么是开源硬件？
吴丹：简单来说，开源硬件就是用户可以基于开放的硬件和软件层来学习和二次开发。
在矽递，我们的使命是让科技随手可得。我们专注于为全球创客、开发者及科学家等创新者提供边缘AI、机器人及智能传感器系统等新兴技术， 赋能每一位创新者实现数字化转型。
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们，第一时间获知前沿科技动态
兴盛网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
